微分方程模型1(基础知识)

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微分方程模型(全)

微分方程模型(全)

第四步:了解问题中所涉及的原则或物理定律。
第五步:依据 第二、第三、第四步 建立微分 方程。 还有已知的对应某个 t 的 y 的值(可 能还有 y 的导数的值)就是求解微分方程所 需要的初始值。
第六步:求微分方程的解并给出问题的答案。 下面我们从易到难给出微分方程模型之应 用案例
例1 火车启动
例 1:火车启动
y ce .
kt
(2)
y( 24) 400.
初始值:
y(0) 100,
代入(2)求得: 因此:
c 100, k (ln 4) / 24.
t ln 4 / 24
y 100e
.
我们要求的是:
y(12) 100e
(12 / 24) ln 溶液浓度
如果有一个实际问题,要找一个量 y , 与另一个量 t(时间或其他变量)的关系, 这种关系涉及量 y 在每个 t 时的瞬时变化率, 而且这个瞬时变化率与量 y 与 t 的关系可以 确定,那么这样的问题通常可以通过微分 方程来解决。 利用微分方程解决这样的问题的一般 步骤如下: (分为六步)
第一步:
题目:一列火车从静止开始启动,均匀地加速,
五分钟时速度达到 300 千米。问:这段时间内 该火车行进了多少路程?
例1 火车启动
解 这个问题相对比较简单,问题与“加速”、 “速度”有关,所以与导数有关; 涉及的量为: “时间”(小时),“路程”(千米),“速 度”(千米/小时),“加速度”(常数 a );
例2 细菌增长
解 这个问题也比较简单。 问题与“增长率”有关,所以与导数有关;
涉及的量为: “时间”(小时),“细菌总数”(个), “速度”(个/小时); 有(待定)函数关系的两个量定为: 细菌总数 y ,时间 t ; 涉及的原则或物理定律: 导数=增长率.

1 常微分方程的基本知识

1 常微分方程的基本知识
定义: 联系自变量、 未知函数及未知函数导数 ( 或微 定义 : 联系自变量 、 未知函数及 未知函数导数( 未知函数导数 的关系式称为微分方程. 分)的关系式称为微分方程 例1:下列关系式都是微分方程
dy (1) = 2x ; dx
2 3
(2) xdy − ydx = 0 ;
d 4x d 2x d x dx + 5 2 + 3 x = sin t ; (3) + tx + x = 0 ; (4) 4 dt dt dt 2 dt
一般要求解出最高阶导数: 一般要求解出最高阶导数:
dny dy dny = f x, y , , L , n n dx dx dx
2007年8月 南京航空航天大学 理学院 数学系 19
通过引入n-1个新的未知变量,可以把n阶微分方程 个新的未知变量,可以把 阶微分方程 通过引入 个新的未知变量 化为n个由一阶微分方程组成的微分方程组 个由一阶微分方程组成的微分方程组: 化为 个由一阶微分方程组成的微分方程组: dyn −1 d n y dy1 dy2 d 2 y y1 = y, y2 = , y3 = = 2 , L , yn = = n dx dx dx dx dx
u
u
2007年8月
南京航空航天大学 理学院 数学系
7
例3 R-L-C电路 电路
如图所示的R-L-C电路. 它包含电感L,电阻R,电容C及电源e(t). 设L,R,C均为常数,e(t)是时间t的已知函数.试求当开关K合上后,电 路中电流强度I与时间t之间的关系.
2007年8月
南京航空航天大学 理学院 数学系
2007年8月
南京航空航天大学 理学院 数学系

微分方程(模型)

微分方程(模型)

dx 2 或 x 0.03 dt 100 t 这是一阶线性非齐次方程,且有初值条件 x(0) 10,;利用8.3节的公式(5),可得此 C 方程的通解:x (t ) 0.01(100 t ) (100 t ) 2 有初值条件可得C 9 10 4,所以容器内含盐 量x随时间t的变化规律为 9 10 4 x 0.01(100 t ) 2 (100 t )
微分方程模型
重庆邮电大学
数理学院
引言
微分方程模型
当我们描述实际对象的某些特性随时间(空 间)而演变的过程、分析它的变化规律、预测它 的未来形态、研究它的控制手段时。通常要建立 对象的动态模型。

在研究某些实际问题时,经常无法直接得 到各变量之间的联系,问题的特性往往会给出关 于变化率的一些关系。利用这些关系,我们可以 建立相应的微分方程模型。在自然界以及工程技 术领域中,微分方程模型是大量存在的。它甚至 可以渗透到人口问题以及商业预测等领域中去, 其影响是广泛的。
四. 悬链线方程问题
将一均匀柔软的绳索两端固定,使之仅受重力的作 用而下垂,求该绳索在平衡状态下的曲线方程(铁塔 之间悬挂的高压电缆的形状就是这样的曲线)。 解 以绳索所在的平面为xoy 平面,设绳索最低点 为y轴上的P点,如图8-1所示。考察绳索上从点p到 l 另一点Q(x,y)的一段弧 PQ ,该段弧长为 ,绳索线密 度为 l ,则这段绳索所受重力为gl 。由于绳索是软 的,
y x 2 2.
微分方程的几个应用实例
许多实际问题的解决归结为寻找变量间的函数关 系。但在很多情况下,函数关系不能直接找到,而只 能间接的得到这些量及其导数之间的关系,从而使得 微分方程在众多领域都有非常重要的应用。本节只举 几个实例来说明微分方程的应用。进一步的介绍见第 十章。 一. 嫌疑犯问题

微分方程模型介绍

微分方程模型介绍

微分方程模型介绍在研究实际问题时,常常会联系到某些变量的变化率或导数,这样所得到变量之间的关系式就是微分方模型。

微分方程模型反映的是变量之间的间接关系,因此,要得到直接关系,就得求微分方程。

求解微分方程有三种方法:1)求解析解;2)求数值解(近似解);3)定性理论方法。

建立微分方程模型的方法:1)利用数学、力学、物理、化学等学科中的定理或经过实验检验的规律等来建立微分方程模型。

2)微元分析法利用已知的定理与规律寻找微元之间的关系式,与第一种方法不同的是对微元而不是直接对函数及其导数应用规律3)模拟近似法在生物、经济等学科的实际问题中,许多现象的规律性不很清楚,即使有所了解也是极其复杂的,建模时在不同的假设下去模拟实际的现象,建立能近似反映问题的微分方程,然后从数学上求解或分析所建方程及其解的性质,再去同实际情况对比,检验此模型能否刻画、模拟某些实际现象。

下面我们以生态学模型为例介绍微分方程模型的建立过程: 一. 单种群模型1. 马尔萨斯(Malthus)模型假定只有一个种群,()N t 表示t 时刻生物总数,r 表示出生率,0t 表示初始时刻,则生物总数增长的数学模型为()()()00d ,d (1)t t N t rN t t N t N =⎧=⎪⎨⎪=⎩不难得到其解为()0()0r t t N t N e-=.2. 密度制约模型由马尔萨斯模型知,种群总数将以几何级数增长,显然与实际不符,因为种群密度增大时,由于食物有限,生物将产生竞争,或因为传染病不再按照增长率r 增长,因而有必要修改,在(1)式右端增加一项竞争项。

()()()d (1)(2)d N t N t rN t tK=-其中K 为最大容纳量,可以看出当()N t K =时,种群的规模不再增大。

这个模型就是著名的Logistic 模型,可以给出如下解释:由于资源最多仅能维持K 个个体,故每个个体平均需要的资源为总资源的1K,在t 时刻个体共消耗了总资源的()N t K此时资源剩余()1N t K-,因此Logistic 模型表明:种群规模的相对增长率与当时所剩余的资源份量成正比,这种种群密度对种群规模增长的抑制作用。

1初识微分方程建模

1初识微分方程建模

三、举例
例3 将室内一支读数为60°的温度计放到室外,10min后 温度计的读数为70°,又过了10min,读数为76°,利用牛顿 冷却定律计算室外温度。 牛顿冷却定律:将温度为T的物体放入处于常温m的介质中 T的变化速率正比与T与周围介质的温度差。 解:由牛顿冷却定律可知:dT/dt与T-m成比例 即 方程的解为: 结合给定的三个条件 计算出A,K,m
y = 0.0624 y0
时的t
将y代入上式解得t=22400yr
三、举例
习题 结合例5,计算C14的半衰期是多少? (数量衰减到一半的时间) 解 由例5可知
y0 / 2 = y0 e − t / 8000
ln 0.5 = −t / 8000, t ≈ 5600 yr
三、举例
例6 一只装满水的圆柱型桶,底面半径为10ft,高为20ft 底部有一个直径为1ft的孔,问桶流空要多少时间? 对孔的流速加一个假设:假设时刻t的流速依赖与此刻桶内 水的高度h(t),显然装满水时要比快流空时要快,进一步的假设 无能量损失,那么当少量水流出时,顶部减少的势能须等于 等量的水流出小孔时的动能。即 mgh=1/2mv2, 则可得: v=(2gh)1/2 这是物理中的托利拆里定律,模型这样假设看起来过于简单 但至少速度依赖与高度看来是合理的,接下来进行数学上的分析 解:随着水从小孔流出,桶内水的体积不断的减少, 设A为桶的水平面积,B为孔的水平面积。 则在任意时间间隔dt内,-Adh=Bds,ds为孔dt时间内水流的距离 问题是t=?时h=0。所以要求出h(t)。此时可通过上面的方程求出
四、习题
7、污染物质的含量为2g/L的水以500L/min的速度流过处理 箱。在箱内每分钟处理掉2%的污染物,且水被彻底摇匀。 处理箱可容纳10000L的水,在处理场开张时,箱内装满 纯净水,求流出的水中污染物浓度的函数? 解 设p(t)=箱内污染物的数量 dp/dt=流入-流出=(2g/L)(500L/min) -(p(t)g/10000L)(500L/min) -0.02p(t)g/min 解得dp/dt=1000-0.07p及p=(10000/7)(1-ce-0.07t) 由t=0时,p=0,得c=1

微分方程与微分方程建模法

微分方程与微分方程建模法

第三章 微分方程模型3.1微分方程与微分方程建模法一、 微分方程知识简介我们要掌握常微分方程的一些基础知识,对一些可以求解的微分方程及其方程组,要求掌握其解法,并了解一些方程的近似解法。

微分方程的体系:(1)初等积分法(一阶方程及几类可降阶为一阶的方程)→(2)一阶线性微分方程组(常系数线性微分方程组的解法)→(3)高阶线性微分方程(高阶线性常系数微分方程解法)。

其中还包括了常微分方程的基本定理。

0. 常数变易法:常数变易法在上面的(1)(2)(3)三部分中都出现过,它是由线性齐次方程(一阶或高阶)或方程组的解经常数变易后求相应的非齐次方程或方程组的解的一种方法。

1. 初等积分法:掌握变量可分离方程、齐次方程的解法,掌握线性方程的解法,掌握全微分方程(含积分因子)的解法,会一些一阶隐式微分方程的解法(参数法),会几类可以降阶的高阶方程的解法(恰当导数方程)。

分离变量法:(1)可分离变量方程: ;0)()()()();()(=+=dy y Q x P dx y N x M y g x f dx dy(2) 齐次方程:);();(wvy ux c by ax f dx dy x y f dx dy ++++== 常数变易法:(1) 线性方程,),()(x f y x p y =+'(2) 伯努里方程,,)()(n y x f y x p y =+'积分因子法:化为全微分方程,按全微分方程求解。

对于一阶隐式微分方程,0),,(='y y x F 有 参数法:(1) 不含x 或y 的方程:;0),(,0),(='='y y F y x F(2) 可解出x 或y 的方程:);,(),,(y y f x y x f y '='=对于高阶方程,有降阶法:;0),,(;0),,,,()()1()(='''=+y y y F y y y x F n k k 恰当导数方程一阶方程的应用问题(即建模问题)。

常见的微分方程模型

常见的微分方程模型

常见的微分方程模型微分方程是数学的一个重要分支,广泛应用于自然科学和工程领域。

它描述了物理现象、社会问题和自然现象的变化规律,能够帮助我们理解和预测各种现象的发展趋势。

下面将介绍一些常见的微分方程模型。

1. 一阶线性微分方程一阶线性微分方程是最简单且常见的微分方程之一。

它可以描述许多实际问题,比如放射性衰变、人口模型等。

一阶线性微分方程的一般形式可以写为dy/dt = f(t) * y + g(t),其中f(t)和g(t)是已知函数,y是未知函数。

2. 指数衰减模型指数衰减模型是描述某种变化过程的常见微分方程。

它可以用来描述放射性物质的衰变、人口增长的趋势等。

指数衰减模型的一般形式是dy/dt = -ky,其中k是常数。

这个方程表示y的变化速率与y本身成比例,且反向。

3. 扩散方程扩散方程是描述物质或能量传递过程的微分方程。

它可以用来研究热传导、扩散现象等。

扩散方程的一般形式是∂u/∂t = D ∇²u,其中u是未知函数,D是扩散系数,∇²是Laplace算子。

这个方程表示u 的变化率与u的二阶导数成正比。

4. 多体问题多体问题是描述多个物体之间相互作用的微分方程模型。

它可以用来研究天体运动、分子碰撞等问题。

多体问题的方程通常包括牛顿第二定律和对应的初始条件,如F = ma和相关的速度、位置初值条件。

5. 随机微分方程随机微分方程是考虑了随机因素的微分方程模型。

它可以用来研究金融市场的波动、生态系统的不确定性等。

随机微分方程的方程形式通常会引入一个随机项,如dy/dt = f(t, y) dt + g(t, y) dW,其中dW是布朗运动,表示随机项。

以上介绍的是一些常见的微分方程模型,它们在理论和实际应用中都具有重要的地位。

通过研究这些模型,我们可以深入理解各种现象背后的数学规律,并且为实际问题提供解决方案。

微分方程模型不仅有助于推动数学的发展,还在科学研究、工程设计和技术创新等领域中发挥着重要作用。

数学建模 微分方程模型讲解

数学建模 微分方程模型讲解

量在初始阶段的增长情况比较相符。
(2)由(3—19)式推得,t=0 时显然 x=0,这一结果自然与
事实不符。产生这一错误结果的原因在于我们假设产品是自然推
销的,然而,在最初产品还没卖出之时,按照自然推销的方式,
便不可能进行任何推销。事实上,厂家在产品销售之初,往往是
通过广告、宣传等各种方式来推销其产品的。
? 1. 新产品推销模型 ? 一种新产品问世,经营者自然要关心产
品的卖出情况。下面我们根据两种不同 的假设建立两种推销速度的模型。
模型 A 假设产品是以自然推销的方式卖出,换句话说,被卖出的产品
实际上起着宣传的作用, 吸引着未来购买的消费者。 设产品总数与时刻 t 的关
系为 x(t), 再假设每一产品在单位时间内平均吸引 k 个顾客,则 x(t) 满足微
样,从根本上解决了模型 A 的不足。 由(3—20)式易看出, dx ? 0 ,即 x(t) 是关于时刻 t 的单调增
dt
加函数,实际情况自然如此,产品的卖出量不可能越卖越少。另外,
对(3—20)式两端求导,得
d 2x dt 2
?
k(M
?
2 x)
dx dt
故令 d 2x
dt 2
?
0 ,得到 x(t0 ) ?
Nm N0
)e? n
易看出,当t→? 时,当N(t) →Nm。这个模型称为Logistic 模型,其结果 经过计算发现与实际情况比较吻合。上面所画的是 Logistic 模型的的图形。
你也可从这个图形中,观察到微分方程解的某些性态。
捕鱼问题
在鱼场中捕鱼,捕的鱼越多,所获得的经济效益越大。但捕捞的鱼过多,
根据上面的假设,我们建立模型
dS ? P ? A(t) ? ??1 ? S (t) ?? ? ? S(t )
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--中央民族大学理学院--
(3)模拟近似法
在生物、经济等学科的实际问题中,许多现 象的规律性不很清楚,即使有所了解也是极其
复杂的,建模时在不同的假设下去模拟实际的
现象,建立能近似反映问题的微分方程,然后 从数学上求解或分析所建方程及其解的性质, 再去同实际情况对比,检验此模型能否刻画、 模拟某些实际现象。
1
( t t 0 )
N0 t t0 ln N
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N0 t t0 ln N 1 半衰期 T ln 2 1

碳-14 铀-238
T 5568 年 T 45亿年
镭-226
铅-210
Байду номын сангаас
T 1600 年 T 22年
, N (t ) 能测出或算出,只要知道 N 0 就可算出
的油画都是自己伪造的,为了证实这一切,在狱中开始伪造
Vermeer的画《耶稣在学者中间》。当他的工作快完成时,又 获悉他可能以伪造罪被判刑,于是拒绝将画老化,以免留下
罪证。
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为了审理这一案件,法庭组织了一个由化学家、物理
学家、艺术史学家等参加的国际专门小组,采用了当时最 先进的科学方法,动用了X-光线透视等,对颜料成份进行 分析,终于在几幅画中发现了现代物质诸如现代颜料钴蓝 的痕迹。 这样,伪造罪成立, Vanmeegren被判一年徒刑。 1947年11月30日他在狱中心脏病发作而死去。 但是,许多人还是不相信其余的名画是伪造的,因为, Vanmeegren在狱中作的画实在是质量太差,所找理由都 不能使怀疑者满意。直到20年后,1967年,卡内基梅隆
2010年全国大学生数学建模竞赛暑期强化培训
微分方程模型
主讲人:徐世英
当我们描述实际对象的某些特性随时间(空间)而演变的 过程、分析它的变化规律、预测它的未来形态、研究它的控制 手段时。通常要建立对象的动态模型。 在许多实际问题中,当直接导出变量之间的函数关系较为 困难,但导出包含未知函数的导数或微分的关系式较为容易时, 可用建立微分方程模型的方法来研究该问题。 在研究实际问题时,常常会联系到某些变量的变化率或导 数,这样所得到变量之间的关系式就是微分方程模型。
由:x(t ) 可得: 即:
x0 e
t
1 = ln2 T
ln 2 t T
x(t ) x0 e
x0 T t ln ln 2 x(t )
由于x(0),x(t)不便于测量,我们可把上式作如下修改.
x(t ) x0 e t x(t )
x(0) x(0) x0

H
h
dh B 2 g dt A h 0
t
B 2 h 2 H 2gt A B h H 2gt 2 B 2A h H 2gt 2A
水面高度与时间的函数关系
B h H 2gt 2A
水流空所需时间为(令 h=0 )
2
A 2H t B g
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马王堆一号墓年代确定的第二种方法
马王堆一号墓于1972年8月出土,其时测得出土的 木炭标本的C14平均原子蜕变数为29.78/s,而新砍伐木 头烧成的木炭中C14平均原子蜕变数为38.37/s,又知C14 的半衰期为5568年,这样,我们可以把
x(0) 38.37 / s
大学的科学家们用微分方程模型解决了这一问题。
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原理
著名物理学家卢瑟夫(Rutherford)指出:
物质的放射性正比于现存物质的原子数。
设 t 时刻的原子数为N (t ) ,则有
dN N dt 初始条件 N t t N 0
0
为物质的衰变常数。
N (t ) N 0 e

为铅210的衰变常数。则油画中铅210含量
变化的数学模型为:
dy y r dt y (t 0 ) y0
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求解
y (t )
r
( t t ) ( t t ) y0 y(t )e r[e 1]
x( t ) x 0 e
t
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x x0 e
t 8000
当x 0.0624 x0 时
求得 t 8000 ln 0.0624 22400 yr
此即所求死亡年数。 1972年发掘长沙市东郊马王堆一号汉墓时,对其
棺外主要用以防潮吸水用的木炭分析了它含碳-C14的 量约为大气中的0.7757倍,采用该方法计算得该墓距 离今天有2130年左右。通过历史文献考证,该古墓 的年代为西汉早期,约在2100年前,两者符合得很
Ah Bs
h s A lim B lim t t dh ds A B dt dt dh B 2 gh dt A
初始条件
h(0) H
可分离变量的方程。
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第二步解方程:
dh B 2 gh dt A
dh B 2 g dt A h
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x0 x(0) x(t ) x(t )
将上式代入,可得:
T x(0) t ln ln 2 x(t )
这样由上式可知,只要知道生物体在死亡时体 内C14的衰变速度 x(0)和现在时刻t的衰变速度 x(t ),就 可以求得生物体的死亡时间了,在实际计算上,都 假定现代生物体中C14的衰变常数与生物体死亡时代 生物体中C14的衰变常数相同。
刻的水面高度和将水放空所需的时间。
通过解决此问题想到什么?
第一步列方程 A 设时刻 t 的水面高度为 h
水面1
t t 时的水面高度为 h h
等量关系:
h
h h
水面2
B
t 时间由水面1 降到水面2所失去的水量等于从
小孔流出的水量。
Ah Bs
s是水在 t 时间内从小孔流出保持水平前进时所经过的距离。
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铀238
T 45亿年
镭226
T 1600 年
(无放射性)
铅206
钋210
铅210
T 22年
T 138天
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假设
(1)镭的半衰期为1600年,我们只对17 世纪
的油画感兴趣,时经300多年,白铅中镭至少
还有原量的90%以上,所以每克白铅中每分钟
(W.F.Libby)建立的,是考古工作者研究断代的 重要手段之一。
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基本原理
从星际空间射到地球的射线
宇宙线中子穿过大气层时撞击空气中的氮核,引起核反 应而生成具有放射性的 c 。从古至今,碳 大气中
14
c
14
不断产
生,同时其本身又在不断的放出 射线而裂变为氮。
c
14
处于动态平衡状态, c
代入
T x(0) t ln ln 2 x(t )
x(t ) 29.78 / s

5568 38.37 t ln 2036 年 ln 2 29.78
这样就估算出马王堆一号墓大约是在2000多年前的西汉时代。
任何生物体内都含有一定量的碳14。当生物活着的时候, 它不断和外界进行物质交换,所以生物体内碳14的含量和自然 界中碳14的含量是相平衡的。可是,一旦生物死亡,就不再与 外界进行物质交换,他们体内的碳14就不断减少,并且得不到 任何补充。由于碳14是放射性碳,它的半衰期为5730年,所以 每过5730年放射性碳原子数目就减少一半。自然界没有任何力 量可以使这个过程减慢或加快,于是测定它在有机体残骸中的 含量,就可以准确地确定生物体死亡的年龄。美国化学家李比, 根据碳14的这一特性,创立了一种崭新的化学分析法——放射 性碳14断代法。由于这种方法应用广泛,准确无误,具有重大 的科学价值,因此,他于1960年获得了诺贝尔化学奖。
--中央民族大学理学院--
常微分方程建模
• 根据函数及其变化率之间的关系确定函数 • 根据建模目的和问题分析作出简化假设 • 按照内在规律或用类比法建立微分方程 求解常微分方程有三种方法: 1)求精确解; 2)求数值解(近似解);
3)定性理论方法。
--中央民族大学理学院--
例1 流水问题
一截面积为常数A,高为H的水池内盛满了水, 由池底一横截面积为B的小孔放水。设水从 小孔流出的速度为 ,求在任一时 v 2 gh
--中央民族大学理学院--
裂变速率与剩余量成正比。 λc14=1/8000
设在时刻t(年),生物体中C14的存量为x(t), 生物体的死亡时间记为t0=0,此时C14含量为x0, 由假设,初值问题的数学模型为:
dx x dt x( 0 ) x 0
解为
规律: 裂变速率与剩余量成正比。 已知:λc14=1/8000
--中央民族大学理学院--
思考:如何求半衰期?
x0 x(T ) 2
代入
x(t ) x0 e kt

T
1

ln 2
由λc14=1/8000 可得碳14的半衰期为 5568年
--中央民族大学理学院--
思考:假设已知C14的半衰期,不知道物质中C14的数量,可 以测出单位时间衰变放射出的C14分子数,如何确定生物体 的年龄?
微分方程模型反映的是变量之间的间接关系,因此,要得 到直接关系,就得求解微分方程。
微分方程的实质: 实际对象的某些特性随时间(空间)而演变的过 程,是一个动态模型。 作用: 1、分析它的变化规律; 2、预测它的未来形态;
3、研究它的控制手段。
与统计方法的区别:
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