差微分方程模型简介
第四章差分方程建模

(步二)根据特征根的不同情况,求齐次方程(2)的通解
情况1 若特征方程(3)有n个互不相同的实根
1
,
,…,
n ,则齐次方程(2)的通解为
t C11 C n tn (C1,…,Cn为任意常数)
情况2 若λ 是特征方程(3)的k重根,通解中对应 k 1 t (C1 C k t ) 于λ的项为
出下一个点的一个坐标分量,并确认它在哪条曲线上,就可以画出这个点;有时
或者可由前两个点决定下一个点的一个坐标分量),也就是通过直观、几何形 式,把我们关心的变量的所有可能取值表示出来。
这里采用的方法是,引入两条曲线,因为在曲线上如果知道了 一个分量,就可以作出另一个分量。可见几何形式表示有关系 的变量是既方便又有意义的。
满足一差分方程的序 列yt称为此差分方程的解。类似于微分 方程情况,若解中含有的独立常数的个数等于差分方程的阶 数时,称此解为该差分方程 的通解。若解中不含任意常数, 则称此解为满足某些初值条件的 特解,例如,考察两阶差 分方程 易见
yt sin 与 yt cos 均是它的特解,而 2 2 yt c1 sin t c2 sin t 2 2则为它的通解,其 中c1,c2为两个任
m A0 (1 r ) [(1 r ) k 1], k 0,1,2,... r
k
这就是差分方程(4)的解。把已知数据 A0 , r 代 入 A12n 0 中,可以求出月还款额。例如: m 444 .356 A 10000 , r 0.0052125 ,n 2 时,可以求出: 元。 • 模型的进一步拓广分析:拓广分析包括条件的改 变、目标的改变、某些特殊结果等。如果 令 Ak A ,则 A m ,并且
差分方程模型的基本概念

预测经济趋势
通过建立差分方程模型,可以对 未来的经济趋势进行预测,帮助 决策者制定相应的经济政策。
评估经济政策
差分方程模型可以用来评估不同 经济政策的实施效果,为政策制 定者提供参考依据。
在物理学中的应用
描述振动现象
差分方程模型可以用来描述物体的振动规律,如弹簧振荡、单摆 等。
预Байду номын сангаас波动传播
在声学和波动理论中,差分方程模型可以用来描述波动传播的规 律,如声波、电磁波等。
可以采用动态模型来反映数据的变化趋势,减少时间滞后的影 响。
可以利用大数据技术来处理大规模的数据集,提高模型的预测 精度和稳定性。
可以尝试优化参数估计方法,例如采用全局优化算法或贝叶斯 推断等方法,以提高参数估计的准确性和稳定性。
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确定差分关系
根据时间序列数据的特性,确定合适的差分关系,以描述数据的变化规律。差分关系通常表示为变量在不同时间 点的变化量或变化率。
建立差分方程模型
根据变量和参数建立模型
根据确定的变量和参数,建立差分方程模型,以描述变量的变化规律。
验证模型的适用性
建立差分方程模型后,需要验证模型的适用性,确保模型能够准确描述实际问题的变化规律。
Python
使用Python的数值计算库,如NumPy和 SciPy,求解差分方程。
Mathematica
使用Mathematica的符号计算和数值计算功 能求解差分方程。
04 差分方程模型的应用
在经济学中的应用
描述经济周期
差分方程模型可以用来描述经济 活动的周期性变化,如经济增长、 通货膨胀、就业率等的时间序列 数据。
差分方程简介

k (1) Cn y x nk k 0 n k
,
!n ! ) k n ( !k
k n
C中 其 且规定0 yx yx f ( x)
由定义知, y f ( x)的n阶差分 是f ( x n), f ( x n 1),...f ( x 1), f ( x) 的线形组合,
(3)(ayx bzx) ayx bz x
(4)(yx zx) yx1zx zx yx yx zx zx1yx
yx z x y x y x z x (5)( ) (其中z x 0) zx z x z x1
二、差分方程
定义2 含有自变量,未知函数及未知函数差 分的方程,称为差分方程,其一般形式为
yx1 yx yx
yxn yx C yx C y ... C y yx
n
n1 n1 n x
C yx
k 0 k n k
n
由定义容易证明,差分具有以下性质
(1)(c) o(c为常数)
(2)(cyx) cyx (c为常数)
y x5 y x3 4 y x 2 y x e x 是五阶差分方程, 因为(x 5) x 5;
方程3 y x yx 1 0可转化为yx 3 3 y x 2 3 y x 1 1 0, 因而是2阶差分方程
定义4 如果某个函数代入差分方程后能使差分方程 成为恒等式,则称此函数为该差分方程的解。
反之函数y f ( x)的各个函数值也可以 用y x f ( x)和它的各阶差分式表示 。即
第4次课:差分方程模型

模型的差分方程与分析 点 P ( x0 , y0 ) 满足 y0 f ( x0 ), x0 g ( y0 ) ,在 P 0 0 点附近取直线来近似曲线 y f ( x), x g ( y) :
yk y0 ( xk x0 ), 0 xk 1 x0 ( yk y0 ), 0
... 0 ... 0 ... 0 ... ... ... 1
考虑收获的情况,设收获向量为 y ( y1 , y2 ,..., yn ) ,
T
根据假设(3),砍伐的总数和补种的幼苗数相等, n n 记 矩阵为 1 1 ... 1 y1 y2 ... yn 0 0 ... 0 0 R ,则 R y ... ... ... ... ... 0 0 0 ... 0
7.2 供需平衡问题
7.2.1 问题的背景与提出
在自由竞争的社会中,很多领域会出现供需平衡 问题。供大于需时,供给减少;需大于供时,供给增 加。这种现象在经济领域中尤其突出,从自由集市上 某种商品的供需变化中可以看到,在某一时期,商品 的上市量过于大于需求量时,就会引起价格的下跌。 生产者觉得无利可图就会减产或转产,从而导致上市 量大减。一段时间之后,随着产量的下降,带来的供 不应求又会导致价格上涨,生产者见有利可图就会增 产或转回该商品的生产,随之而来的,又会出现商品 过剩,价格下降。在没有干预的情况下,这种现象将 循环下去。
*
yn1 qn2 xn2 q x
*
……
* 3 3
(7)
* n 1 n 1
yn q x
* n 1 n 1
因为 y 是收获向量,则 yi 0, i 1,2,..., n 。又由 于幼苗的经济价值为0,故不砍伐幼苗,即 y1 0 。 xk 代替 xk * ,从式(7)有 仍用
差分方程模型(讲义)

差分方程模型一.引言数学模型按照离散的方法和连续的方法,可以分为离散模型和连续模型。
1. 确定性连续模型1)微分法建模(静态优化模型),如森林救火模型、血管分支模型、最优价格模型。
2)微分方程建模(动态模型),如传染病模型、人口控制与预测模型、经济增长模型。
3)稳定性方法建模(平衡与稳定状态模型),如军备竞赛模型、种群的互相竞争模型、种群的互相依存模型、种群弱肉强食模型。
4)变分法建模(动态优化模型),如生产计划的制定模型、国民收入的增长模型、渔业资源的开发模型。
2. 确定性离散模型1)逻辑方法建模,如效益的合理分配模型、价格的指数模型。
2)层次分析法建模,如旅游景点的选择模型、科研成果的综合评价模型。
3)图的方法建模,如循环比赛的名次模型、红绿灯的调节模型、化学制品的存放模型。
4)差分方程建模,如市场经济中的蛛网模型、交通网络控制模型、借贷模型、养老基金设置模型、人口的预测与控制模型、生物种群的数量模型。
随着科学技术的发展,人们将愈来愈多的遇到离散动态系统的问题,差分方程就是建立离散动态系统数学模型的有效方法。
在一般情况下,动态连续模型用微分方程方法建立,与此相适应,当时间变量离散化以后,可以用差分方程建立动态离散模型。
有些实际问题既可以建立连续模型,又可建立离散模型,究竟采用那种模型应视建模的目的而定。
例如,人口模型既可建立连续模型(其中有马尔萨斯模型Malthus、洛杰斯蒂克Logistic 模型),又可建立人口差分方程模型。
这里讲讲差分方程在建立离散动态系统数学模型的的具体应用。
差分方程简介在实际中,许多问题所研究的变量都是离散的形式,所建立的数学模型也是离散的,譬如,像政治、经济和社会等领域中的实际问题。
有些时候,即使所建立的数学模型是连续形式,例如像常见的微分方程模型、积分方程模型等。
但是, 往往都需要用计算机求数值解。
这就需要将连续变量在一定的条件下进行离散化,从而将连续型模型转化为离散型模型。
第七章 差分方程模型

1. 使 α 尽量小,如 α=0 尽量小, 需求曲线变为水平 以行政手段控制价格不变 2. 使 β 尽量小,如 β =0 尽量小, 供应曲线变为竖直 靠经济实力控制数量不变
0
x0
x
模型的推广 生产者管理水平提高
• 生产者根据当前时段和前一时 段的价格决定下一时段的产量。 段的价格决定下一时段的产量。
αβ < 1 放宽了
7.2 减肥计划 减肥计划——节食与运动 节食与运动 背 景
• 体重指数 体重指数BMI=w(kg)/l2(m2). 18.5<BMI<25 ~ 正常; 超重; 肥胖. 正常; BMI>25 ~ 超重 BMI>30 ~ 肥胖 • 多数减肥食品达不到减肥目标,或不能维持 多数减肥食品达不到减肥目标, • 通过控制饮食和适当的运动,在不伤害身体 通过控制饮食和适当的运动, 的前提下, 的前提下,达到减轻体重并维持下去的目标
t t +1 t
∆2 yt = ∆(∆yt ) = ∆yt+1 −∆yt = yt+2 −2yt+1 + yt
为的二阶差分。类似地,可以定义 阶差分。 为的二阶差分。类似地,可以定义yt的n阶差分。 二阶差分 阶差分 差分方程, 由t、yt及yt的差分给出的方程称 为yt差分方程,其中含的最 、 高阶差分的阶数称为该差分方程的阶 高阶差分的阶数称为该差分方程的阶。差分方程也可以写成 不显含差分的形式。例如, 不显含差分的形式。例如,二阶差分方程 ∆2 yt + ∆yt + yt = 0 也可改写成 yt+2 − yt+1 + yt = 0
基本模型
w(k) ~ 第k周(末)体重 周 末 体重 c(k) ~第k周吸收热量 第 周吸收热量
差分方程模型

差分方程模型
周家全
对连续型变化的问题而言, 常常可建立微分方程模型. 而对离散状态转移的问题, 则可建立差分方程模型. 差分方 程与常微分方程有很多类似的性质和结论.首先引入差分的 概念.
1 差分定义及其性质
定义 设函数 y = y(x) 在等距节点 xi = x0 + ih ( i = 0,1, , n)
对于一般的差分方程 xn+2 + axn+1 + bxn = f 来讲, 其平衡 点的稳定性问题可以同样给出. 二阶方程的上述结果可以推
广到 n 阶线性差分方程, 即稳定平衡点的条件是特征根: n
次代数方程的根 λi (i = 1, 2, , n) 均有| λi |< 1.
4 经济学中的蛛网模型
1. 提出问题 在自由竞争的社会中, 很多领域会出现循环波动的现象. 在经济领域中, 可以从自由集市上某种商品的价格变化看到 如下现象:在某一时期, 商品的上市量大于需求, 引起价格 下跌, 生产者觉得该商品无利可图, 转而经营其它商品;一
解
Δf (0) = f (0.5) − f (0) = 0.75 ,
-2-
洛阳理工学院数学建模竞赛培训教案
Δf (0.5) = f (1) − f (0.5) = 1.25
周家全
Δ2 f (0)= Δ(Δf (0)) = Δf (0.5) − Δf (0) = 1.25 − 0.75 = 0.5
计算较多点的差分可按差分表进行, 容易看出表中每一 个需要计算的差分值分别等于其左侧的数减去左上侧的 数.每个点 xi 处的各阶差分位于与主对角线平行的斜线上.
(I) 先求解对应的特征方程
a0λn + a1λn−1 + + a0 = 0
第九章--微分方程与差分方程简介

于是非齐次方程的一个特解为:y* =kxa x-1 x
例5 求解差分方程 2y x+1 − 4y x = 2
解:原方程可化为 y x+1 − 2y x = 2 x % 则相应齐方程的通解为 y x =C ⋅ 2 x 由于p=2=a, 所以原方程的特解应设为 y* = Ax 2 x x 代入原方程得: A(x+1)2 x +1 − 2 Ax 2 x = 2 x , 1 ⇒A= 2 1 x * y x = x 2 =x 2 x -1 于是 2 所以原方程的通解为: y x =x 2 x -1 +C ⋅ 2 x
(2)∆(cyx ) = c∆y x (c为常数)
(3)∆ (ay x + bz x ) = a∆y x + b∆z x , b为常数) (a
(4)∆ ( yx z x ) = yx +1∆z x + z x ∆yx = y∆z x + z x +1∆yx
yx z x ⋅ ∆y x − y x ⋅ ∆z x (5) ∆( ) = zx z x ⋅ z x +1
23
1、二阶齐次差分方程的通解 由9.6节可知,要求齐次差分方程的通解,只需找出 两个线性无关的特解即可。仿照一阶齐次差分方程, 设二阶齐次差分方程存在指数形式的解: y x = λ x , (λ ≠ 0) 代入原方程得:
λ x+2 + pλ x+1 + qλ x = 0
即:
λ x + pλ + q = 0
11
9.6、常系数线性差分方程 、
9.6.1 n阶 系 线 差 方 的 本 质 常 数 性 分 程 基 性 n阶 系 线 差 方 的 般 式 : 常 数 性 分 程 一 形 为 yx+n +p1yx+n-1+L+pn-1yx+1+pny1 = f (x) 其 , 1,, n为 知 数 且 n ≠ 0, (x)为 知 数 中 pL p 已 常 , p f 已 函 。 当 (x)=0时 上 方 则 n阶 系 齐 线 差 方 。 , 述 程 为 常 数 次 性 分 程 f 当 (x) ≠ 0时 上 方 则 n阶 系 非 次 性 分 程 , 述 程 为 常 数 齐 线 差 方 。 f
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此为著名的leslie矩阵模型.
7.具有扩散的单种群模型 具有扩散的单种群模型 由于环境容纳量的限制或者环境条件的改变等影响,种群 有时会在两个或多个栖息地间迁徙. 种群规模(密度)大的 斑块上种群通常向种群规模(密度)小的斑块迁徙或扩散.
x dx1 = x1 (1 − 1 ) + D1 ( x2 − x1 ) dt K1 dx2 = x (1 − x2 ) + D ( x − x ) 2 2 1 2 dt K2
x,y分别表示两种群的规模(密度),系数b1与c2为非正常数,反映 两种群的密度制约因素.c1与b2反映另一种群对本种群的影响 因素.a1与a2分别为两种群的内禀增长率. (1)捕食型:c1b2<0,如鱼和虾米. (2)竞争型:c1<0,c2<0,每一种群的存在限制另一种群规模的增 长,二者共同竞争资源. (3)合作型:c1>0,c2>0,如蜜蜂和花朵,二者相互促进对方的 增长.
特别地,一阶微分方程为
F ( x, y, y ' ) = 0 or y ' = f ( x, y )
需要注意:n阶微分方程的通解含有n个任意常数. 若需确定 这 n 个任意常数,需给出n个初始条件.但并非每个微分方程 或方程组均可求出其解.
3.差分与差分方程 差分与差分方程 定义3.1 设函数 y=f(x),记为yx .当x 取遍非负整数时,所 定义 得函数值可排成一数列:
dS dt dI dt = − β SI = I (β S − 1 ⇔ ) dI dS = −1 +
ρ
S
(ρ =
1
βτ
)
τ
3. lim S (t ) = S ∞ 存在.
t →∞
4. S = ρ时,达到极大值。故当初始易感者S (0) = S 0 > ρ I
时,随时间的推移,染病者先将增加达到最大值而后逐渐减少 最终消亡. 5.令 R0 = βτS 0 .当R0>1时疾病流行,R0<1时疾病不会流行,染病 者单调减少而趋于零.R0称为基本再生数. 6.为防止疾病的流行,需控制R0<1,即可以加强治疗缩短病程, 也可以通过免疫接种使易感者获得免疫力而直接成为移初者.
6.具有离散年龄结构的单种群模型 把所讨论物种的最大成活年龄区间分成n个相等的子区间, 同时把从t0开始的时间也按与年龄子区间相等的长度加以 划分,在将这两类子区间分别从小到达加以编号,用xij表示在 第j个时间段内年龄位于第i段的种群规模.假定种群的规模 只决定于时间和年龄,或略密度制约因素. a.设pi是年龄处于第i段的个体能活到i+1段的概率,即
xn xn +1 = rxn (1 − ) , n = 0,1, 2, ... K
4.具有时滞的单种群模型 具有时滞的单种群模型 (1)确定时滞模型
1 dx x (t − τ ) = r (1 − ) x dt K
τ 是妊娠所需要的时间.事实上, t时刻种群的相对增长率取决于
t − τ 时刻种群的规模.时刻增加的个体,在 t − τ 时已孕育在母体.
xi +1, j +i = pi xij
b.设Bi是年龄为i段的每一个体在一个时间段内平均生育的 下一代数量,即
x1 j +1 = B1 x1 j + B2 x2 j + B3 x3 j + L + Bn xnj
即
x1 j +1 = B1 x1 j + B2 x2 j + B3 x3 j + L + Bn xnj x2 j +1 = p1 x1 j x3 j +1 = p2 x2 j LL xnj +1 = pn −1 xn −1 j
x0 , x1 , ..., xn , ...
二.种群动力学模型简介
种群动力学是用动力学的方法去研究种群生态学,而种群生态 学是生态学的一个重要分支,也是迄今为止数学在生态中应用 的最广泛深入,发展的最为系统和成熟的分支. 下面将通过数 学生态学中的一些基本动力学模型,简要介绍建模思想,及常 用的研究方法. 生态学是研究生物的生存条件,生物群与环境之间相互作用的 过程及其规律的科学.在一特定时间内占据一定空间的同一物 种的集合成为一个种群,种群的每个成员成为一个个体. 种群生态学的着眼点在整个种群的演变规律和发展趋势,而往 往忽略个体的特性.
1 dx = r x dt or dx = rx ( t ) dt
X(t)表t时刻人口数,模型表为t时刻种群的变化率是与种群数 目成正比.r为内禀增长率,是种群的出生率b与死亡率d之差.
方程的解为
x = x0 e rt
当 r > 0, x(t ) → +∞ (t → +∞)
Malthus模型当t不很长时是比较符合实际的,但当t趋于无 穷大时x(t)将无限增长是与实际不符的.问题在于建立数学 模型时没有考虑到有限的资源对种群规模增长的制约作用. 2.Logistic模型 模型
类似于常系数线性齐次常微分方程的通解的构造,我们只 需找到该差分方程的n 个线性无关的解,作出其线性组合即 可.
常见的一阶差分方程 设 f 是由区间[a,b]到其自身的一个连续映射,一阶自治差 分方程的一般形式为
xn +1 = f ( xn ) n = 0,1,2...
给定初值
x0 ,通过上式反复迭代上述方程的解为一数列
y0 , y1 , L , y x , L
则差 y x +1 − y x 称为函数有y=f(x) 的一阶差分,记为 ∆y x
即 ∆y x = y x +1 − y x , 从而,∆ ∆y x) ∆y x +1 − ∆y x ( = = y x + 2 − y x +1 − ( y x +1 − y x ) = y x + 2 − 2 y x +1 + y x 记为 ∆2 y x ,即∆2 y x =∆ ∆y x)称为函数的二阶差分. ( ,
2. 常微分方程定义 凡含有未知函数,未知函数的导数与自变量之间的关系的 方程,叫做微分方程.未知函数是一元函数的叫常微分方程, 未知函数是多元函数的叫偏微分方程. 微分方程中所出现 的未知函数的最高阶导数的阶数叫做微分方程的阶.n阶 微分方程形如
F ( x, y, y ' ,..., y ( n ) ) = 0
τ 表示平均
不考虑人口的流动和自然出生和死亡.即环境封闭,切疾病随时间的 变化与自然死亡随时间的变化要显著得多.
dS = dt dI = dt dR = dt
− β SI
β SI −
1
1
τ
I
τ
I
系统性质如下: 1. S(t)+I(t)+R(t)=K, K为总人口,是常数. 2. 系统可简化为如下系统
现实世界中种群不可能单独生存,它必于相关种群相互作用, 相互依存.这样,基于单种群模型,各种多种群相互作用模型被 建立与讨论.
(2)双种群模型
Lotka-volterra 模型
dx = x ( a 1 + b1 x + c 1 y ) dt dy = y (a 2 + b2 x + c2 y ) d与常差分方程的定义 种群动力学模型简介 流行病动力学模型简介 模型性态分析方法简介
一.常微分与常差分方程的定义 常微分与常差分方程的定义
1.导数的定义及其意义 导数的定义及其意义 设函数
y = f (x) 在点
x = x 0 的某域内有定义,则称极限
f '( x0 )
1
S
β SI
I
τ
I
R
把人群分为三类: 1. 易感者类,指t时刻尚未感染但有可能感染成为传染病人者,其数量记 易感者类 为S(t). 2. 染病者类 染病者类,指t时刻已被传染成为病人者,其数量记为I(t). 3. 移除者类 移除者类,指t时刻已恢复且具有免疫力者以及因病死亡者, 其数量记 为R(t). 做如下三个假设: : 1. 2. 3. 单位时间内每一病人接触易感者的数量为 βS ,从而在时刻单位时 间内被所有病人传染的人数为βSI . 单位时间内移出染病者类即恢复的比例为常数 1/τ . 病程时间,在时间τ 内或者病人全部恢复或因病死亡
定义3.3 如果一个函数带入差分方程后,方程两边相等,则 定义 称此函数为差分方程的解.
例: + 2 x为方程y x +1 − y x = 2的解。 13
定义3.4 形如p0 ( x) y x + p1 ( x) y x +1 + L + pn ( x) y x + n = K ( x) 的差分方程成为n阶线性差分方程.当K ( x) = 0时成为线性 齐次差分方程, 否则成为非齐次差分方程. 定义3.5 若p0 ( x), p1 ( x),L , pn ( x)均为常数时, 上述方程 称为线性其次差分方程. 其特征方程记为 : p0 + p1λ + p2 λ2 + L + pn λn = 0 若其根为λi , 则λix为原差分方程的一解.
1 dx x = r (1 − ) x dt K or dx x = rx (1 − ) dt k
K>0为环境容纳量.它表示保持种群规模增长,环境所能容纳 的最大种群规模.种群规模的相对增长率与当时所剩余的资 源份量(1-x/K)成正比.
3.离散的 离散的Logistic模型 离散的 模型 离散模型通常用以描述世代不重叠的种群(蚕).设第n代种群 规模为xn ,则离散的logistic模型为
lim
x→ x
0