数学模型实验报告模板
数学建模基础实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的本次实验旨在让学生掌握数学建模的基本步骤，学会运用数学知识分析和解决实际问题。
通过本次实验，培养学生主动探索、努力进取的学风，增强学生的应用意识和创新能力，为今后从事科研工作打下初步的基础。
二、实验内容本次实验选取了一道实际问题进行建模与分析，具体如下：题目：某公司想用全行业的销售额作为自变量来预测公司的销售量。
表中给出了1977—1981年公司的销售额和行业销售额的分季度数据（单位：百万元）。
1. 数据准备：将数据整理成表格形式，并输入到计算机中。
2. 数据分析：观察数据分布情况，初步判断是否适合使用线性回归模型进行拟合。
3. 模型建立：利用统计软件（如MATLAB、SPSS等）进行线性回归分析，建立公司销售额对全行业的回归模型。
4. 模型检验：对模型进行检验，包括残差分析、DW检验等，以判断模型的拟合效果。
5. 结果分析：分析模型的拟合效果，并对公司销售量的预测进行评估。
三、实验步骤1. 数据准备将数据整理成表格形式，包括年份、季度、公司销售额和行业销售额。
将数据输入到计算机中，为后续分析做准备。
2. 数据分析观察数据分布情况，绘制散点图，初步判断是否适合使用线性回归模型进行拟合。
3. 模型建立利用统计软件进行线性回归分析，建立公司销售额对全行业的回归模型。
具体步骤如下：（1）选择合适的统计软件，如MATLAB。
（2）输入数据，进行数据预处理。
（3）编写线性回归分析程序，计算回归系数。
（4）输出回归系数、截距等参数。
4. 模型检验对模型进行检验，包括残差分析、DW检验等。
（1）残差分析：计算残差，绘制残差图，观察残差的分布情况。
（2）DW检验：计算DW值，判断随机误差项是否存在自相关性。
5. 结果分析分析模型的拟合效果，并对公司销售量的预测进行评估。
四、实验结果与分析1. 数据分析通过绘制散点图，观察数据分布情况，初步判断数据适合使用线性回归模型进行拟合。
2. 模型建立利用MATLAB进行线性回归分析，得到回归模型如下：公司销售额 = 0.9656 行业销售额 + 0.01143. 模型检验（1）残差分析：绘制残差图，观察残差的分布情况，发现残差基本呈随机分布，说明模型拟合效果较好。
数模实验报告格式
衡阳师范学院数学与计算科学系
学生实验报告
实验课程名称：数学建模
实验内容：汽车总的停止距离的数学模型
系别：数学年级： 12级专业班：应用数学2班
学生姓名熊晓冬谭文燕邓文临
学号 12090240 12090215 12090222 开课时间： 2014年上学期
汽车总的停止距离的数学模型
一、实验内容：
表中给出了汽车刹车距离有关的各项数据：
二、实验要求：
1. 根据所给出的数据给出总的停止距离d 的数学模型； 2．对数值模拟给出必要的解释。
解：总的停止距离 d 等于反应距离1d 与刹车距离2d 之和，即12d d d =+，反应距离1d 与车速v 成正比，1t 为反应时间，即11d t v ∙=，刹车时使用最大制动力F ，F
作功等于汽车动能的改变，即2
22
v Fd m =，且F 与车的质量m 成正比，即F ∝ m ，因此，
可得22d kv =，联立各式可得21d t v kv =+。
先做出11d t v ∙=的图像
由图可知1t 为0.909
作出22d kv =的图表
由图可知k=0.0887
因此，2210.9090.0887d t v kv v v =+=+。
(2)。
数学建模的实验报告
数学建模实验报告姓名：学院：专业班级：学号：数学建模实验报告（一）——用最小二乘法进行数据拟合一．实验目的：1.学会用最小二乘法进行数据拟合。
2.熟悉掌握matlab软件的文件操作和命令环境。
3.掌握数据可视化的基本操作步骤。
4.通过matlab绘制二维图形以及三维图形。
二．实验任务：来自课本64页习题：用最小二乘法求一形如y=a+b x2的多项式，使之与下列数据拟合：三．实验过程：1.实验方法：用最小二乘法解决实际问题包含两个基本环节：先根据所给出数据点的变化趋势与问题的实际背景确定函数类；然后按照最小二乘法原则求最小二乘解来确定系数。
即要求出二次多项式: y=a+b x2的系数。
2．程序：x=[19 25 31 38 44]y=[19.0 32.3 49.0 73.3 97.8]ab=y/[ones(size(x));x.^2];a=ab(1),b=ab(2)xx=19:44;plot(xx,a+b*xx.^2,x,y,'.')3.上机调试得到结果如下：x = 19 25 31 38 44y=19.0000 32.3000 49.0000 73.3000 97.8000a = 0.9726b = 0.0500图形：四．心得体会通过本次的数学模型的建立与处理，我们学习并掌握了用最小二乘法进行数据拟合，及多项式数据拟合的方法，进一步学会了使用matlab软件，加深了我们的数学知识，提高了我们解决实际问题的能力，为以后深入学习数学建模打下了坚实的基础。
数学建模实验报告（二）——用Newton法求方程的解一．实验目的1.掌握Newton法求方程的解的原理和方法。
2.利用Matlab进行编程求近似解。
二．实验任务来自课本109页习题4-2：用Newton法求f(x)=x-cosx=0的近似解三．实验过程1.实验原理：把f(x)在x0点附近展开成泰勒级数f(x) = f(x0)+(x－x0)f'(x0)+(x－x0)^2*f''(x0)/2! +… 取其线性部分，作为非线性方程f(x) = 0的近似方程，即泰勒展开的前两项，则有f(x0)+f'(x0)(x－x0)=0 设f'(x0)≠0则其解为x1=x0－f(x0)/f'(x0) 这样，得到牛顿法的一个迭代序列：x(n+1)=x(n)－f(x(n))/f'(x(n))。
数学模型试验报告
福建农林大学计算机与信息学院数学类实验报告（一）系： 信息与计算科学 专业： 信息与计算科学 年级： 2007级 姓名： 刘丽芬 学号： 071152009 实验课程： 数学模型 实验室号：_ 田C-513 实验设备号： 09 实验时间： 09/10/28指导教师签字： 成绩：1．实验项目名称：数学规划模型建立及其软件求解2．实验目的和要求：了解数学规划的的基本理论和方法，并用于建立实际问题的数学规划模型；会用LINDO 和LINGO 软件解数学规划问题并对结果加以分析应用。
3．实验使用的主要仪器设备和软件：惠普微机；1.6LINDO 和0.9LINGO 版本4．实验的基本理论和方法：数学规划模型的一般形式为()..()0,1,2,,xi Min z f x s t g x i m =≤=其中()f x 表示目标函数，()0,1,2,,i g x i m ≤= 为约束条件。
通过对优化的目标和寻求的决策进行优化的数学模型的建立，确定相对应的目标函数和可行域来进行数学模型的规划。
在数学模型的基本指导思想和基本理论的基础上，通过相应的数学求解软件LINDO 和LINGO 的运用来达到最优计划的制订。
5．实验内容与步骤：问题一：某公司将3种不同含硫量的液体原料（分别记为甲、乙、丙）混合生产两种产品（分别记为A，B），按照生产工艺的要求，原料甲、乙必须首先倒入混合池中混合，混合后的液体再分别与原料丙混合生产A，B．已知原料甲，乙，丙的含硫量分别是3%，1%，2%，进货价格分别为6千元/ t，16千元/ t ，10千元/t ，产品A，B的含硫量分别不能超过2.5%，1.5%，售价分别为9千元/t，15千元/t，根据市场信息，原料甲、乙、丙的供应量都不能超过500t；产品A，B的最大市场需求量分别为100t ,200t．(1) 应如何安排生产？(2) 如果产品A的最大市场需求量增长为600t，应如何安排生产？(3) 如果乙的进货价格下降为13千元/t，应如何安排生产？分别、对（1）、（2）两种情况进行讨论．问题分析这个优化问题的目标是使得生产出来的甲和乙利润最大，所要求的是分别买进多少的甲、乙、丙，并进行怎样的混合加工生产出产品A，B，最后能够获得最大的利润，由于原料甲、乙必须先混合再与丙混合生产，所以引入甲、乙在混合产品中的比例关系，根据决策所受到的约束，就可以建立以下的非线性规划模型。
数学模型实验报告模板
院（系） 课程名称：数学模型与数学实验日期：年 月日
班级
学号
实验室
专业
姓名
计算机号
实验
名称
多元函数的极值
成绩评定
所用
软件
Matlab
指导教师
实验
目的
1、多元函数偏导数的求法。
2、多元函数自由极值的求法
3、多元函数条件极值的求法.
4、学习掌握MATLAB软件有关的命令。
实验
内容
1、求 的极值。
x =
0
-1
1
y =
0
-1
1
>> clear; syms x y;
>> z=x^4+y^4-4*x*y+1;
>> A=diff(z,x,2)
A =
12*x^2
>> B=diff(diff(z,x),y)
B =
-4
>> C=diff(z,y,2)
C =
12*y^2
结果有三个驻点P(0，0)，Q(-1，-1)，R(1,1)，由判别法可知P(0，0)不是极值点，Q(-1，-1)、R(1,1)都是函数的极小值点。
为最远点。
心得
体会
通过实验，学习了多元函数偏导数的求法，多元函数自由极值的求法，多元函数条件极值的求法，学习掌握MATLAB软件有关的命令。基本上达到了实验的学习目的。
1/3*3^(1/2)
u =
-1/3*3^(1/2)
1/3*3^(1/2)
通过判断得点x= 1/2*3^(1/2),y=-1/3*3^(1/2),z=-1/3*3^(1/2),u=-1/3*3^(1/2)
数学建模实验报告模板
页脚内容1数学建模实验报告一、摘要（写出本次作业建模的大致思路、方法及主要结果）根据微积分中熟知的有限覆盖定理，必然存在最小的覆盖，这样就为节约用水而建立优化模型提供了理论依据。
然而我们更需要的是对实际问题有具体指导的结论。
我们假设每个喷水龙头的喷水面积都是固定不变的，要使用水最少，只需浇灌的重复面积最小。
因此我们需要建立这样一个模型，既要使绿地全部被均匀地浇到，又要达到节约水资源的目的；而只有在被重复浇到的绿地面积达到最小时，才能使喷浇节约用水。
我们假设在绿地区内可以放置 n 个龙头，每个龙头最大的喷射半径为R 。
记绿地区域的面积为，第i 个龙头的喷射半径为i r ，喷射角度为i α，它所形成的区域为t S ，则绿地受水的总面积(实际上的圆覆盖)为nt t=1S=S ∑，从而得到如下优化模型问题：目标函数： S S n t t t=1S=Min{S }α∑ 约束条件：t t t 1S S;r R n=⊇≤；为了解决和简化问题，更能表达“覆盖”的含义，我们以S K=S 代替文献[1，2]中的SS 来作为有效覆盖率来刻画和评价模型的优劣，就有：1≥K 。
K 越接近1，模型就越好，因此用水也就越节约。
我们针对4种不同的几何形状绿地区域的覆盖进行讨论，从而得到了关于它们的有效覆盖率的计算结果。
二、问题重述（写出本次作业的具体内容）城市公共绿地的浇灌是一个长期大量的用水项目。
随着现代城市人们生活质量的提高，美化城市和建设绿色家园的需要，城市绿化带正在扩大，用水量随之不断增大。
因此，城市绿化用水的节约是一个十分重要的问题。
目前，对于绿地的浇灌用水主要有移动水车浇灌和安装固定喷水龙头旋转喷浇两种方式。
移动水车主要用于道路两侧狭长绿地的浇灌，固定喷水龙头主要用于公园、校区、广场等观赏性绿地。
观赏性绿地的草根很短，根系寻水性能差，不能蓄水，因此，喷水龙头的喷浇区域要保证对绿地的全面覆盖。
根据观察，绿地喷水龙头分布和喷射半径的设定较大随意性。
数学建模选课实验报告(3篇)
第1篇一、实验背景随着社会的发展和科技的进步，数学建模作为一种解决实际问题的有效方法，被广泛应用于各个领域。
为了提高学生的数学建模能力和实际操作能力，我校开设了数学建模选修课程。
本实验旨在通过数学建模选课实验，探讨如何选择适合学生兴趣和实际需求的数学建模课程，以提高学生的学习效果。
二、实验目的1. 了解数学建模课程体系，明确课程设置原则；2. 掌握数学建模选课方法，提高学生选课的科学性；3. 分析数学建模课程对学生实际能力的培养效果。
三、实验方法1. 调查法：通过问卷调查、访谈等方式，了解学生对数学建模课程的需求和兴趣；2. 比较分析法：对比不同数学建模课程的教学内容、教学方法和考核方式，分析课程特点；3. 统计分析法：对实验数据进行分析，得出数学建模选课的科学方法。
四、实验步骤1. 收集数据：通过问卷调查、访谈等方式，收集学生对数学建模课程的需求和兴趣数据；2. 整理数据：对收集到的数据进行分析和整理，形成课程设置和选课建议的依据；3. 比较分析：对比不同数学建模课程的教学内容、教学方法和考核方式，分析课程特点；4. 制定选课方案：根据课程特点和学生的需求，制定数学建模选课方案；5. 实施选课方案：引导学生根据选课方案进行选课；6. 跟踪调查：对选课后的学生进行跟踪调查，了解选课效果。
五、实验结果与分析1. 学生需求分析根据问卷调查和访谈结果，学生普遍认为数学建模课程应具备以下特点：（1）课程内容与实际应用紧密结合；（2）教学方法多样化，注重学生动手能力和创新能力的培养；（3）考核方式合理，注重过程评价和结果评价相结合。
2. 课程设置分析根据学生需求，我校开设了以下数学建模课程：（1）基础数学建模；（2）应用数学建模；（3）高级数学建模；（4）数学建模竞赛辅导。
3. 选课方案制定根据课程特点和学生的需求，制定以下选课方案：（1）基础数学建模：面向所有学生，作为公共选修课；（2）应用数学建模：面向有一定数学基础的学生，作为专业选修课；（3）高级数学建模：面向对数学建模有浓厚兴趣的学生，作为选修课；（4）数学建模竞赛辅导：面向有意参加数学建模竞赛的学生，作为辅导课程。
数学建模实验报告范文
数学建模实验报告范文实验目的本次实验旨在运用数学建模的方法和技巧，对给定的问题进行分析和求解，以提高我们的问题解决能力和创新思维。
实验背景在现实生活中，我们经常面临各种各样的问题，但是如何从复杂的问题中提取关键信息，并通过数学建模的方法进行求解，是一个非常有挑战性的任务。
通过本次实验的学习和训练，我们可以更好地应对复杂问题，提高解决问题的能力和效率。
实验过程和方法本次实验我们选择了一个关于货车配送问题的案例进行研究。
具体过程如下：1. 问题理解：我们首先详细了解了货车配送问题的背景和要求，明确问题的目标和限制条件。
根据问题的描述，我们可以得到基本的数学模型：- 假设有N个配送点，每个配送点有固定的货物数量和配送时长。
- 有M辆货车，每辆货车的最大载重量和最大配送时长是已知的。
- 目标是使得总配送时间最短的同时，不超过货车的最大载重量。
2. 数据处理：我们将问题中给出的具体数据转化为计算机可处理的数据结构，并进行必要的预处理工作。
包括计算各个点之间的距离、货物数量等信息。
3. 建模与求解：我们根据问题的特点和要求，选用相应的数学模型和求解方法。
在本次实验中，我们选择了基于图论的算法，如最短路径算法和旅行商问题算法，来优化货车的配送路径和时间。
4. 结果分析：我们根据得到的结果，对货车的配送路径和时间进行分析和评估。
通过对比不同算法和参数设置的结果，找出最优解，并对结果进行可视化展示。
实验结果经过模型求解和分析，我们得到了一组满足条件的最优解。
在我们的实验中，总配送时间最短的方案是：...通过对比和分析不同算法和参数设置的结果，我们可以发现...实验总结本次实验通过对货车配送问题的研究和实践，我们学习了数学建模的基本方法和技巧。
通过模型建立、求解和分析的全过程，我们深入理解了数学建模的重要性和应用价值。
在实验过程中，我们遇到了一些困难和挑战，如如何选择合适的数学模型和求解算法等。
通过克服这些困难，我们不断提高了自己的问题解决能力和创新思维。
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实验报告（ 5 ）
院（系）数学与统计学院课程名称：数学模型与数学实验日期： 2015 年 5 月 22 日班级12数本5班学号201224092504 实验室334 专业数学与应用数学姓名陈小玲计算机号
实验名称矩阵运算、分解和特征值
成绩评定
所用
软件
MATLAB 指导教师
实验目的1．矩阵的基本运算。
2．矩阵的LU、QR和Cholesky分解。
3．矩阵的特征向量和特征值。
实验内容
实验过程问题1：求线性方程组
1234
124
234
1234
258
369
225
4760
x x x x
x x x
x x x
x x x x
+-+=
⎧
⎪--=
⎪
⎨
-+=-
⎪
⎪+-+=
⎩
的解。
（提示：对于线性方程组Ax B
=，先求A的行列式；若A可逆，则解为1
x A B
-
=）
问题2：（1）求矩阵123
456
780
A
⎛⎫
⎪
= ⎪
⎪
⎝⎭
的LU分解。
（2）求矩阵
123
456
789
101112
A
⎛⎫
⎪
⎪
=
⎪
⎪
⎝⎭
的QR分解。
（3）求5阶pascal矩阵的Cholesky分解（其中5阶pascal矩阵可以用命令pascal(5)生成）问题3：
（1）求矩阵31
13
A
-
⎛⎫
= ⎪
-
⎝⎭
的特征值和特征向量。
（2）求矩阵23
45
84
A
⎛⎫
⎪
= ⎪
⎪
⎝⎭
的奇异值分解。
问题1：ans =
3.0000
-4.0000
-1.0000
1.0000
问题2：（1）L =
0.1429 1.0000 0
0.5714 0.5000 1.0000
1.0000 0 0
U =
7.0000 8.0000 0
0 0.8571 3.0000
0 0 4.5000
（2）[Q,R]=qr(A)
Q =
-0.0776 -0.8331 0.5456 -0.0478
-0.3105 -0.4512 -0.6919 0.4704
-0.5433 -0.0694 -0.2531 -0.7975
-0.7762 0.3124 0.3994 0.3748
R =
-12.8841 -14.5916 -16.2992
0 -1.0413 -2.0826
0 0 -0.0000
0 0 0
（3）X =
-0.7071 -0.7071
-0.7071 0.7071
D =
2 0
0 4
问题3：（1）A =
1 1 1 1 1
1 2 3 4 5
1 3 6 10 15
1 4 10 20 35
1 5 15 35 70
>> R=chol(A)
R =
1 1 1 1 1
0 1 2 3 4
0 0 1 3 6
0 0 0 1 4
0 0 0 0 1（1）X =
-0.7071 -0.7071
-0.7071 0.7071
D = 2 0
0 4
（2）U =-0.3011 -0.4694 -0.8301
-0.5491 -0.6263 0.5534
-0.7796 0.6224 -0.0692
S = 11.2889 0
0 2.5612
0 0
V =
-0.8004 0.5995
-0.5995 -0.8004
我学会了用MATLAB软件求矩阵的LU分解、QR分解、Cholesky分解、奇异值分解。
心得
体会
注：实验报告用A4纸双面打印，篇幅不要超过一页。