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数学建模:差分方程模型

数学建模:差分方程模型
差分方程模型
差分方程建模
•处理动态的离散型的问题
•处理对象虽然涉及的变量(如时间)是连续的,
但是从建模的目的考虑,把连续变量离散化更 为合适,将连续变量作离散化处理,从而将连 续模型(微分方程)化为离散型(差分方程)问题
差分方程模型
一、银行复利问题
二、抵押贷款买房问题
三、市场经济中的蛛网模型
四、减肥计划——节食与运动
当不稳定时政府能采取什么干预手段使之稳定
蛛网模型
xk~第k时段商品数量;yk~第k时段商品价格
消费者的需求关系
生产者的供应关系
y y0 0
需求函数
yk f ( xk )
减函数
供应函数 xk 1 h( yk ) 增函数
yk g ( xk 1 )
f g P0 x0
f与g的交点P0(x0,y0) ~ 平衡点 一旦xk=x0,则yk=y0,
P0是不稳定平衡点
P3 f P0 P1 x0 x
P3
P2
曲线斜率
K f Kg
P1 x1 x
g
P4
y0 0
P2
K f Kg
x2 x0 x3
方程模型 yk f ( xk )
在P0点附近用直线近似曲线
yk y0 ( xk x0 ) ( 0) xk 1 x0 ( yk y0 ) ( 0)
模 型 假 设
记号
1. 储蓄的年利率为 r 2. 任何时候都可以存款,但存款利息只 从下一时期开始计算,如时间段开始第 一天的存款即开始计算利息
y ( t ) : t期结束时的总存款
x ( t ) : 第t期内的新存款
模型
y(t ) (1 rn ) y(t 1) x(t )

(完整版)差分方程模型(讲义)

(完整版)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。

二. 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。

数学建模差分方程PPT课件

数学建模差分方程PPT课件
或 G(x , yi , yi1 , , yin ) 0 或 H (x , yi , yi , , n yi ) 0
的方程都是差分方程。 方程中所含未知函数角标的最大值与最小值的差数称为差分
方程的阶。 若一个函数代入差分方程后,方程两端恒等,则称此函数为
差分方程的解。如果解中所含相互独立的任意常数的个数等于方 程的阶数,则称该解为差分方程的通解。满足初始条件的解称为 特解。
• 第一阶段: w(k)每周减1千克, c(k)减至下限10000千卡
w (k)w (k1)1 w ( k 1 ) w ( k ) c ( k 1 ) w ( k )
c(k1) 1[w(k)1] w (k)w (0)k
c(k1) w (0) 1(1k)
1 8000
0.025
120 200 k 00Cm 10000 k 10
2 x k 2 x k 1 x k 2 ( 1 ) x 0 , k 1 , 2 ,
二阶线性常系数差分方程
x0为平衡点 研究平衡点稳定,即k, xkx0的条件
模型的推广 2 x k 2 x k 1 x k 2 ( 1 ) x 0
方程通解
xk
c1
k 1
c2
k 2
(c1, c2由初始条件确定)
相当于70千克的人每天消耗2000千卡 ~ 3200千卡;
3)运动引起的体重减少正比于体重,且与运动 形式有关;
4)为了安全与健康,每周体重减少不宜超过1.5 千克,每周吸收热量不要小于10000千卡。
减肥计划
某甲体重100千克,目前每周吸收20000千卡热量, 体重维持不变。现欲减肥至75千克。
1 2 k 是(3)的 k 重根,则只要将 Y1 (i),Y2 (i),,Yk (i) 换为

第4章差分模型(数学建模)

第4章差分模型(数学建模)
△a1=a2-a1 △a2=a3-a2 △a3=a4-a3
对每个整数n 对每个整数n有
△an=an+1-an
例4.1 储蓄存单 考虑一开始有1000美圆的储蓄存单,在月利率为1%的条 考虑一开始有1000美圆的储蓄存单,在月利率为1%的条 1000美圆的储蓄存单 1% 件下的积累价值是一个数列 A={1000, 1010, 1020.10, 1030.30,1040.60…}
C
△bn=bn+1-bn=0.01bn-880.87
一阶动力系统方程
bn+1=bn+0.01bn-880.87
bn+1=1.01bn-880.87 b0=80000
一个序列就是定义在非负整数集上的函数 一个序列就是定义在非负整数集上的函数. 序列就是定义在非负整数集上的函数 一个动力系统是指序列各项之间的关系 动力系统是指序列各项之间的关系. 一个动力系统是指序列各项之间的关系 数值解是该动力系统的一张数值表 数值解是该动力系统的一张数值表 是该动力系统的一张
4.3 动力系统的解法
储蓄存单an=1.01an-1 ,n=1,2,3,…a0=10000 容易解得 an=10000(1.01)n 一般 an=ran-1 有 an=a0r n
例 4.5污水处理
一家污水处理厂通过去去掉污水中所有的污物来处理未经处理的 污水,以生产有用的肥料和清洁水。该处理过程每小时 每小时去掉处理 污水,以生产有用的肥料和清洁水。该处理过程每小时去掉处理 池中剩余的污物的12%。1天后处理池中将留下百分之几的污物? 天后处理池中将留下百分之几的污物? 池中剩余的污物的 。 天后处理池中将留下百分之几的污物 要多少时间才能把污物的量减少一半? 要多少时间才能把污物的量减少一半?要把污物减少到原来的 10%,需要多少时间 ,需要多少时间?

差分方程模型PPT课件

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回到全国竞赛题。这里提出了新的问题: (1)潜伏期病人如何描述? (2)死亡病人在模型中的描述。 (3)需要考虑人口的迁移影响,如何描述? (4)如何控制疾病的蔓延?
问题的图示
b O
a
d
d
利用简单的几何关系即得到 yk1 f ( yk ), y1 b
例2:按年龄分组的种群增长模型。
问题考虑两个要点:增长和人口分布 人口分布:对于连续问题,可以利用分布函数和 密度函数描绘。
我们也可以利用离散的方法描述人口分布。把t时
刻人口从小到大分为n组,第k 组人数xk(t),则离 散人口分布可以利用向量
试从中国的实际情况和人口增长的上述特点出发, 参考附录2中的相关数据(也可以搜索相关文献和 补充新的数据),建立中国人口增长的数学模型, 并由此对中国人口增长的中短期和长期趋势做出 预测;特别要指出你们模型中的优点与不足之处。
附录1 《国家人口发展战略研究报告》 附录2 人口数据(《中国人口统计年鉴》中的部 分数据)及其说明
差分方程建模:设第k天病人所占比例为i(k),健 康人数量为s(k),则第k天病人数量变化为
Ni(k 1) Ni(k) s(k)Ni(k) Ni(k)
第k天健康人数量变化为
Ns(k 1) Ns(k) s(k)Ni(k)
把两个式子化简即得到差分方程组。
差分方程和微分方程的建模过程没有差异,差别 在于:变化率和的意义不同。
一阶线性差分方程组的稳定性: 设一阶线性差分方程组的解为{Xk}, 而受扰动解为 {Yk}。记扰动误差为
k X k Yk 则扰动误差满足
k1 A k
对任意初始扰动0,k0的充分必要条件为
( A) 1
这就是差分方程的稳定性条件。

数模差分方程模型

数模差分方程模型

可参照导数的四则运算法则学习
二 差分方程的基本概念
1.差分方程与差分方程的阶 定义1
含有未知函数的差分yn , 2 yn ,的函数方程 称为差分方程.
形式:F (n, yn , yn , 2 yn ,, m yn ) 0
定义2:
含有未知函数两个或两个以上时期的符号 yn , yn1,的方程,称为差分方程.
问题
13世纪意大利著名数学家Fibonacci在他的著作《算盘书》 中记载着这样一个有趣的问题:
一对刚出生的幼兔经过一个月可长成成兔,成兔再经过一 个月后可以繁殖出一对幼兔. 若不计兔子的死亡数,问一年之 后共有多少对兔子?
月份 0 1 2 3 4 5 6 7 …
幼兔 1 0 1 1 2 3 5 8 … 成兔 0 1 1 2 3 5 8 13 … 总数 1 1 2 3 5 8 13 21 …
Fibonacci数列的一些实例. 1. 蜜蜂的家谱 2. 钢琴音阶的排列 3. 树的分枝 4. 杨辉三角形
引例2:日常的经济问题中的差分方程模型
1). 银行存款与利率
假如你在银行开设了一个1000元的存款账户,银行的年利 率为7%. 用an表示n年后你账户上的存款额,那么下面的数列 就是你每年的存款额:
函数y f (n)的二阶差分为函数y的一阶差分的 差分,即
2 yn (yn ) ( yn1 yn ) ( yn2 yn1) ( yn1 yn ) yn2 2 yn1 yn
同样可定义三阶、四阶差分: 3 yn (2 yn ),4 yn (3 yn )
f x 0
1.n阶齐次线性差分方程解的结构
yxn a1( x) yxn1 an1( x) yx1 an ( x) yx 0 1

数学建模差分方程模型

数学建模差分方程模型

-192-第十六章 差分方程模型离散状态转移模型涉及的范围很广,可以用到各种不同的数学工具。

下面我们对差分方程作一简单的介绍,下一章我们将介绍马氏链模型。

§1 差分方程1.1 差分方程简介规定t 只取非负整数。

记t y 为变量y 在t 点的取值,则称t t t y y y -=∆+1为t y 的一阶向前差分,简称差分,称t t t t t t t y y y y y y y +-=∆-∆=∆∆=∆+++12122)(为t y 的二阶差分。

类似地,可以定义t y 的n 阶差分t n y ∆。

由t y t 、及t y 的差分给出的方程称为t y 的差分方程,其中含t y 的最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,二阶差分方程02=+∆+∆t t t y y y 也可改写成012=+-++t t t y y y 。

满足一差分方程的序列t y 称为差分方程的解。

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。

称如下形式的差分方程)(110t b y a y a y a t n t n t n =+++-++ (1) 为n 阶常系数线性差分方程,其中n a a a ,,,10 是常数,00≠a 。

其对应的齐次方程为0110=+++-++t n t n t n y a y a y a (2)容易证明,若序列)1(t y 与)2(t y 均为(2)的解,则)2(2)1(1t t t y c y c y +=也是方程(2)的解,其中21,c c 为任意常数。

若)1(t y 是方程(2)的解,)2(t y 是方程(1)的解,则)2()1(t t t y y y +=也是方程(1)的解。

方程(1)可用如下的代数方法求其通解: (I )先求解对应的特征方程00110=+++-a a a n n λλ (3) (II )根据特征根的不同情况,求齐次方程(2)的通解。

差分方程模型介绍

差分方程模型介绍
function x=zwfz(x0,n,b) c=10;a1=0.5;a2=0.25; p=a1*b1*c; q=a2*b*91-a1)*b*c; x(1)=x0; x(2)=p*x(1); for k=3:n x(k)=p*x(k-1)+q*x(k-2); end
结果分析:Xk= pXk-1 + qXk-2
∗ 以k=0时X0=M代入,递推n次可得n年后本息为
xn = (1 + r ) M
n
∗ 例2 污水处理厂每天可将处理池的污水浓度降低一个固 定比例q,问多长时间才能将污水浓度降低一半? ∗ 记第k天的污水浓度为Ck,则第k+1天的污水浓度为 Ck+1=(1q)Ck, k=0,1,2,···· 从k=0开始递推n次得
模型及其求解
∗ 记一棵植物春季产种的平均数为C,种子能活过一个冬天的 (1岁种子)比例为b,活过一个冬天没有发芽又活过一个冬天 的(2岁种子)比例仍为b,1岁种子发芽率a1,2岁种子发芽 率a2。 ∗ 设C,a1,a2固定,b是变量,考察能一直繁殖的条件 ∗ 记第k年植物数量为Xk,显然Xk与Xk-1,Xk-2有关,由Xk-1决 定的部分是 a1bCXk-1,由Xk-2决定的部分是 a2b(1-a1)bCXk-2
• 用矩阵表示
x1 (k + 1) 0.6 0.2 0.1 x1 (k ) x2 (k + 1) = 0.3 0.7 0.3 x2 ( k ) x (k + 1) 0.1 0.1 0.6 x ( k ) 3 3
λ1,2 < 1, xk → 0(k → ∞)
λ 1, 2 > 1, x k → ∞ ( k → ∞ )
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