常微分方程数学建模优秀论文
数学建模在常微分方程中的应用

数学建模在常微分方程中的应用数学建模是一项广泛应用于各领域的数学方法,而常微分方程恰好是数学建模中常见的一种手段。
常微分方程是描述自然界许多物理现象和生物现象的数学工具,如机械振动、电路理论、生物种群模型、人口增长模型等。
本文将深入探讨数学建模在常微分方程中的应用,为你带来一些启发和思考。
一、模型的建立建立数学模型的第一步是明确问题的背景和目标,确定所涉及的变量及其相互之间的关系。
在常微分方程中,模型通常可以写成如下形式:$$\frac{dy}{dx}=f(x,y)$$其中,$y$是待定函数,$x$是自变量,$f(x,y)$则是关于$y$和$x$的已知函数。
这个模型描述了函数$y$的变化速率与它所处的位置$x$和它自身的值$y$有关。
二、利用数学方法解常微分方程在将模型建立起来后,我们需要求出未知函数$y$的解,这就需要利用各种数学方法。
下面是几种解常微分方程的方法:1.分离变量法当常微分方程可以写成以下形式:我们就可以采用“分离变量”的方法,将未知函数$y$和独立变量$x$分别在两边隔离,然后进行积分即可解出方程的解。
2.变量代换法当常微分方程比较复杂,难以直接求解时,我们可以尝试将自变量$x$或者$y$进行代换,将方程转化为更容易解决的形式。
3.常数变易法当常微分方程无法直接求解,但是已知特定的边界条件时,我们可以采用常数变易法,通过对未知函数常数进行变异,消去特定边界条件,从而解出常微分方程的解。
常微分方程在各个领域中的应用广泛,下面列举了其中的一些实际问题:1.自由落体运动自由落体运动是物理学中的一个基本概念,可以通过常微分方程建立模型。
当物体从高空落下时,它所受的重力和阻力之间的平衡关系将导致其速度的变化。
可以用以下的常微分方程来描述这个过程:其中,$v$为物体的速度,$t$为时间,$g$为重力加速度,$k$为空气阻力系数。
2.生物种群模型生物种群模型通常涉及到生物种群数量的变化。
一个典型的生物种群模型可以写作以下的常微分方程组:其中,$S$表示易感者的数量,$I$表示感染者的数量,$R$表示恢复者的数量,$b$和$d$分别为出生率和自然死亡率,$e$表示感染率,$a$为发病率,$v$为治愈率,$c$和$d$为康复者的死亡率和自然死亡率。
数学建模在常微分方程中的应用

数学建模在常微分方程中的应用常微分方程是数学中一个重要的研究领域,它描述了物理、工程等各个领域中的许多现象和问题。
数学建模是将实际问题抽象为数学模型,通过数学方法来研究和解决这些问题。
在常微分方程中,数学建模的应用有着重要的地位。
数学建模在常微分方程中的应用,首先体现在对实际问题的建模过程中。
常微分方程可以描述许多现象,例如生物学中的人口增长问题、化学反应动力学、电路中的电流变化等等。
通过对实际问题的观察和分析,可以建立相应的常微分方程模型。
数学建模的主要任务是确定模型中的方程形式和参数值。
这一过程需要深入了解实际问题的背景和特性,结合数学的方法和技巧,确定合适的数学模型。
数学建模在常微分方程中的应用还体现在对方程的求解和分析过程中。
常微分方程一般是通过解析方法或数值方法来求解。
对于一些简单的常微分方程可以通过分离变量、变量代换等方法直接求解。
但是对于一些复杂的常微分方程,求解比较困难甚至无解析解。
此时,数值方法就发挥了重要的作用,如欧拉法、龙格-库塔法等。
数值方法通过数值逼近和计算机模拟,求得近似解,能够克服解析解的困难。
数学建模在常微分方程中的应用还包括对方程解的分析和结果的验证。
对于一些简单的常微分方程,可以通过对解的性质和图像特征的分析来得到对问题的深入理解。
通过对解的稳定性和渐近行为的分析,可以得到对系统行为的预测。
而对于一些复杂的常微分方程,数值解可以作为解的近似,对结果进行验证。
通过比较数值解和解析解(如果存在)的差异,可以评估数值方法的精确度和可靠性。
数学建模在常微分方程中的应用有着重要的作用。
它是将实际问题抽象为数学模型的过程,是求解和分析常微分方程的方法和手段。
通过数学建模,可以对实际问题进行深入理解,提供对问题的解决方案和预测。
数学建模和常微分方程的相互关系也促进了数学和其他学科的交叉和发展。
数学建模的发展对于常微分方程的研究和应用提供了更广阔的空间和方法,对各个领域的科学研究和工程实践具有重要的指导意义。
常微分方程理论在数学建模中的简单应用

常微分方程理论在数学建模中的简单应用摘要:众所周知,自然界中一切物质都按照自身的规律在运动和演变,不同物质的运动规律总是在时间和空间中运动着的,虽然物质的运动形式千差万别,但我们总可以找到它们共性的一面,即具有共同的量的变化规律。
为了能够定性和定量的研究一些特定的运动和演变过程,就必须将物质运动和演变过程中相关的因素进行数学化。
这种数学化的过程就是数学建模的过程,即根据运动和演变规律找出不同变量之间互相制约、互相影响的关系式。
由于大量的实际问题中,稍微复杂一些的运动过程往往不能直接写出他们的函数,却容易建立变量及其导数(或微分)间的关系式,即微分方程。
微分方程描述的是物质运动的瞬时规律。
将常微分方程应用于数学建模是因为常微分方程理论是用数学方法解决实际问题的强有力的工具,是一门有着重要背景应用的学科,具有悠久的历史,系统理论日臻完善,而且继续保持着进一步发展的活力,其主要原因是它的根源深扎在各种实际问题中。
关键词:常微分方程,常微分方程模型,稳定性,数学建模正:1数学建模简介对复杂现象进行分析,用数学语言来描述其中的关系或规律,抽象出恰当的数学关系,并将其实际问题转化成为一个数学问题,同时运用数学系统的知识方法对数学问题进行求解,对现实问题作出解释的过程,这就是数学建模…。
与数学不同,构建数学模型的过程不仅要对复杂的问题进行提炼、归纳和总结而且还应进行演绎推理。
所以构建数学模型的过程也是一个演绎推理与归纳总结相结合的过程。
对现实问题的观察、假设、归纳,怎样将其化为一个数学问题是数学建模的关键。
但这仅仅是数学建模的开始,完整的数学建模过程还应求解数学问题并能得到所要求的解。
同时还应看到得出的解是否与数据或实际经验相吻合,是否能解释实际问题;否则,还应重新修正。
2常微分方程和数学建模结合的特点通常在建立对象的动态模型时,应对不同的实际对象建立不同的并与之相适合的数学模型。
首先要具体的问题具体分析对建模的目的应该做出简化的假设,而后还要依照对可以类比的其它对象的规律或者其对象内在的微分方程进行解题并求出这一方程的解,这样才能将其结果反馈回实际的对象,然后再进行预测或控制,描述与分析。
常微分方程数学建模案例分析

常微分方程数学建模案例分析常微分方程是运用微积分中的概念与理论研究变化率的方程。
它是数学建模中常用的方法之一,可用于描述各种实际问题,如经济增长、生物扩散、化学反应等。
本文将通过一个关于人群传染病的数学建模案例,分析常微分方程在实际问题中的应用。
假设地有一种传染病,病毒的传播速度与感染者的接触频率有关。
现在我们要研究传染病的传播速度以及控制措施对传染病传播的影响。
为此,我们可以建立如下的数学模型:设N(t)表示时间t时刻的总人口数,而I(t)表示感染者的人口数,S(t)表示易感者的人口数。
根据该模型,易感者的人数随时间的变化率可表示为:dS/dt = -βSI其中,β表示感染率,即感染者每接触到一个易感者,会使其发病的概率。
感染者的人数随时间的变化率可表示为:dI/dt = βSI - γI其中,γ表示恢复率,即感染者每天被治愈的人数。
总人口数随时间的变化率可以通过易感者和感染者的变化率求和得到:dN/dt = dS/dt + dI/dt通过对该方程进行求解,我们可以得到感染者和易感者的人数随时间变化的解析解。
进一步,我们可以通过调节β和γ来研究不同的传播速度和控制措施对传染病传播的影响。
例如,如果β较大,表示感染率较高,此时传染速度会加快,可能导致传染病扩散的速度加快。
反之,如果β较小,表示感染率较低,传染病传播的速度会减慢。
另外,如果γ较大,表示恢复率较高,此时感染者的人数会快速减少,传染病传播的速度会减慢。
相反,如果γ较小,传染病传播的速度会加快。
通过对这些参数的调节,我们可以研究不同的控制措施对传染病传播的影响。
例如,我们可以通过降低感染率β或增加恢复率γ来减缓传染病传播的速度,从而控制疫情的爆发。
在实际应用中,常微分方程数学建模方法可以用于预测传染病的传播趋势,评估各种干预措施的效果。
此外,还可以通过引入更多的变量和参数,建立更复杂的模型,以更好地解释实际问题。
总之,常微分方程是数学建模中常用的方法之一,可以用于描述各种实际问题,如传染病的传播、经济增长等。
常微分方程在数学建模中的应用

常微分方程在数学建模中的应用首先是物理方面。
在物理学中,常微分方程广泛应用于描述运动、波动、电磁学、量子力学等问题。
例如,牛顿第二定律可以用常微分方程的形式表示为:\[m \frac{{d^2x}}{{dt^2}} = F(x,t)\]其中m为质量,x为位置,t为时间,F(x,t)为力。
这个方程可以用来描述物体的运动。
另一个例子是振动方程,可以通过常微分方程来描述弹簧振子、简谐振动等。
生物方面是另一个常见的应用领域。
生物学中经常需要对生物体的增长、衰退、群体动态等问题进行建模。
而常微分方程可以很好地描述这些问题。
例如,布鲁塞尔方程是描述细菌群体增长的常微分方程模型。
该模型使用了增长速率与细菌种群密度之间的关系。
通过求解布鲁塞尔方程,我们可以预测细菌的增长趋势,并为控制细菌的增长提供依据。
此外,常微分方程还可以在生物学中应用于描述神经网络、生物化学反应等。
经济方面也是常微分方程的应用领域之一、经济学中的一些重要问题,如经济增长、通货膨胀、利率变动等,都可以通过常微分方程进行建模和分析。
例如,Solow增长模型是描述经济增长的常微分方程模型。
该模型考虑了资本积累和技术进步对经济增长的影响。
通过求解Solow增长模型,我们可以分析经济增长的稳定状态、长期趋势和影响经济增长的因素。
除了物理、生物和经济学,常微分方程还可以在其他领域中应用。
例如,环境科学中可以通过常微分方程描述污染物的传输和扩散过程;工程学中可以应用常微分方程来描述振动、控制系统等问题。
此外,计算机科学中的数值方法也广泛应用于求解常微分方程的数值解。
总而言之,常微分方程在数学建模中的应用非常广泛,涵盖了物理、生物、经济等多个领域。
通过对常微分方程的求解和分析,我们可以获得有关问题的定量结论,并为问题的解决和决策提供支持。
常微分方程在数学建模中的应用举例

2021年 4 期 总第 609 期新一代New Generation常微分方程在数学建模中的应用举例梁中正 余伟豪 张慧清 林燕萍 陈创鑫 通讯作者(仲恺农业工程学院 计算科学学院 广东 广州 510225)摘 要:常微分方程是数学建模的必备知识之一,但在建模过程中却经常没有得到足够的重视。
本文从常微分方程在数学建模中的应用入手,用生活中的常见例子说明了常微分方程在数学建模中的重要作用,并揭示了常微分方程在数学建模中的应用性和有效性。
关键词:常微分方程;数学建模;应用常微分方程理论从创立至今已有300多年的历史,其发展与许多学科的发展息息相关,随着科学技术的迅猛发展,不同学科之间的相互渗透更为迅速,因此,常微分方程几乎在人类社会发展的每一个角落里都展示了自身无可代替的魅力,如天文学、生物学、物理学、经济学、医学等科学领域。
随着近年来计算机的高速发展,常微分方程作为数学学科的一个分支,它在现实生活中有着重要的应用。
常微分方程课程的特点是“从实践中来,到实践中去”。
微分方程是对自然科学和工程技术中各种不同系统的数学描述,在生物、经济、物理、化学等学科中都有微分方程的应用。
很多常微分方程反映的是物理、生物、化学以及气象中的关系模型,注重微分方程应用,把微分方程理论结果用于解释客观现象,可以培养学生的学习兴趣和积极性[1]。
数学建模是将实际问题转化为一个数学问题并利用数学的相关知识和方法以及计算机技术进行求解且对现实问题做出解释的一个过程。
也是对复杂现象进行分析、用数学语言描述其中的关系或规律并抽象出恰当的数学关系的一个过程。
常微分方程在数学建模中的应用和常微分方程的出现,将生产生活实际与数学理论巧妙地结合起来,给人们提供一种新的思维和解决问题的方式,把人们的理论从知识型向能力型转变。
正因为常微分方程的这种重要意义,才使它的应用越来越广泛[1]。
在反映客观现实世界运动过程的量与量之间的关系中,大量存在满足常微分方程关系式的数学模型,需要我们通过求解常微分方程来了解未知函数的性质[2]。
常微分方程在人口增长模型中的数学建模
常微分方程在人口增长模型中的数学建模人口增长是一个复杂而重要的社会问题,对于解决人口问题,了解人口增长模型是十分必要的。
常微分方程是研究自然现象的重要工具,它在人口增长模型中的应用也是十分广泛的。
本文将介绍常微分方程在人口增长模型中的数学建模。
一、人口增长模型的基本假设在建立人口增长模型之前,我们需要先进行一些基本假设。
首先,我们假设人口增长是一个连续的过程,即人口数量的变化是连续的。
其次,我们假设人口增长的速率与当前人口数量成正比,即人口增长率与人口数量成正比。
最后,我们假设人口增长的速率还受到其他因素的影响,比如出生率、死亡率、迁移率等。
二、人口增长模型的建立为了建立人口增长模型,我们需要引入常微分方程。
常微分方程是描述变量之间关系的方程,它包含一个未知函数及其导数。
在人口增长模型中,我们可以将人口数量表示为一个未知函数P(t),其中t表示时间。
根据前面的假设,我们可以得到人口增长率与人口数量的关系式:dP/dt = kP其中dP/dt表示人口数量P关于时间t的导数,k表示人口增长率。
这个关系式描述了人口数量随时间的变化规律。
三、人口增长模型的求解为了求解上述的常微分方程,我们可以使用分离变量法。
将上述方程改写为:1/P dP = k dt对上述方程两边同时积分,得到:ln|P| = kt + C其中C为常数。
进一步求解,得到:P(t) = e^(kt+C) = Ce^kt由于人口数量不能为负数,所以常数C必须为正数。
这个解表示了人口数量随时间的变化规律。
四、人口增长模型的应用通过上述的人口增长模型,我们可以对人口增长进行预测和分析。
通过调整人口增长率k和常数C的值,我们可以模拟不同的人口增长情况。
例如,如果k为正数,表示人口增长率为正,那么人口数量将会呈指数增长。
这在一些发展中国家中是比较常见的情况。
相反,如果k为负数,表示人口增长率为负,那么人口数量将会呈指数减少。
这在一些发达国家中是比较常见的情况。
数学建模思想在常微分方程教学中的探讨
数学建模思想在常微分方程教学中的探讨摘要:结合实际教学现状,说明数学建模思想引入常微分方程教学中的意义。
在教学内容上,以理论学习为主线;在教学手段方面,以理论联系实际为辅助。
最后,探讨常微分方程课程教学改革中需要注意的几方面内容。
关键词:常微分方程数学建模教学Probe the Mathematical Modeling Thought into the Ordinary Differential Equation TeachingAbstract:According to the current teaching situation,this paper illustrates the signifi-cance of applying the mathematical modeling thought into ordinary differential equation teaching.In teaching content aspect,the learning of theory treats as the main line.In teaching method aspect,the linking theory with reality treats as the secondary line.Finally,the paper shows some suggestions with the teaching reform of ordinary differential equation.Key words:Ordinary differential equation mathematical modeling teaching《常微分方程》是大学数学专业《数学分析》和《高等代数》的后续课程,又是《数学建模》、《偏微分方程》和《数值计算》的先修课程,是进一步学习《泛函分析》、《拓扑学》和《动力系统》等课程的前奏。
数学建模在常微分方程中的应用
数学建模在常微分方程中的应用数学建模是将现实世界中的问题用数学语言表示和解决的过程,而在这一过程中,常微分方程则是数学建模中最常用的工具之一。
常微分方程描述了自变量与因变量及其导数之间的关系,而在实际应用中,常微分方程被广泛用于描述各种变化和动力学系统,如物理、生物、经济学等领域。
在本文中,我们将介绍一些常微分方程在数学建模中的应用,并讨论其重要性和意义。
常微分方程在生物学和生态学中扮演着至关重要的角色。
人口增长模型可以用常微分方程描述,这些模型不仅可以帮助我们预测未来的人口数量,还可以提供人口增长对资源利用和环境变化的影响。
常微分方程也被用于描述化学反应和自然界中的各种生物过程,比如鱼群的迁徙、细胞的增殖和死亡等。
通过数学建模和常微分方程分析,我们可以更好地理解这些生物和生态系统的行为规律,为保护生态环境和可持续发展提供科学依据。
常微分方程在物理学中也有着重要的应用。
牛顿第二定律描述了运动物体的运动规律,它可以通过常微分方程的形式表示为F=ma,其中F是作用在物体上的力,m是物体的质量,a是物体的加速度。
这个简单的方程描述了物体随时间的位置和速度的变化,为我们理解宇宙中的运动和力学系统提供了重要工具。
电路中的电流和电压、谐振子的运动等现象也可以通过常微分方程进行描述和分析,在工程和技术应用中有着广泛的应用价值。
常微分方程还在经济学和金融学中有着重要的应用。
经济增长模型、货币供应和通货膨胀等经济现象,都可以通过常微分方程进行建模和分析。
在金融领域,股票价格波动、利率变化和金融衍生品的定价等问题也可以通过常微分方程进行描述和预测。
这些模型不仅可以帮助我们理解经济和金融系统的运行机制,还可以提供决策者制定政策和管理风险的依据。
在实际的数学建模过程中,常微分方程不仅是描述现象和问题的工具,更重要的是它们可以通过解析或数值方法进行求解,从而得到对问题的深入理解和有效预测。
通过求解微分方程可以得到系统的稳定性、平衡点、周期解等重要信息,从而为我们提供了优化系统和设计控制方法的依据。
常微分方程在数学建模中应用论文
论常微分方程在数学建模中的应用摘要:常微分方程的形成和发展与去多学科密切相关,诸如力学、天文学等。
如果想用数学解决实际问题,就必须建立模型。
本文重点介绍了常微分方程理论与数学建模结合起来,在人口预测中的应用。
关键词:常微分方程数学建模人口预测引言纵观微分方程的发展史,我们发现微分方程与物理、天文学以及日异月新的科学技术有着密切的联系。
牛顿在研究天体力学和机械力学的时候,就利用了微分方程这个工具,从理论上得到了行星运动的规律。
后来,法国天文学家勒维烈和英国天文学家亚当斯使用微分方程各自计算出那时尚未发现的海王星的位置。
这些都证明微分方程在改造自然和认识自然方面有着巨大的力量。
微分方程是自变量、未知函数及函数的导数(或微分)组成的关系式。
在解决实际问题的过程中,我们又得出了常微分方程的概念:如果在一个微分方程中出现的未知函数中只含有一个自变量,那么这个方程则称为常微分方程,也可以简单的叫做微分方程.在反映客观现实世界运动过程的量与量之间的关系中,大量存在满足微分方程关系似的数学模型,需要我们通过求解常微分方程来了解未知函数的性质。
常微分方程是解决实际问题的重要工具。
常微分方程在数学建模中的应用举例微分方程在数学建模中的应用大体是:首先,建立数学模型,根据问题的目的、要求具体分析做出相应的简化和假设;然后按照规律列出微分方程,求出方程的解;最后将实际对象带入结果中,对问题进行描述、分析、预测和控制。
2.1人口指数增长模型最简单的人口增长模型是:记今年人口为,年后人口为,年增长率为,则(4.1)这个公式的基本前提是年增长率保持不变。
二百多年前英国人口学家马尔萨斯调查了英国一百多年的人口统计资料,得出了人口的增长率是常数的假设,并据此建立了著名的人口指数增长模型。
记时刻的人口为,当考察一个国家或一个较大地区的人口时,是一个很大的整数,为了利用微积分这一数学工具,将视为连续、可微函数。
记初始时刻的人口为,假设人口增长率为常数,即单位时间内的增量与的比例系数。
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2.控前阶段的自然传播模型
(1)参数确定:这一阶段如前已述 (t )保持不变
(t)
(2)超级传染事件(SSE)的处理 定义脉冲函数:
1 , x0 x x0 ( x x0 ) 2 0 , 其他
函数:
( x x0 ) lim ( x x0 )
对于一般的非线性方程(3),可以用近似 线性方法判断其平衡点的稳定性。而对于任意高 阶的微分方程都可以化为一阶微分方程组来处理。
模型一:交通管理中的黄灯问题
◆问题的提出:
十字路口亮红灯之前要亮一段时间的黄 灯,这是为了让正在行驶在十字路口的人注意, 告诉他们红灯即将亮起,假如能够停住,应当 马上刹车,以免冲红灯违反交通规则,那么, 黄灯应当亮多久才比较合适?
d 2x m dt 2 fmg dx x(0) 0 , v0 dt t 0
刹车时间 刹车距离
v0 t2 fg
1v x(t2 ) 2 fg
2 0
从而停车线到路口的距离为
1v L v0t1 2 fg
等式右边的第一项为反应时间里驶过的路程, 第二项为刹车距离。
G 若 0, 则 lim Y (t ) t S 3.当 2 4 时,(5)的通解为 G ut Y (t ) he sin(vt w) S
其中h,w为常量
由Y(t)的图形可知,此时的生产水平将随着 时间的增长而出现振荡
当 0时, he 0 即振幅不断下降。 lim
(4)
原点是其唯一的平衡点,其稳定性由(4)的 特征方程的根决定
2 p q 0 p (a1 b2 ) q a b a b 1 2 2 1
若p>0,q>0则平衡点稳定 若p<0,q<0则平衡点不稳定
微分方程的稳定性理论将平衡点分为节点、 焦点、鞍点、中心等类型,这完全取决于p,q 的值。
问题的分析:
SARS的传染过程为 易感人群病毒潜伏人群 发病人群退出者(包括死亡者和治愈者)
疫情主要受日接触的控制防御措施起着较大的 作用,已采取控制措施的时刻作为分割点,将传播 过程分为控前和控后两个阶段 .
控前阶段,SARS按自然规律传播, (t )可视 为常量,且疫情初期人们防范意识弱,加上自身的 传播特点,在个别地区出现了“超级传染事件” (SSE)。到了中后期,随着人们防范意识的增强, SSE发生的概率减小。SSE的特点在于在较短时间 内可使传染者数目快速增加,故可将SSE对疫情的 影响看作一个脉冲的瞬时行为,使用脉冲微分方程 描述。且控后阶段 (t )逐渐减小,疫情减缓。
常微分方程的主要特点是利用微元分析法, 建立瞬时变化率的表达式,然后根据所给条件确 定解曲线。因此,对变化率的假设与推导是建立 常微分方程模型的关键。
微分方程解的存在唯一性定理:
关于初值问题
dx (1) f (t , x) dt x(t0 ) x0 (2) 设函数f (t , x)在矩形域R {(t , x) :| t t0 | a,| x x0 | b}
上连续,且关于x满足Lipschitz条件. 即存在常数L 0, 使得 | f (t , x1 ) f (t , x2 ) | L | x1 x2 |, (t , x1 ), (t , x2 ) R. 则方程(1)在区间 | t t0 | h上存在满足(2)的解x (t ) b 且解唯一.其中h min(a, ), M max | f ( x) | . R m
◆问题的分析: I.
根据法定速度v求出停车线的位置
II 根据停车线位置和v确定黄灯该亮多久
◆模型假设及构造求解:
假设驾驶员看到黄灯并决定停车需要一段反应时间 t1(据统计数据可假设为1秒),刹车后需行驶一段距 离称刹车距离,使机动车减速的摩擦力系数为f,汽车 质量m,刹车制动力为fmg。
由牛顿第二定律,有
模型假设:
1)记 Y(t)——t时刻的生产水平(国民收入平) C(t)——t时刻的消费水平 G——用于公共设施的开支水平 I(t)——t时刻用于投资再生产的投资水平
2)设消费水平与生产水平成正比 C=kY, 0<k<1
3)记 D(t)为t时刻的需求水平,则 D(t)=kY+I+G (1)
设生产水平的改变与需求水平和生产水平的差 成比例,即
模型三:SARS传播问题 问题的提出:
SARS(非典型肺炎)是21世纪第一个在世界 范围内传播的传染病,它的爆发和蔓延给部分国家 和地区的经济发展和人民生活带来了很大影响,人 们从中得到了许多重要的经验教训,认识到定量的 去研究传染病的传播规律、为预测和控制传染病蔓 延创造条件的重要性。那么,如何对SARS的传播 建立一个真正能够预测以及能为预防和控制提供可 靠、足够信息的模型?
问题的假设与符号说明:
模型假设:
1)由于SARS的传染期不是很长,故不考虑这段 时间内的人口出生率和自然死亡率 2)平均潜伏期为6天 3)处于潜伏期的病人不具有传染性 符号说明: t0——从最初发现SARS病例到卫生部门采取预 防措施的时间间隔 N——疫区总人口数 S(t)——健康人数占总人数的比例 I(t)——感染人数占总人数的比例
2
(4)
记 ls m lma , mls
(4)化简为
dY dY Y lmG 2 dt dt
2
(5)
验算知G/S为(5)的一个特解,下面对(5) 的通解进行讨论
4 记 1 , 2
2
1.当 2 4 时,(5)的通解为 G 1t 2t Y (t ) Ae Be S 若 1 , 2中至少有一个为正,则 lim Y (t ) t 即生产水平随时间的增加而增加。
(1)
方程f ( x) 0的实根x x0 称为方程()的平衡点。 1 若 lim x(t ) x0 , 则称平衡点x0是渐近稳定的,
t
否则是不稳定的。
判断方法:
1.求解原方程用定义判断 2.当原方程不易求解时将f(x)在x0作Taylor展开, 只取一次项,即方程(1)近似为
x(t ) f ( x0 )( x x0 )
m
m
(3)控前阶段的传播模型 m dS dt (t ) IS N i (t ti ) i 1 m dE dt S (t ) I E N i (t ti ) i 1 dI E I dt dQ I dt S E I Q 1 S (0) S , E (0) E , I (0) I , Q(0) Q 0 0 0 0
'
(2)
若f ( x0 ) 0, 则x0是渐近稳定的. 若f ( x0 ) 0, 则x0是不稳定的.
二、二阶微分方程的平衡点及稳定性 二阶微分方程一般可化为两个一阶方程表示
x (t ) f ( x1 , x2 ) 1 x2 (t ) g ( x1 , x2 )
(3)
f ( x1 , x2 ) 0 g ( x1 , x2 ) 0
t
的根x1=x10,x2=x20称为(3)的 平衡点。
t
0 lim x1 (t ) x10 , lim x2 (t ) x2 若有
则平衡点是稳定的,否则不稳定。
线性常系数方程
x1 (t ) a1 x1 a2 x2 x2 (t ) b1 x1 b2 x2
dS N SNI dt
(2)病毒潜伏人群E与发病人群I之间的转化 病毒潜伏人群的变化等于易感人群转入的数量 减去转为发病人群的数量
dE S (t ) I E dt
其中 表示潜伏期日发病率 (3)发病人群I与退出者Q间的转化 单位时间内退出者的变化等于发病人群的减少
dQ I dt
常微分方程建模(动态模型)
数理系
周树克
数学建模的一般步骤
• 1. 了解问题的实际背景,明确建模目的,收集掌 握必要的数据资料。 • 2. 通过对资料的分析计算,找出起主要作用的因 素,经必要的精练、简化,提出若干符合客观实 际的假设。 • 3. 在所作假设的基础上,利用适当的数学工具去 刻画各变量之间的关系,即建立模型。 • 4. 模型求解(包括解方程、图解、逻辑推理、定 理证明等)。 • 5. 模型的分析与检验。
2 0
黄灯时间的计算 记街道的宽度为D,平均车身长度为H,这些 车辆应通过的路程最长可达到L+D+H,因而,为保 证过线的车辆全部顺利通过,黄灯持续时间至少 应为
LDH T v0
模型二:国民经济的增长
问题的提出:
消费资金
国民收入主要用于 投入再生产的积累资金 共设施开支
讨论国民收入与这三者之间的关系
ut t
当 0时, he lim
ut t
即振幅随着时间的增大而增大。
eg. Y (t ) 5.073Ge
0.05t
sin(0.705t 0.908) 4G
分析: 由图可知,Y(t)在直线Y=4G上下振荡,并 且在t取某些值时,Y(t)取负值,这表明生产水平 为负。此时,政府部门可通过采用一些措施来提 高G的值,促进生产发展。
0
由问题的分析,将SSE对疫情的影响看作是 一个瞬时脉冲行为,则有
dS (t ) IS N i (t ti ) dt i 1 dE S (t ) I E N i (t ti ) dt i 1
其中m为所加 函数的个数,在实际表现为SSE 的个数, i为第i个函数的强度。
dY l(D Y ) , l 0 dt
(2)