第1讲 数学模型概论

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第1讲 数学建模初步

第1讲 数学建模初步

I=rp.
雨速和人速如下图所示:
雨滴下落 的反方向.1 雨从前面打来:
•顶部的淋雨量为:
Dwdpr sin Q1 , v
•前面的淋雨量为:
淋雨总量:
Dwhp (r cos v) Q2 , v
Dwp (dr sin h(r cos v)) Q . v
常用的计算公式 设今年人口 x0,年增长率 r, k年后人口为:xk
x0 (1 r )
k
指数增长模型-马尔萨斯提出(1798) 基本假设:人口(相对)增长率 r 是常数, x(t) ~时刻t的人口,
dx rx , x (0) x0 , dt
x(t t ) x(t ) rt , x(t )
评注和思考
建模的关键 : 和 f(), g()的确定.
假设条件的本质与非本质: 考察四脚呈长方形的椅子.
例2 如何预报人口的增长
世界人口增长概况: 年 1625 1830 1930 1960 1974 1987 1999 人口(亿) 5 10 20 30 40 50 60 中国人口增长概况: 年 1908 1933 1953 1964 1982 1990 1995 2000 人口(亿) 3.0 4.7 6.0 7.2 10.3 11.3 12.0 13.0 研究人口变化规律 控制人口过快增长
模型应用—预报美国2010年的人口
加入2000年人口数据后重新估计模型参数,得 r=0.2490, xm=434.0 x(2010)=306.0
Logistic 模型在经济领域中的应用(如耐用消费品的售量).
例3: 要在雨中从一处走到另一处,试讨论是 否走得越快,淋雨量越小?
问题分析: 关键是建立淋雨量与人的速度之间的关系。 模型假设:

数学建模第一讲

数学建模第一讲

一个大学生如果具有坚实的数学基础(素质),那么将来他(她)无论从事什么样的工作, 成功的机会都大.数学建模是用数学来解决各种实际问题的桥梁, 因此了解、掌握数学建模的思想和方法也是具有良好的数学基础(素质)的重要组成部分.“硬能力”很重要!“一位美国朋友谈及对未来中国人的看法: 20年后, 中国年轻人会丢了中国人现在的硬能力, 他们崇拜各种明星, 不愿献身科学, 不再以学术研究为荣, 聪明拔尖的学生都去学金融、法律等赚钱的专业; 而美国人因为认识到其硬能力(例如数学)不行, 进行教育改革, 20年后, 不但保持了其软实力即非专业能力的优势, 而且在硬能力上赶上中国人.”—“正在丢失的硬实力”, 鲁鸣, 《青年文摘》2011年第5期其实金融、法律等专业也需要许多数学!(全文见“参考文章”)什么是数学建模?数学模型(Mathematical Model)是用数学符号对一类实际问题或实际发生的现象的(近似的)描述.数学建模(Mathematical Modeling)则是获得该模型并对之求解、解释验证并得到结论的全过程.数学建模不仅是了解基本规律, 而且从应用的观点来看更重要的是预测和控制所建模的系统的行为的强有力的工具.↑→→→→→→→→↓↑↓↑↓↓↑↓←←←←←通不过↓↓通过定义:数学建模就是上述框图多次执行的过程简言之:合理假设、数学问题、解释验证.数学问题 = 建立数学模型 + 求解数学模型合理假设、建立数学模型、求解数学模型、解释验证.记住这些, 将会受益即使对于那些自己几乎不做建模的学生, 他们也将面对其他人的模型.(Even students who will do little modeling on their own will be confronted by the models of others.)数学上, 希格斯玻色子(的存在性)是描述称为希格斯场的一种力场的方程组的一个推论. ……物理学家Brian Greene说: “这是能对现实世界的各种事情作出预测的数学方法的伟大胜利.”“40多年来, 这个希格斯玻色子一直是我们的方程中假设的数学符号.”(Essay: Nature's secrets foretold Higgs discovery celebrates math's power to make predictions about the real world, By Tom Siegfried, Science News, July 4th, 2012.)植根于核科学的数学模型也在环境科学家的工具箱中找到了一席之地. 依赖于数值方法的最早的全球气候模型与核武器设计者研发的模型十分相似, 后者是为了分析核爆炸产生的冲击波必须求解的流体动力学方程.(Nuclear Weapons' Surprising Contribution to Climate Science, ScienceDaily (July 13, 2012))贷款问题 — 离散模型某人想贷款200,000, 20年用来买房. 如果按当时的年利率6.39%, 20年后一次还清的话, 银行 将按月利率0.5325%的复利计算, 要还240200000(10.005325)723,410+= 太多了, 怕还不起, 所以决定每个月还一点钱.假设: 月等额还款,20年还请.提示:贷款模型是按月利率,按月计算的.用符号表示,设一开始的贷款金额记为0(200,000)A =,贷款年数记为(240)N =月, 年利率记为R = 0.0639,月利率记为r = R/12 = 0.005325数学模型的建立:确定变量以及变量之间的关系, 即数学模型的建立:这个月(记为第n 个月)尚欠银行的款数记为n A , 上个月(记为第n - 1个月)结余欠款记为1n A -加上利息记为1(1)n A r -+,减去这个月的还款x , 还欠1(1)n A r x -+-.所以,这个月的欠款等于上个月欠款加上利息, 再减去这个月的(等额)还款; 一开始的借(欠)款已知; 20年必须还清. 用数学语言表示, 即:1(1) 1,2,3,..., ; 0-=+-=⎧⎨=⎩已知n n N N A A r x n N A A240240, 0N A ==表示20年 = 240个月还清贷款.求解这个数学模型只需要用到等比级数部分和的求和公式.数学模型的求解:[][]1021020(1)(1) (1)(1) (1)1(1)A A r x A A r xA r x r x A r x r =+-=+-=+-+-=+-++[]{}3220320(1) (1)1(1)(1) (1)1(1)(1)A A r xA r x r r xA r x r r =+-=+-+++-⎡⎤=+-++++⎣⎦容易观察出规律, 并用数学归纳法证明, 对于任何n 有210(1)1(1)(1)...(1)n n n A A r x r r r -⎡⎤=+-+++++++⎣⎦由等比级数部分和的求和公式(1r y +=)211(1)(1...), 1,1n n y y y y yn y --=-++++≥>于是有00(1)1(1)1(1)(1)(1)1n nn nn r r A A r x A r x r r +-+-=+-=+-+-由于0N A =, 所以0(1)(1)1N NA r r x r +=+-解释验证:利用数学软件, 例如, Mathematica ,Matlab ,可以用不同的数据代入此公式得到结果和银行的结果相比较相关问题 在公式0(1)(1)1N NA r r x r +=+-4个变量中任何一个都可以作为因变量,其他3个作为自变量,这样就又有了另外3个数学模型.0(1)[(1)1]kkk x A A r r r =+-+-0(1)(1)1n nA r r x r +=+-0ln[]ln(1)x x A r n r -=+或0log[]log(1)x x A rn r -=+0[(1)1](1)nn x r A r r +-=+练习请严格按照“合理假设、数学模型的建立、数学模型的求解、解释验证”的步骤来回答下列问题.某人想贷款买房, 他估计在10年里每月的还款能力x = 3000元没有问题, 已知贷款年利率R = 6%(月利率r = 0.5%), 贷款年数为N = 10年. 1. 建立他应该借多少钱的数学模型.2. 请从你所建立的数学模型估算一下他应该借(贷款)多少钱?(提示:120(1.005) 1.8194 ).作业花旗银行的一则低息现金贷款广告:借50,000元, 分36期(月) 还清, 每月还1,637元. 问:该银行的贷款月利率为多少?再论贷款问题 — 连续模型(微分方程)模型, 连续模型和离散模型的关系预习:设()s t 为随时间变化的距离函数,在时间间隔 ,t t t +∆[]上的平均速度为()()()s t t s t v t t+∆-=∆若当0,0t t ∆≠∆→时平均速度的极限0,0()()lim t t s t t s t t ∆≠∆→+∆-∆存在,则称其为t 时刻的瞬时速度,记为d ()()()d s t v t s t t'==,即0,0()()()()lim t t s t t s t v t s t t ∆≠∆→+∆-'==∆()v t 也称为函数()s t 的导数(或微商).函数乘积的求导法则: 设(),()f x g x 都可导, 即(),()f x g x ''存在, 则(()())()()()()f x g x f x g x f x g x '''⋅=⋅+⋅定积分, 微积分基本定理:()()()()bx b x aaf x dx f x f b f a =='==-⎰我们还是以贷款问题为例. 借期(单位时间)一期不一定非要一个月, 信用卡的计息就是按天算的. 所以考虑连续模型是有道理的.假设一开始0t =的贷款(或借款)本金总额记为0A , 单位时间(一期)的利率记为r%, 只不过这时假设时间是连续的, 也就是说, 要把 n 个单位时间后所欠金额记为n A 改为0t >时刻所欠金额()A t . 任何时刻都可以计算所欠银行的金额.我们来建立模型, 先不考虑等额还款. 在时间区间 [,]t t t +∆上, t t +∆时刻所欠金额为()A t t +∆, t 时刻所欠金额为()A t , 因此在区间 [,]t t t +∆里所欠金额的增加为 ()rA t t ∆, 应该有()()()A t t A t rA t t +∆-=∆或()()()A t t A t rA t t+∆-=∆如果[,]t t t +∆的长度t ∆越来越小, 并趋于零时, 即0t ∆→时, 就得到下列连续模型(微分方程模型)()() t>0(0)dA t rA t dtA A ⎧=⎪⎨⎪=⎩ 它的解为0()rtA t A e =如果设单位时间的长度为1, t 等于k 个单位时间,即 t k =, 从而有000002()()()(1)!!rk r knnk k n n A k A e A e r r A A r n n ∞∞======++∑∑如果 r 比较小, 则可以认为有一次近似式0()(1)kA k A r =+或由带Lagrange 余项的泰勒(Taylor)公式,20000()()()()()()2!f f x f x f x x x x x ξ'''=+-+-其中ξ在0x 和x 之间.若00, , rrde x x r e dr=→=,则有 212!rr ee r ξ=++如果 r 比较小, 则可以认为有一次近似式 0()(1)kA k A r =+现在再来考虑等额还款, 即单位时间里还固定的金额 x , 于是模型变成()()()A t t A t rA t t x t +∆-=∆-∆令 0t ∆→, 就得到()() 0(0)⎧=->⎪⎨⎪=⎩dA t rA t x t dtA A 由()()dA t rA t xdt-=- 两边乘 rte-,()()rt rt rtdA t e re A t xe dt----=- 即()(())()rtrtrt rtdA t d e A t ere A t xe dt dt-----==-从 0 到 t 积分就得到()(0)(1)rtrtx e A t A e r---=-000()(1)(1)()rtrt rtrtrt rt x A t A e e er x A e e rx xA e r r-=+-=+-=-+当 t k = 时, 再利用 rke的一次近似(1)rkke r ≈+就得到00()()(1) (1)((1)1)kk kx x A k A r r rx A r r r=-++=+-+-若, ()0t N A N ==,则连续模型中相应的公式分别为000(1)()r Nr Nr N x x x A ee A e r r r =+-=-+0 (1)r Nr NA re x e =-0log[]x x A rN r-=, 0 ()1r Nr Nx e A e =-为求()0A N =的r , 需要求解下面的代数方程式00r Nr NA rexex -+=若0200000,0.005325,240A r N ===,则离散模型算出的还款为1478.22x =; 而连续模型算出的还款为 1476.28c x x =<。

第1讲 数学建模简介 PPT课件

第1讲 数学建模简介 PPT课件

什么是数学建模 数学建模步骤及分类 建模竞赛及其意义 建模实例讲解
什么是数学建模
什么是数学模型 一般意义上的“模型”
为了一定目的,对客观事物的一部分进行简缩、抽象、提 炼出来的原型的替代物。
水箱中的舰艇; 风洞中的飞机等;
实物模型
符号模型
物理模型
什么是数学建模
数学模型(mathematical model)
引例
第二块钢板的故事,来自一位将军。 诺曼底登陆时,美军101空降师副师长唐·普拉特准将
乘坐的是滑翔机。起飞前,有人自作聪明,在副师长的座 位下,装上厚厚的钢板,用来防弹。由于滑翔机自身没有 动力,与牵引的运输机脱钩后,必须保持平衡滑翔降落, 沉重的钢板却让滑翔机头重脚轻,一头扎向地面,普拉特 准将成为美军在当天阵亡的唯一将领。
什么是数学建模
数学建模(mathematical modeling)
“新”名词 你是什么时候开始知道有这个名词的?
历史悠久 •《九章算术》— 最早的数学建模专著、 收集了246个应用题 • 以问题集形式出现: 一“问” —提出问题 二“答” —给出问题的数值答案 三“术” —讨论同类问题的普遍方法或算法 四“注” —说明“术”的理由,实质指证明或佐证
飞行员们一看就明白了,如果座舱中弹,飞行 员就完了;尾翼中弹,飞机失去平衡,就会坠落— ——这两处中弹,轰炸机多半回不来,难怪统计数 据是一片空白。
因此,结论很简单:只给这两个部位焊上钢板。
引例
• 第一块钢板是机智的飞行员用它挽救了自己 的生命。 • 第二块钢板则是教训,它是用宝贵的生命换 来的。 • 第三块钢板是升华,用科学的方法,从实战 经验中提炼出规律,这块讲科学的钢板,挽救 了众多飞行员的生命。

数学建模概论PPT课件

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数学建模的六个环节
六个环节各自的含义
(5)讨论和验证:根据模型求解的结果,讨论得到的解是 否和情况相符。模型的各个环节都可能影响模型的结果,例 如假设是否合适,归结为数学问题时推理是否正确,求解所 用的方法是否恰当,数据是否满足一定的精确度要求等等, 都应该在讨论的范围之内。
数学建模理论与实践
—— 数学建模概论
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1
本讲主要内容
数学建模的基本含义 数学建模的六个环节 数学建模的学习建议
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2
数学建模的基本含义 数学建模的六个环节 数学建模的学习建议
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3
数学建模的含义
数学模型的起源
1980年4月,美国数学教师协会(NCTM)公布了一份指 导80年代学校数学教育的纲领性文件《关于行动的议程》。 该文件指出:“80年代的数学教育大纲,应当在各年级都介 绍数学的应用,把学生引进到问题解决中去”;“数学课程 应当围绕问题解决来组织,数学教师应当创造一种使问题解 决得以蓬勃发展的课堂环境。” “必须把问题解决作为学校数学教育的核心”。
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9
数学建模的含义
数学建模是一个“迭代”的过 程
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数学建模的含义
传统的应用题与数学建模的关系
当前应用题教学的主要变化趋势是:问题的来源更生活化, 更贴近实际;条件和结论更模糊;可用信息和最终结论更有 待学生自己去挖掘;数据量或信息量趋于海量。因此,当前 应用题教学的发展趋势是逐步向数学建模过渡。数学建模要 从应用做起,从应用题的改革做起。
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11
数学建模的含义
一个简单的实例

第一章数学建模概述

第一章数学建模概述

1数学建模概述⏹ 数学模型 ⏹ 数学建模过程 ⏹ 数学建模示例⏹ 建立数学模型的方法和步骤 ⏹数学模型的分类1数学模型模型:是我们对所研究的客观事物有关属性的模拟,它应当具有事物中使我们感兴趣的主要性质,模拟不一定是对实体的一种仿造,也可以是对某些基本属性的抽象。

直观模型: 实物模型,主要追求外观上的逼真。

物理模型:为一定目的根据相似原理构造的模型,不仅可以显示原型的外形或某些特征,而且可以进行模拟试验,间接地研究原型的某些规律。

思维模型,符号模型,数学模型 数学模型:1)近藤次郎(日)的定义:数学模型是将现象的特征或本质给以数学表述的数学关系式。

它是模型的一种。

2)本德(美)的定义:数学模型是关于部分现实世界和为一种特殊目的而作的一个抽象的简化的数学结构。

3)姜启源(中)的定义:是指对于现实世界的某一特定对象,为了某个特定的目的,做出一些必要的简化和假设,运用 适当的数学工具得到一个数学结构。

数学结构:是指数学符号、数学关系式、数学命题、图形图表等,这些基于数学思想与方法的数学问题。

总之,数学模型是对实际问题的一种抽象,基于数学理论和方法,用数学符号、数学关系式、数学命题、图形图表等来刻画客观事物的本质属性与其内在联系。

古希腊时期:“数理是宇宙的基本原理”。

文艺复兴时期:应用数学来阐明现象“进行尝试”。

微积分法的产生,使得数学与世界密切联系起来,用公式、图表、符号反映客观世界越来越广泛,越来越精确。

费马(P.Fermal 1601-1665)用变分法表示“光沿着所需时间最短的路径前进”。

牛顿(Newton 1642-1727)将力学法则用单纯的数学式表达,如,牛顿第二定律:结合开普勒三定律得出万有引力定律航行问题:甲乙两地相距750千米,船从甲到乙顺水航行需30小时,从乙到甲逆水航行需50小时,问船速、水速各多少?用y x ,分别代表船速、水速,可以列出方程解方程组,得221r m m G F =ma F =⎩⎨⎧=⋅-=⋅+75050)(75030)(y x y x 小时)(千米小时)(千米/5/20==y x答:船速、水速分别为20千米/小时、5千米小时。

数学建模讲座(一)什么是数学建模?

数学建模讲座(一)什么是数学建模?
数学建模讲座
第一讲 什么是数学模型
建立数学模型
什么是数学模型
玩具、照片… 我们常见 的模型 风洞中的飞机… 地图、电路图… ~ 实物模型 ~ 物理模型 ~ 符号模型
模型是为了一定目的,对客观事物的一部分进行 模型 简缩、抽象、提炼出来的原型的替代物。 模型集中反映了原型中人们需要的那一部分特征。 模型
怎样学习数学建模
数学建模与其说是一门技术, 数学建模与其说是一门技术,不如说是一门艺术 技术大致有章可循 想象力 艺术无法归纳成普遍适用的准则 判断力 创新意识
洞察力
学习、分析、评价、改进别人作过的模型 学习、分析、评价、 亲自动手,认真作几个实际题目 亲自动手,
数学建模的重要意义
电子计算机的出现及飞速发展 数学以空前的广度和深度向一切领域渗透
数学建模作为用数学方法解决实际问题的第一步, 越来越受到人们的重视。 数学建模
如虎添翼
计算机技术
知识经济
建模示例 椅子能在不平的地面上放稳?
问题 椅子能在不平的地面上放稳吗? 模 型 1.椅子四条腿一样长,椅脚与地面接触处可视为一个点,四 假 脚的连线呈正方形; 设 2.地面高度是连续变化的,沿任何方向都不会出现间断(没 有像台阶那样的情况),即地面可视为数学上的连续曲面; 3. 模 型 构 成 椅脚连线为正方形ABCD( t ~椅子 点O 度 )
x (t ) = x 0 e
r t
rt
dx = rx , x ( 0 ) = x 0 dt
x(t) = x0 (e ) ≈ x0(1+r)
t
随着时间增加人口按指数规律无限增长
指数增长模型的应用及局限性
与19世纪以前欧洲一些地区人口统计数据吻合 适用于19世纪后迁往加拿大的欧洲移民后代 可用于短期人口增长预测 不符合19世纪后多数地区人口增长规律 不能预测较长期的人口增长过程 19世纪后人口数据 人口增长率r不是常数(逐渐下降)

数学模型姜启源课件第一章

数学模型姜启源课件第一章1. 引言数学模型是数学和实际问题之间的桥梁,通过建立合适的数学模型,我们可以更好地理解和解决实际问题。

本课程旨在介绍数学模型的基本原理和方法,帮助学生学习如何应用数学模型来解决实际问题。

在本章中,我们将首先介绍数学模型的基本概念和分类。

然后,我们将讨论数学模型的建立过程和解决方法。

最后,我们将通过几个具体案例来说明数学模型在实际问题中的应用。

2. 数学模型的概念和分类2.1 数学模型的定义数学模型是利用数学语言和符号来描述和分析实际问题的工具。

它可以是一个公式、一个方程、一个图表或者更复杂的数学结构。

数学模型能够将实际问题的复杂性简化,并提供一种定量的方法来研究问题。

2.2 数学模型的分类数学模型可以根据其特征和用途进行分类。

常见的数学模型分类包括:•线性模型:模型中的变量和参数之间的关系为线性关系。

•非线性模型:模型中的变量和参数之间的关系为非线性关系。

•离散模型:模型中的变量和参数取有限个或可数个值。

•连续模型:模型中的变量和参数可以取任意实数值。

•动态模型:模型中的变量和参数随时间变化。

•静态模型:模型中的变量和参数不随时间变化。

3. 数学模型的建立过程3.1 问题的描述数学模型的建立首先需要明确问题的目标和约束条件。

问题描述应该清晰明确,包含必要的数据和信息。

3.2 变量的选择通过分析问题,确定和描述影响问题的因素。

这些因素可以成为模型中的变量,用来表示问题的不同方面和特征。

3.3 建立数学关系根据变量的选择,建立模型中各变量之间的数学关系。

这些关系可以通过物理定律、统计分析或者经验公式来确定。

3.4 模型的求解利用数学工具和方法,对建立的数学模型进行求解,得到问题的解析解或数值解。

求解过程中需要考虑求解方法的合理性和稳定性。

4. 数学模型的求解方法4.1 解析解法解析解法是指通过数学推导和计算,得到数学模型的解析表达式。

这种方法可以提供问题的准确解,但通常只适用于简单的数学模型。

第一章 数学建模


§1.1 数学模型及数学建模概述
1.1.1 数学模型
数学模型就是对实际问题的一种数学表述,是针对或参照某种问题(事件或系统)的特征和 数量相依关系,采用形式化语言,概括或近似表达出来的数学结构。更确切地说:数学模型就是 对于一个特定的对象为了一个特定目标,根据特有的内在规律,做出一些必要的简化假设,运用 适当的数学工具,得到的一个数学结构。数学结构可以是数学公式、算法、表格、图示等。 数学模型是利用数学工具解决实际问题的重要手段,其特点主要有如下几个方面: (1)模型的逼真性和可行性。一般来说总是希望模型尽可能的逼近所研究的对象,但是一个 完全逼真的模型在数学上常常是难于处理的,因而不容易通过建模对现实对象进行分析、预报、 决策或者控制。另一方面,越逼真的模型常常越复杂,即使数学上能够处理,但处理的代价也相 当高。所以,一个恰当的数学模型需要在逼真性和可行性之间做出选择。 (2)模型的渐进性。复杂问题的数学模型不可能一次成功,需要经过反复修改,由简到繁, 才能得到越来越满意的模型。 (3)模型的可转移性。模型是对现实对象抽象化、理想化的产物,它不为对象的所属领域所 独有,可以转移到另外的其他领域。生物、经济、社会等领域的模型就常常借助于物理领域的模 型。数学模型的这种性质显示了它应用的极端广泛性。 (4)模型的非预制性。虽然已经发展了许多应用广泛的模型,但是实际问题是各种各样的、 千变万化的,不可能把各种模型做成预制品让你在建模的时候使用。模型的这种非预制性使得模 型本身常常是事先没有答案的问题, 在建立新的模型的过程中甚至会伴随新的数学方法或者数学 概念的产生。 (5)模型的局限性。这包括:第一,由数学模型得到的结论虽然具有通用性和精确性,但是 因为模型是现实对象的简化、 理想化的产物, 所以一旦将模型的结论用于实际问题, 那些被忽略、 简化的因素必须考虑,所以结论的通用性和精确性只是相对和近似的。第二,由于人们认识能力 和科学技术包括数学本身发展水平的限制,还有不少实际问题很难得到有实用价值的数学模型。 数学模型可以按照不同的方式分类,通常有 (1)按照模型的应用领域分,如人口模型、交通模型、环境模型、生态模型、水资源模型、 污染模型等。范畴更大的一些则形成许多边缘学科如生物数学、医学数学、地质数学、数量经济 学、数学社会学等。 (2)按照建立模型的方法分,如初等模型、几何模型、微分方程模型、概率统计模型、数学 规划模型等。 (3)按照建模目的分,有描述模型、预报模型、优化模型、决策模型、控制模型等。

《数学模型绪论》课件


VS
详细描述
机器学习模型通过训练和学习大量数据, 自动构建出高效的数学模型,并能够根据 新的数据自动调整和优化模型。机器学习 模型广泛应用于语音识别、图像识别、自 然语言处理、推荐系统等领域,为人工智 能的发展提供了强大的支持。
THANKS
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数学模型的应用领域
总结词
应用领域与实例
详细描述
数学模型在各个领域都有广泛的应用,如物理学、化学、生物学、工程学、经济 学、社会学等。例如,物理学中的牛顿第二定律、化学中的化学反应平衡方程、 生物学中的种群增长模型、经济学中的供需关系模型等。
为什么学习数学模型
总结词
重要性及意义
详细描述
学习数学模型对于培养人的逻辑思维、问题解决能力、创新能力和跨学科合作能力等方面具有重要意义。通过数 学模型的建立和分析,可以更好地理解和解决实际问题,推动科学技术和社会的发展。同时,数学模型也是现代 科学研究和工程设计的重要工具,对于未来的学习和职业发展具有重要的作用。
详细描述
人口预测模型基于历史人口数据,通过建立数学模型来分析人口变化的规律和趋势,从而预测未来人 口数量、年龄结构、性别比例等指标的变化。该模型可以帮助政府和企业制定相应的人口政策、社会 福利、经济发展规划等。
经济预测模型
总结词
经济预测模型是利用数学方法和统计技术来预测未来经济发 展趋势的模型。
详细描述
微分在近似计算中的应用
微分可以用于近似计算函数的值,例如泰勒级数 展开就是利用微分进行近似计算的。
ABCD
导数在物理中的应用
在物理中,导数可以用于描述速度、加速度、温 度变化率等,是解决物理问题的重要工具。
微分在优化问题中的应用
通过求函数的导数,可以找到函数的极值点,进 而解决优化问题。
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