全国数学建模竞赛06艾滋问题研究
数学建模简单13个例子全解

数学建模简单13个例子全解数学建模是一种将数学方法和技术应用于实际问题解决的过程。
它是数学领域的一个重要分支,具有广泛的应用和重要的研究价值。
数学建模能够帮助我们理解和解决许多复杂的现实问题,对于推动科学研究和技术开发具有重要作用。
在现代科学和工程领域,数学建模被广泛运用于各种领域,包括物理、生物、经济、环境、社会等。
通过数学建模,我们可以通过数学方法对问题进行抽象和化简,然后利用数学工具和技术进行分析和求解。
数学建模的过程通常包括问题定义、模型构建、模型分析和模型验证等步骤,其中数学模型的选择和建立是关键的一步。
数学建模的重要性在于它能够帮助我们更好地理解和解决复杂的现实问题。
通过数学建模,我们可以用精确的数学语言和方法描述问题,通过数学分析和计算实现对问题的量化和定量化,为问题的解决提供科学的依据和方法。
数学建模还能够帮助我们发现问题中的规律和关联,提供新的洞察和预测,促进科学的发展和技术的创新。
本文将介绍数学建模的概念和重要性,并给出简单13个例子的全解。
通过这些例子,我们可以更加深入地了解数学建模的基本方法和技巧,培养和提高自己的数学建模能力,为解决实际问题提供有益的借鉴和参考。
描述如何利用数学建模解决鱼群聚集问题,并阐述模型的步骤和应用在鱼群聚集模型中,我们希望通过数学建模来解释鱼群在水中聚集的现象,并找到一种合适的模型来描述鱼群的行为。
步骤:收集数据:首先,我们需要收集关于鱼群聚集的现实数据。
这些数据可以包括鱼群的数量、鱼群的密度、鱼群的移动速度等。
建立模型:基于收集到的数据,我们可以建立一个数学模型来描述鱼群的聚集行为。
常用的模型包括离散模型和连续模型。
离散模型:离散模型将鱼群视为一组个体,每个个体根据一定的规则进行移动和相互作用。
常见的离散模型包括离散元胞自动机模型和离散粒子模型等。
连续模型:连续模型将鱼群视为一个连续的流体,采用偏微分方程来描述鱼群密度的演化。
常见的连续模型包括Navier-Stokes方程和Birds模型等。
1996年全国大学生数学建模竞赛题目A题最优捕鱼策略B题节水

1996年全国大学生数学建模竞赛题目...................................................................... 错误!未定义书签。
A题最优捕鱼策略.............................................................................................. 错误!未定义书签。
B题节水洗衣机................................................................................................ 错误!未定义书签。
1997年全国大学生数学建模竞赛题目...................................................................... 错误!未定义书签。
A题零件的参数设计........................................................................................ 错误!未定义书签。
B题截断切割.................................................................................................... 错误!未定义书签。
1998年全国大学生数学建模竞赛题目...................................................................... 错误!未定义书签。
A题投资的收益和风险...................................................................................... 错误!未定义书签。
数学建模竞赛

数学建模竞赛全国大学生数学建模竞赛是教育部高教司和中国工业与应用数学学会共同主办、面向全国高校(包括高职高专院校)所有专业大学生的一项通讯竞赛,从1992年开始,每年一届,2013年的第22届竞赛有来自全国33个省/市/自治区(包括香港和澳门特区)及新加坡、印度和马来西亚的1326所院校、23339个队(其中本科组19892队、专科组3447队)、70000多名大学生报名参加(每队3名同学),是目前全国高校规模最大的基础性学科竞赛,也是也是世界上规模最大的数学建模竞赛;它是全国大学生规模最大的课外科技活动,能从一个侧面反映一个学校学生的综合能力。
竞赛2007年开始被列入教育部质量工程首批资助的学科竞赛之一。
一、什么是数学建模简而言之,数学建模就是用数学的方法解决实际问题。
当我们遇到一个实际问题时,首先对其进行分析,把其中的各种关系用数学的语言描述出来。
这种用数学的语言表达出来的问题形式就是数学模型。
一旦得到了数学模型,我们就将解决实际问题转化成了解决数学问题。
然后,就是选择合适的数学方法解决各个问题,最后将数学问题的结果作为实际问题的答案。
当然,这一结果与实际情况可能会有一些差距,所以我们就要根据实际情况对模型进行修改完善,重新求解,直至得到满意的结果。
实际上,数学建模对于同学们来讲并不是全新的事物,在中小学阶段做的数学应用题就是数学建模的简单形式。
现在,同学们学习了许多高等数学知识,所面临就是要用高等数学的知识和方法,并借助计算机来解决更接近实际的规模较大的问题。
所以参加数学建模活动是一个很有意义的科研实践机会,同时会让你认识到高等数学在实际生活中的巨大作用,提高学习数学的积极性。
二、数模竞赛的形式该竞赛每年9月(一般在上旬某个周末的星期五至下周星期一共3天,72小时)举行,竞赛面向全国大专院校的学生,不分专业(但竞赛分本科、专科两组,本科组竞赛所有大学生均可参加,专科组竞赛只有专科生(包括高职、高专生)可以参加)。
数学建模竞赛优秀大学生论文.doc

数学建模竞赛优秀大学生论文医学论文》1数学建模的过程1.1模型准备首先要了解实际背景,寻找内在规律,形成一个比较清晰的轮廓,提出问题。
1.2模型假设在明确目的、掌握资料的基础上,抓住问题的本质,舍弃次要因素,对实际问题做出合理的简化假设。
1.3模型建立在所作的假设条件下,用适当的数学方法去刻画变量之间的关系,得出一个数学结构,即数学模型。
原则上,在能够达到预期效果的基础上,选择的数学方法应越简单越好。
1.4模型求解建模后要对模型进行分析、求解,求解会涉及图解、定理证明及解方程等不同数学方法,有时还需用计算机求数值解。
1.5模型分析、检验、应用模型的结果应当能解释已存的现象,处理方法应该是最优的决策和控制方案,所以,对模型的解需要进行分析检验。
把求得的数学结果返回到实际问题中去,检验其合理性。
如果理论结果符合实际情况,那么就可以用它来指导实践,否则需再重新提出假设、建模、求解,直到模型结果与实际相符,才能进行实际应用。
总之,数学建模是一项富有创造性的工作,不可能用一些条条框框的规则规定的十分死板,只要是能够做到全面兼顾、能抓住问题的本质、最终检验结果合理,都是一个好的数学模型。
2数学建模在生物医学中的应用2.1DNA序列分类模型DNA分子是遗传信息存储的基本单位,许多生命科学中的重大问题都依赖于对这种特殊分子的深入了解。
因此,关于DNA分子结构与功能的问题,成为二十一世纪最重大的课题之一。
DNA序列分类问题是研究DNA分子结构的基础,它常用的方法是聚类分析法。
聚类分析是使用数据建模简化数据的一种方法,它将数据分成不同的类或者簇,同一个簇中的数据有很大的同质性,而不同的簇中的数据有很大的相异性。
在对DNA序列进行分类时,需首先引入样品变量,比如说单个碱基的丰度、两碱基丰度之比等;然后计算出每条DNA序列的样品变量值,存入到向量中;最后根据相似度度量原理,计算出所有序列两两之间的Lance与Williams距离,依据距离的远近进行分类。
CUMCM历年赛题一览

中国大学生数学建模竞赛(CUMCM)历年赛题一览CUMCM从1992年到2007年的16年中共出了45个题目,供大家浏览1992年A.施肥效果分析问题(北京理工大学:叶其孝)B.实验数据分解问题(复旦大学:谭永基)1993年A.非线性交调的频率设计问题(北京大学:谢衷洁)B.足球排名次问题(清华大学:蔡大用)1994年A.逢山开路问题(西安电子科技大学:何大可)B.锁具装箱问题(复旦大学:谭永基,华东理工大学:俞文此)1995年A.飞行管理问题(复旦大学:谭永基,华东理工大学:俞文此)B.天车与冶炼炉的作业调度问题(浙江大学:刘祥官,李吉鸾)1996年A.最优捕鱼策略问题(北京师范大学:刘来福)B.节水洗衣机问题(重庆大学:付鹂)1997年A.零件参数设计问题(清华大学:姜启源)B.截断切割问题(复旦大学:谭永基,华东理工大学:俞文此)1998年A.投资的收益和风险问题(浙江大学:陈淑平)B.灾情巡视路线问题(上海海运学院:丁颂康)1999年A.自动化车床管理问题(北京大学:孙山泽)B.钻井布局问题(郑州大学:林诒勋)C.煤矸石堆积问题(太原理工大学:贾晓峰)2000年A.DNA序列分类问题(北京工业大学:孟大志)B.钢管订购和运输问题(武汉大学:费甫生)C.飞越北极问题(复旦大学:谭永基)D.空洞探测问题(东北电力学院:关信)2001年A.血管的三维重建问题(浙江大学:汪国昭)B.公交车调度问题(清华大学:谭泽光)C.基金使用计划问题(东南大学:陈恩水)2002年A.车灯线光源的优化设计问题(复旦大学:谭永基,华东理工大学:俞文此)B.彩票中的数学问题(解放军信息工程大学:韩中庚)C.赛程安排问题(清华大学:姜启源)2003年A.SARS的传播问题(组委会)B.露天矿生产的车辆安排问题(吉林大学:方沛辰)C.抢渡长江问题(华中农业大学:殷建肃)2004年A.奥运会临时超市网点设计问题(北京工业大学:孟大志)B.电力市场的输电阻塞管理问题(浙江大学:刘康生)C.酒后开车问题(清华大学:姜启源)D.招聘公务员问题(解放军信息工程大学:韩中庚)2005年A.长江水质的评价和预测问题(解放军信息工程大学:韩中庚)B.DVD在线租赁问题(清华大学:谢金星等)C.雨量预报方法的评价问题(复旦大学:谭永基)2006年A.出版社的资源配置问题(北京工业大学:孟大志)B.艾滋病疗法的评价及疗效的预测问题(天津大学:边馥萍)C.易拉罐的优化设计问题(北京理工大学:叶其孝)D.煤矿瓦斯和煤尘的监测与控制问题(解放军信息工程大学:韩中庚)2007年A.中国人口增长预测问题(清华大学:唐云)B.乘公交,看奥运问题(吉林大学:方沛辰,国防科大:吴孟达)C.手机“套餐”优惠几何问题(解放军信息工程大学:韩中庚)D.体能测试时间安排问题(全国组委会)。
“数学建模”课程建设的思考

授课 教师要认真备课 , 按时开设相应数学软件使用等实验 。 授课教师要针对不 同专业的学生和历年不同的数学竞赛赛题
[ 作者简介 ] 姜志侠( 9 6 , 博士, 1 7 一)女, 副教授 , 研究方向为应用数学。
数 学建 模 是 一种 数 学 的思 考 方 法 ,是 运用 数 学 的 语言 和 模领域 。
表 l 全国大学生数学建模竞赛题 目
年份 A题 B题 C题 D题
方法 , 通过抽象 、 简化建立能近似刻画并 ‘翠 实际问题 的一 咱 决”
Vo .3 No 5 1 2 .
S p. 01 e 2 0
‘ ‘ 数学建模’ ’ 课程建设 的思考
姜 志侠 ( 春 工 学 院 吉 长 1 0 ) 长 理 大 理学 , 林 春, 0 2 3 2
徐 妍 ( 迅美 学院 属中 术学 辽宁 鲁 术 附 等美 校, 沈阳,1 4) l 05 0
月, 国内首家数学建模公 司—— 北京诺亚数学建模科技有限
公 司 在北 京 正 式 注 册 成立 。已读 博 士 的魏 永 生 和另 外 两 个 志
从表中可以看到 中国参赛 队占 7 .6 也就是说每 5 9 %, 2 个
参赛队中有 4个是 中国参赛 队。换句话说 , 国际数学建模竞 赛乃是以中国为参赛主体 的国际性竞赛。 但是 中国高校参赛
长 江水质 的 雨量预报方 2 0 评价和预测 DVD在线租 05 DV D在线租 赁问题 法 的评价问 问题 题 赁问题
美赛历年题目_pdf
马剑整理历年美国大学生数学建模赛题目录MCM85问题-A 动物群体的管理 (3)MCM85问题-B 战购物资储备的管理 (3)MCM86问题-A 水道测量数据 (4)MCM86问题-B 应急设施的位置 (4)MCM87问题-A 盐的存贮 (5)MCM87问题-B 停车场 (5)MCM88问题-A 确定毒品走私船的位置 (5)MCM88问题-B 两辆铁路平板车的装货问题 (6)MCM89问题-A 蠓的分类 (6)MCM89问题-B 飞机排队 (6)MCM90-A 药物在脑内的分布 (6)MCM90问题-B 扫雪问题 (7)MCM91问题-B 通讯网络的极小生成树 (7)MCM 91问题-A 估计水塔的水流量 (7)MCM92问题-A 空中交通控制雷达的功率问题 (7)MCM 92问题-B 应急电力修复系统的修复计划 (7)MCM93问题-A 加速餐厅剩菜堆肥的生成 (8)MCM93问题-B 倒煤台的操作方案 (8)MCM94问题-A 住宅的保温 (9)MCM 94问题-B 计算机网络的最短传输时间 (9)MCM-95问题-A 单一螺旋线 (10)MCM95题-B A1uacha Balaclava学院 (10)MCM96问题-A 噪音场中潜艇的探测 (11)MCM96问题-B 竞赛评判问题 (11)MCM97问题-A Velociraptor(疾走龙属)问题 (11)MCM97问题-B为取得富有成果的讨论怎样搭配与会成员 (12)MCM98问题-A 磁共振成像扫描仪 (12)MCM98问题-B 成绩给分的通胀 (13)MCM99问题-A 大碰撞 (13)MCM99问题-B “非法”聚会 (14)MCM2000问题-A空间交通管制 (14)MCM2000问题-B: 无线电信道分配 (14)MCM2001问题- A: 选择自行车车轮 (15)MCM2001问题-B 逃避飓风怒吼(一场恶风...) .. (15)MCM2001问题-C我们的水系-不确定的前景 (16)MCM2002问题-A风和喷水池 (16)MCM2002问题-B航空公司超员订票 (16)MCM2002问题-C (16)MCM2003问题-A: 特技演员 (18)MCM2003问题-B: Gamma刀治疗方案 (18)MCM2003问题-C航空行李的扫描对策 (19)MCM2004问题-A:指纹是独一无二的吗? (19)MCM2004问题-B:更快的快通系统 (19)MCM2004问题-C安全与否? (19)MCM2005问题A.水灾计划 (19)MCM2005B.Tollbooths (19)MCM2005问题C:不可再生的资源 (20)MCM2006问题A: 用于灌溉的自动洒水器的安置和移动调度 (20)MCM2006问题B: 通过机场的轮椅 (20)MCM2006问题C : 抗击艾滋病的协调 (21)MCM2007问题B :飞机就座问题 (24)MCM2007问题C:器官移植:肾交换问题 (24)MCM2008问题A:给大陆洗个澡 (28)MCM2008问题B:建立数独拼图游戏 (28)MCM85问题-A 动物群体的管理在一个资源有限,即有限的食物、空间、水等等的环境里发现天然存在的动物群体。
数学建模竞赛必备资料全
3、沾沾自喜,认为赛题撞到枪口上——用自己所学的 专业知识就能拿下;
一、如何面对数学建模竞赛赛题
4、误以为在答卷中所用的数学知识越高深、计算方法 越新潮,才越有水平;
5、仅仅从字面上理解赛题对参赛者的要求以致该做的 没做、应答的未答;
一、如何面对数学建模竞赛赛题
其次,务必弄清楚“应当对什么问题建模”。
例1.4 CUMCM-2007B题 (乘公交,看奥运) 该题的背景是城市公交路径查询系统的研制。该题
仅提出“应该从实际情况出发,满足查询者的各种不 同要求”,并没有对“什么样的路径为最优”提出明 确的要求,需要参赛者自己去思考。虽然体现了开放 性,但是并不难。
必须按照实际问题的需要去做,并且按照实际问 题的需要给出结果。
一、如何面对数学建模竞赛赛题
例1.6 CUMCM-2010A题 (储油罐的变位识别与罐容表标定 )
此题所给的数据有一些是用不上的,一些参赛队误 以为“题目给的数据不用是不行的”,以致为了用数据而 凑方法;甚至在答卷中质问:“题目给出这些数据的目的 何在?”。
MC方法的雏型可以追溯到十九世纪后期的蒲丰随机 投针试验,即著名的蒲丰问题。 MC方法通过计算机仿 真(模拟)解决问题,同时也可以通过模拟来检验自己 模型的正确性,是比赛中经常使用的方法。
二、数学建模竞赛中的常用算法
CUMCM-1997A题 零件的参数设计
每个零件都有自己的标定值,也都有自己的容差等级,而 求解最优的组合方案将要面对着的是一个极其复杂的公式 和108种容差选取方案,根本不可能去求解析解,那如何去 找到最优的方案呢?随机性模拟搜索最优方案就是其中的 一种方法,在每个零件可行的区间中按照正态分布随机的 选取一个标定值和选取一个容差值作为一种方案,然后通 过蒙特卡罗算法仿真出大量的方案,从中选取一个最佳的。
第二章 预测模型
x0 x(0) (i) , x(0) (i) 0, i 1, 2L n ,
对 x 0 作初值化处理后得 x1 ,则
(2)均值化处理
x1 i
x x
0 0
1i,
i
1,2,
,n.
对原始数据列 x 0 作均值化处理后得 x1 ,则
x1 i
x
0 i
0
,
i
1,2,
(1)残差检验 设原始数据列和预测数据列分别为
x(0) (x(0) (1)x(0) (2)L x(0) (n)) ,
^
^
^
^
x0 (x0 (1) x0 (2)L x0 (n)) ,
^
a)定义残差为 (k) x(0) (k) x0 (k) ;则残差序列为 (0) ( (1) (2)L (n)) ;
x(0) (x(0) (1), x(0) (2),L x(0) (n)) ,
x1 k 是 x0 k 的 1-AGO 序列
x1 x1 1, x1 2, , x1 n ,
z 1 k 是 x1 k 上午紧邻均值生成序列
z(1) (k) (z(1) (1), z(1) (2),L z(1) (k)L z(1) (n)) ,
将数据代入灰色微分方程 x(0) (k) ax(1) (k) b ,得到
x0 2 az1 2 b x0 3 az1 3 b ,
x0 n az1 n b
写成矩阵形式有Y ,其中
x(0) (2)
z(1) (2)
Y
x(0)
(3)
M
,
a
b
,
z
(1)
(3)
M
x(0) (n)
数学建模竞赛优秀大学生论文
数学建模竞赛优秀大学生论文随着科学技术的高速发展,数学的应用价值越来越得到众人的重视,因此数学建模也被逐渐的引起重视了。
下面是店铺为大家整理的数学建模优秀论文,供大家参考。
数学建模优秀论文篇一:《数学建模用于生物医学论文》1数学建模的过程1.1模型准备首先要了解实际背景,寻找内在规律,形成一个比较清晰的轮廓,提出问题。
1.2模型假设在明确目的、掌握资料的基础上,抓住问题的本质,舍弃次要因素,对实际问题做出合理的简化假设。
1.3模型建立在所作的假设条件下,用适当的数学方法去刻画变量之间的关系,得出一个数学结构,即数学模型。
原则上,在能够达到预期效果的基础上,选择的数学方法应越简单越好。
1.4模型求解建模后要对模型进行分析、求解,求解会涉及图解、定理证明及解方程等不同数学方法,有时还需用计算机求数值解。
1.5模型分析、检验、应用模型的结果应当能解释已存的现象,处理方法应该是最优的决策和控制方案,所以,对模型的解需要进行分析检验。
把求得的数学结果返回到实际问题中去,检验其合理性。
如果理论结果符合实际情况,那么就可以用它来指导实践,否则需再重新提出假设、建模、求解,直到模型结果与实际相符,才能进行实际应用。
总之,数学建模是一项富有创造性的工作,不可能用一些条条框框的规则规定的十分死板,只要是能够做到全面兼顾、能抓住问题的本质、最终检验结果合理,都是一个好的数学模型。
2数学建模在生物医学中的应用2.1DNA序列分类模型DNA分子是遗传信息存储的基本单位,许多生命科学中的重大问题都依赖于对这种特殊分子的深入了解。
因此,关于DNA分子结构与功能的问题,成为二十一世纪最重大的课题之一。
DNA序列分类问题是研究DNA分子结构的基础,它常用的方法是聚类分析法。
聚类分析是使用数据建模简化数据的一种方法,它将数据分成不同的类或者簇,同一个簇中的数据有很大的同质性,而不同的簇中的数据有很大的相异性。
在对DNA序列进行分类时,需首先引入样品变量,比如说单个碱基的丰度、两碱基丰度之比等;然后计算出每条DNA序列的样品变量值,存入到向量中;最后根据相似度度量原理,计算出所有序列两两之间的Lance与Williams距离,依据距离的远近进行分类。
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艾滋病疗法的评价及疗效的预测 摘要 本题是一个根据ACTG所公布的数据对艾滋病的疗法进行评价,并对其疗效进行预测的问题。在解决过程中,我们建立了四个数学模型,并给出了具体的数值结果。 针对问题一,我们建立了两个数学模型,从附件一中筛选了部分数据,从不同的角度解决了问题。模型一运用了二元线性回归预测方法以最小二乘法为工具得到了二元经验线性回归方程及相应数值结果。模型二为带有权重系数的Hammerstein模型,可视为模型一的推广。在一般情况下,它是一个非线性的模型,因而我们用最速下降法给出了回归方程系数的数值解法。 问题二的解答利用了模型一、二中的相关结论,建立了一个多目标决策的数学模型。该模型中,我们运用层次分析法得到了各评价因子的权重系数,并由此得出疗法的综合评价指数。从附件二中筛选了部分数据,根据病情及年龄将其分为九类,对每一类患者选择了较优的疗法,并确定了最佳治疗终止时间。 在问题三的解决过程中,我们考虑了疗效和费用两因素,建立了模糊切比雪夫多目标决策模型,利用该模型我们得到了问题二的重新评价和预测结果。 问题一、二、三的具体数值结果如下: 问题一:轻症患者最佳治疗终止时间为第76周,中症患者为第65周,重症患者为第54周。 问题二:对第1类病人第一种疗法的疗效较好,其最佳治疗终止时间为第78 周;对第3类病人第二种疗法较为有效,其最佳治疗终止时间为第20周;对第2类病人第三种疗法的治疗效果较好,其最佳治疗终止时间为第41周;对第48类病人第四种疗法较为有效,最佳治疗终止时间分别为第34,29,40,24,25周。 问题三:问题二中需要调整疗法的有:第3、第7、第8类病人,他们均可选用第三种疗法。 关键词:最小二乘法 模糊切比雪夫多目标决策 层次分析法 一、问题的重述与分析 1、 问题的重述 艾滋病是当前人类社会最严重的瘟疫之一,从1981年发现以来的20多年间,它已经吞噬了近3000万人的生命。 艾滋病的医学全名为“获得性免疫缺损综合症”,英文简称AIDS,它是由艾滋病毒(医学全名为“人体免疫缺损病毒”, 英文简称HIV)引起的。这种病毒破坏人的免疫系统,使人体丧失抵抗各种疾病的能力,从而严重危害人的生命。人类免疫系统的CD4细胞在抵御HIV的入侵中起着重要作用,当CD4被HIV感染而裂解时,其数量会急剧减少,HIV将迅速增加,导致AIDS发作。 艾滋病治疗的目的,是尽量减少人体内HIV的数量,同时产生更多的CD4,至少要有效地降低CD4减少的速度,以提高人体免疫能力。 迄今为止人类还没有找到能根治AIDS的疗法,目前的一些AIDS疗法不仅对人体有副作用,而且成本也很高。许多国家和医疗组织都在积极试验、寻找更好的AIDS疗法。 现在得到了美国艾滋病医疗试验机构ACTG公布的两组数据。 ACTG320(见附件1)是同时服用zidovudine(齐多夫定),lamivudine(拉美夫定)和indinavir(茚地那韦)3种药物的300多名病人每隔几周测试的CD4和HIV的浓度(每毫升血液里的数量)。193A(见附件2)是将1300多名病人随机地分为4组,每组按下述4种疗法中的一种服药,大约每隔8周测试的CD4浓度(这组数据缺HIV浓度,它的测试成本很高)。4种疗法的日用药分别为:600mg zidovudine或400mg didanosine(去羟基苷),这两种药按月轮换使用;600 mg zidovudine加2.25 mg zalcitabine(扎西他滨);600 mg zidovudine加400 mg didanosine;600 mg zidovudine加400 mg didanosine,再加400 mg nevirapine(奈韦拉平)。 请你完成以下问题: (1)利用附件1的数据,预测继续治疗的效果,或者确定最佳治疗终止时间(继续治疗指在测试终止后继续服药,如果认为继续服药效果不好,则可选择提前终止治疗)。 (2)利用附件2的数据,评价4种疗法的优劣(仅以CD4为标准),并对较优的疗法预测继续治疗的效果,或者确定最佳治疗终止时间。 (3)艾滋病药品的主要供给商对不发达国家提供的药品价格如下:600mg zidovudine 1.60美元,400mg didanosine 0.85美元,2.25 mg zalcitabine 1.85美元,400 mg nevirapine 1.20美元。如果病人需要考虑4种疗法的费用,对(2)中的评价和预测(或者提前终止)有什么改变。
2、 问题的分析 本文主要解决以下问题:在已知相关数据的前提下对艾滋病药物的疗效进行评价和预测。解决问题前应先对数据进行筛选和分类处理,例如根据病情及年龄分组,只有在此前提下我们才能对同类对象进行评价和预测。在对疗效进行预测时,可运用线性回归、非线性回归等方法进行预测并对两者的回归效果进行比较,找出其中的数值规律。在对各类药物的优劣进行评价时,我们可以构造一个用于评价各类药物的优劣指标的函数,它应该是CD4细胞所能达到的峰值,药物有效时间,CD4细胞含量的变化率以及CD4细胞达到的峰值所需时间等相关因素的量化指标。如果要考虑费用因素,那么综合效用应该是由药物的疗效和价格共同决定。 二、基本假设 1、假设艾滋病人在服用指定药物期间没有服用其他相关药物; 2、假定病人其他与艾滋病无关的疾病不影响病人内CD4的浓度; 3、假定药物的价格在不发达国家及地区无区域性差异; 4、假设治疗效果仅由CD4和HIV浓度的综合指标表示;
三、主要符号说明及名词约定 1、符号说明 ()ft: 人体内CD4细胞的浓度指标;单位:0.2个/ml
()gt : 人体内HIV的浓度指标; ()Pt: 衡量治疗效果的指标函数; ()yt : 由CD4细胞及HIV的浓度指标构成的效用函数; ()t : 正态噪声序列;
(1,2)iki: ()ft、()gt在效用函数中的权重系数;
(1,2,3,4)iwi:ijT、ijT、(max)ijg、()ijVt在疗效评价指标中的权重系数;
1()ijht: 第j类患者运用第i种疗法时,不考虑费用的前提下疗效的综合评价指标(1,2,3,4;1,2,...,9)ij; 2()iht: 第i种疗法所花费用(单位:美元);
ijT: 第j类患者运用第i种疗法时,CD4细胞浓度达到峰值(单位:周)(1,2,3,4;1,2,...9)ij; ijT: 第j类患者用第i种疗法的有效时间(单位:周 )(1,2,3,4;i1,2,...9)j;
(max)ijg: 第j类患者运用第i种疗法后CD4细胞浓度所能达到的峰值(单位:0.2
个/ml); ()ijVt: CD4细胞含量的变化率; iC: 第i类疗法所用药物在不发达地区的销售价格(单位:美元); 2、名词约定 最佳终止治疗时间:病人使用药物后,效用函数(或CD4 的量化指标)经历先上升后下降的规律后,首次低于最初效用函数值的时刻。 CD4细胞的峰值:在一疗程中,人体内CD4细胞所能达到的最大值。 患者分类:依据患者的初始病情分为轻度,中度,重度三种情况,每种情况中再根据患者的年龄分为三组,则一共九类病人。
四、数学模型的建立及求解 1 问题一的模型的建立及求解 1.1 模型一:预测治疗效果的二元线性回归模型[1]1.1.1预测治疗效果的二元线性回归模型的建立 艾滋病治疗的疗效是由人体内HIV和CD4的浓度共同确定的,而这种关系我们这可以用二元线性回归的方法进行预测。 令
012()()()Ptbbftbgt (1)
式中 2(0,)N--正态噪声序列,其中2012,,,bbb都是与()ft,()gt无关的未知参数。 记 ()((0),(8),...,(40))ftfff, ()((0),(8),...,(40))gtggg。
以下我们用最小二乘法来估计参数,即取00ˆbb,当00ˆbb,11ˆbb,22ˆbb时 402
min0120(()()())tQQPtbbftbgt
分别求Q关于012,,bbb的偏导数,并令他们等于零得 4001200400120140012022[()()()]02[()(()()())]02[()(()()())]0tttQPtbbftbgtbQftPtbbftbgtbQgtPtbbftbgtb
(2)
化简(2)式可得正规方程组: 4040400120004040404020120000404040402012000040()()()()()()()()()()()()()()()tttttttttttbbftbgtQPtbftbftbftgtftPtbgtbftgtbgtgtPt
(3)
记 1(0)(40)1(0)(40)ffXgg
, [(0),(8)...(40)]YPPP。
则(3)式即可写成 TTXXBYY,
因而
012ˆˆˆˆ
[,,]TBbbb=1()TTXXXY。
由于我们筛选的数据大致为t0、4、8、24、40,而我们需要的却是比较多的数据,因此在这里我们不妨运用二次插值算出t2、6、16、32时()ft的值。 二次插值多项式为: 020112
012
010210122021
()()()()()()()()()()()()()()()()ttttttttttttqtqtqtqttttttttttttt
得出t2、6、16、32时()ft的值如表1所示: 表1 时间 f(t)/g(t) 0 8 16 24 32 40
020 f(t) 35.898 119.469 122.150 130.592 144.797 164.755 g(t)
15.280 3.220 3.054 2.971 2.859 3.051
2040 f(t) 134.06 188.188 195.024 200.875 205.741 209.625 g(t)
15.006 3.025 2.708 2.594 2.681 2.969
4060 f(t) 241.75 222.75 282.531 309.25 302.907 253.5 g(t)
47.722 94.726 118.352 131.953 135.530 129.083
解得
1012ˆˆˆˆ
()()()8.2796580.8208409()Ptbbftbgtft