数学建模—如何查找 文献资料

数学建模—如何查找 文献资料
数学建模—如何查找 文献资料

本文引用自秋雨霖铃《数学建模—如何查找文献资料》

在数学建模中文献资料的查找是十分关键,其实不仅是在数学建模中,在学习和做研究就是如此,不阅读文献资料就相当于闭门造车,什么都弄不出来,现在的工作几乎都可以说是站在前人的肩膀上,从出生开始就是站在前人的肩膀上了,所学的任何书本知识都是前人总结出来的。

通过文献资料的阅读可以知道别人在这个方面做了多少工作了,怎么做的工作,取得了哪些进展,还存在什么问题没解决,难点在哪里,热点在哪里,哪里是关键,哪些是有价值的,哪些是无意义的等等等等......,并且可以通过查找文献得到一些很有用的信息,比如某个教授牛的程度,所擅长的领域等等,呵呵,翻教授老底了,比较好玩,选导师的时候强烈推荐。

文献查找主要有三个模式:

A.书

B.书+中外文期刊数据库

C.书+中外文期刊数据库+学位论文

D.书+中外文期刊数据库+学位论文+搜索引擎

对于全国赛推荐D模式,但要改为Dc模式:中外文期刊数据库+学位论文

对于美赛则要改为Da模式:外文期刊数据库+搜索引擎

在此要解释下为何如此推荐,对于参加建模的来说一般书基本上是用不上了的,没必要去查了,直接查找数据库即可了,全国赛的题目大多是研究了很多年的东西了,这个也是和国内学术环境相关的,虽然近几年的赛题是体现最新形式的,但是相关的研究还是有的,还是可以参考的,要知道国内鲜有几个教授牛的站在国际前沿还给本科生出个数模题玩玩的,一般都是老东西新面孔的。也就是可以归类为学术研究类的新面孔老方法类。所以查数据库是最有效率的方法,并且查学位论文是尤其推荐的,要知道查找学位论文是最高效率得到信息的途径。虽然学位论文很长,很吓人,没有七八十页也有个一百多页,其实看多了学位论文就知道真正有用的东西页就那么个十多页最多二十多页,直接翻到那个部分看就可以了,为什么篇幅这么大就和中国的教育中的一些硬性指标相关了,每个级别的学位论文都有一个规定的字数范围,虽然大部分是垃圾,但为了达到这个字数要求也得凑足这个数字,水了,中国高等教育的悲哀啊。

美赛则有语言障碍,要在有限时间内完成课题研究和论文写作,则需直接查找外文文献了,要知道中国目前的总体科学水平和国外的差距是至少5年的,这个是保守估计,实际可能是2倍以上。所以一般国外的当前研究国内鲜有涉及,当国外搞的很成熟了,产业化了,咱们国内就有教授引进了,开始研究了,吃点人家的残羹冷炙,这样说是刻薄了点,但这种情况真的不少见。这个就是中文数据库在美赛中无用的原因了。此外在美赛中用搜索引擎的实际效果好的往往出人意料,基本可以这么说,用搜索引擎比数据库来的更好,介绍一个n多人知道的技巧,怕还有人不知道就在此罗嗦下:搜索引擎用google足以,点击高级搜索,然后输入需要的key words,在格式中选pdf格式。很简单吧,但很实用,填句弱智的话,报选择中文搜索啊,碰到过一次朋友如此搜索的,当时巨汗!很多参加数模的同学对pdf格式了解很少,实在不应该吧,在下估计这帮人都是学习成绩好的不得了的,没怎么用过计算机和没怎么上网,并且是word的忠实铁杆用户。pdf格式就是一种国外通用的标准便携电子文档格式,要知道外国人几乎不用ms word 的,微软发财中国人民的贡献巨大啊(虽然盗版盛行)。

顺便介绍下国内外主要数据库的文献格式:pdg是超星格式,caj和caa为清华同方数据库(cnki)(它有三个名头,中国学术期刊网什么什么的NB名字也是指它),vip为维普,最重头的就是pdf,都需要不同的阅读器才能打开,还好都是免费的。

在查找文献中很重要的一点是查找到的文献有效率,因为很多文献找到是没有用的,能有个3-4个有用的文献是很难得了的,通过数据库关键词查找到的文献的有效率是很低的,而通过查找已查找到的文献的参考文献是很有效的一种手段,其有效率则大大的提高了,通过这种连锁查找是强烈推荐的,尤其在美国赛中超级强烈推荐。

列下中外文数据库:

中文:CNKI、VIP、万方外文:EBSCO、Elserive、ProQuest、Springerlink、EI、ISI Web of Knowledge

再列个电子图书站点,以备不时之需,中国数字图书馆,书生之家,超星数字图书馆

有个情况就是好些学校不一定这些数据库都买了,这样就需要违点法了,搞破解。这些技术很复杂,在此不展开了。找代理啊,破解超星阅读器啊,下载书生的书,搜索CNKI,VIP,万方的帐户和密码,这些技术很有意思,很有挑战性和成就感,这也就是黑客盛行的原因吧。

说了这么多,综述下吧,查找文献是决定参赛论文起点高低的关键。三天中做的课题很少是重新起灶的,一般都是在文献的基础上做的,所以找到的文献如果离所做的课题越近则参赛成绩会好。所以在查找文献多下点功夫不会错的,砍柴不误磨柴功

数学建模竞赛的准备、技巧、选题、写作等各方面得总结

数学建模竞赛的准备、技巧、选题、写作等各方面得总结 一、如何准备数学建模 下面结合我的建模经历给建模新手一些指导,顺便给大家一些建议和推荐些好书,本文属本人原创若要转载请注明出自:校苑资源网。 我是从大一下学期开始接触数学建模的,当时我的感觉就是一个字——晕,自己什么都不懂,想学习却又无从下手。记得我一次接触的数学建模题目是艾滋病的传播,当时就吓蒙了,这样的东西也能建模,艾滋病怎么能和数学联系到一起了呢?硬着头皮听完学长的一堂讲座,什么也没听懂,只是朦胧的记得有说什么微分方程,还有什么马尔萨斯之类,看他们说的像是家常便饭,而我却是在听天书。尤其是问了数学建模的论文一般写多少页,一位学长告诉我说20多页吧,至少也得15页多,听完以后真的吓坏了,要写15页的论文这是从来也没敢想过的事情。 我相信好多同学也都像我这样迷茫过,不知该从什么地方抓起。当时就想要放弃,但是看到那么多同学都坚持了,自己也就跟着每天去学习,半途而废太丢人了,只好一直往前走,糊里糊涂的参加了全国竞赛,结果和想象的一样,奇迹终究还是没有发生,呵呵,什么奖也没拿到。回头一想,自己就没付出什么这样的结果也是应该的,就是那三天三夜的煎熬,还有在做建模的过程中学到的知识还是记忆犹新。也是从此我就深深的迷上了数学建模,主动找学长请教,最终加入学校的数学建模工作室(相当于社团),和同学老师一起系统的学习数学建模。 1.先是从看优秀论文学起,起初先看一些简单的全国论文,比如:易拉罐的设计、手机套餐的设计,雨量预报等专科生论文(可以到这里下载),通过这个先熟悉建模题目、了解建模的一些方法; 2.然后就是建模方法的学习,用的教材当然是姜启源的数学模型了(【推荐】数学模型姜启源第三版),同时我还发现了一本更简单点的建模书:数学建模引论,唐焕文和贺明峰教授主编的,这本书页里面的内容非常好也很易学,推荐建模新手去参考一下(在网上搜索了好长时间还没有找到电子书,希望有的同学共享给大家,或者也可以参考这本书:数学建模引论阮晓青周义仓主编,数学建模引论--新手推荐书)。看书每周看1-2章的内容,看完后大家组织在一起讨论、评讲。 3.与此同时还有每周的Matlab讲座和作业(【推荐】大连大学数学建模工作室matlab讲座提要与练习),都是有精通Matlab的同学讲的,然后下来自己做练习题;不会时候就去查书,或者在百度上搜索,其实百度是个非常大的资源应该好好利用,有什么不懂的先百度一下,然后再问别人或者查书。个人感觉Matlab学习还是比较简单的关键看你自己用不用功,不是学不懂而是自己不知道,我认为很好的书在校苑数模论坛2009年全国数学建模培训一(初级入门辅导)里面已经说过了,可以点击去看看,还有这里校苑数模论坛2009 年全国竞赛培训二(Matlab强化训练)也都推荐了好书。 4.最后一个环节就是真题实战了,可以组队也可以单独做,仍然是从简单题目练起,一般都是全国赛的大专组题目,比如手机套餐资费问题、DVD在线租赁、体检时间安排问题等

数学建模题目及答案

09级数模试题 1. 把四只脚的连线呈长方形的椅子往不平的地面上一放,通常只有三只脚着地,放不稳,然后稍微挪动几次,就可以使四只脚同时着地,放稳了。试作合理的假设并建立数学模型说明这个现象。 (15分) 解:对于此题,如果不用任何假设很难证明,结果很可能是否定的。 因此对这个问题我们假设 : (1)地面为连续曲面 (2)长方形桌的四条腿长度相同 (3)相对于地面的弯曲程度而言,方桌的腿是足够长的 (4)方桌的腿只要有一点接触地面就算着地。 那么,总可以让桌子的三条腿是同时接触到地面。 现在,我们来证明:如果上述假设条件成立,那么答案是肯定的。以长方桌的中心为坐标原点作直角坐标系如图所示,方桌的四条腿分别在A、B、C、D 处,A、B,C、D 的初始位置在与x 轴平行,再假设有一条在x 轴上的线ab,则ab 也与A、B,C、D 平行。当方桌绕中心0旋转时,对角线 ab 与x 轴的夹角记为θ。 容易看出,当四条腿尚未全部着地时,腿到地面的距离是不确定的。为消除这一不确定性,令 ()f θ为A、B 离地距离之和, ()g θ为C、D 离地距离之和,它们的值由θ唯一确定。由假设(1), ()f θ,()g θ均为θ的连续函数。又由假设(3),三条腿总能同时着地, 故()f θ()g θ=0必成立(?θ)。 不妨设 (0)0f =,(0)0g >g (若(0)g 也为 0,则初始时刻已四条腿着地,不必再旋转),于是问题归 结为: 已知 ()f θ,()g θ均为θ的连续函数,(0)0f =,(0)0g >且对任意θ有00()()0f g θθ=,求证存 在某一0θ,使00()()0f g θθ=。 证明:当θ=π时,AB 与CD 互换位置,故()0f π>,()0g π=。作()()()h f g θθθ=?,显然,() h θ也是θ的连续函数,(0)(0)(0)0h f g =?<而()()()0h f g πππ=?>,由连续函数的取零值定 理,存在0θ,0 0θπ<<,使得0()0h θ=,即00()()f g θθ=。又由于00()()0f g θθ=,故必有 00()()0f g θθ==,证毕。 2.学校共1000名学生,235人住在A 宿舍,333人住在B 宿舍,432人住在C 宿舍。学生 们要组织一个10人的委员会,试用合理的方法分配各宿舍的委员数。(15分) 解:按各宿舍人数占总人数的比列分配各宿舍的委员数。设:A 宿舍的委员数为x 人,B 宿舍的委员数为y 人,C 宿舍的委员数为z 人。计算出人数小数点后面的小数部分最大的整数进1,其余取整数部分。 则 x+y+z=10;

全国大学生数学建模竞赛的准备方法

全国大学生数学建模竞赛的准备方法 全国大学生数学建模竞赛于每年9月上旬(今年是9月7日)举行。但是在此之前,需要做好哪些准备,让各个参赛队员在竞赛中做到有备无患呢?在总结过去多年培训指导各种数学建模竞赛的基础上,仅就个人观点,介绍一些关于如何准备数学建模竞赛的经验和体会,仅供参考。在这里主要向大家介绍竞赛的基本情况,包括如何组队、如何选题以及在竞赛中如何合理分配时间。通过本次学习,希望大家能够了解数学建模竞赛的基本情况,为全国大学生数学建模竞赛以及其他各类数学建模竞赛做好准备。 一、如何组建优秀数学建模队伍 进入大学阶段参加各种科技竞赛,可以体会到一种和中学竞赛不同的感受,这种感受来自团队合作。以前的各项赛事都是以个人为单位参加竞赛,它们都是考查个人的能力。但是在大学中,由于难度和任务量的加重以及对团队合作精神的关注,因此大部分的赛事都是以团队为单位参加的。竞赛在考查个人能力的同时,还考查团队成员的合作精神。在数学建模竞赛中,团队合作精神是能否取得好成绩的最重要的因素,一队三个人要分工合作、相互支持、相互鼓励。从历年的统计数据可以看出,竞赛成绩优秀的队员往往并不是每个人在各个方面都特别擅长的队伍,而是团队相处得最融洽的队伍。从这一点也可以看出团队合作的重要性。 在竞赛的过程中,切勿自己只管自己的那一部分,一定要记住这是一个集体的竞赛。很多时候,往往一个人的思考是不全面的,只有大家一起讨论才有可能把问题搞清楚。因此无论做任何事情,三个人一定要齐心才行,只靠一个人

的力量,要在3天之内写出一篇高水平的论文几乎是不可能的。让三人一组参赛一方面是为了培养合作精神,其实更为重要的原因是这项工作确实需要多人合作,因为一个人的能力是有限的,知识掌握也往往是不全面的。一个人做题,经常会走向极端,得不到正确的解决方案。而三个人相互讨论、取长补短,可以弥补一个人所带来的不足。 在队伍组建的时候,需要强调“队长”这个名词概念。虽然在全国大学生数学建模竞赛中并没有设立队长,作为队长在获得的证书上也没有特别标注。但是在队内设立“队长”是非常有必要的。因为在比赛中可能会碰到各种突发状况,队长是很重要的,他的作用就相当于计算机中的CPU,是全队的核心。如果一个队的队长不得力,往往影响一个队的正常发挥。竞赛是非常残酷的,在3天3夜(72h)的比赛中,大家睡眠时间都得不到保障,怎样合理安排团队时间就是队长需要做的事情。在比赛过程中,由于睡眠不足,大家脾气都会很急躁。在这种情况,往往会为了一些小事而发生争吵,如果没有适当的处理,有些队伍将会放弃比赛,而队长就应该在这个时候担起责任。 在明确“队长”这个概念后,接下去谈谈怎样科学选择队友。在数学建模竞赛中,题目要求完成的工作量是很大的,因此这项任务是必须分工完成的,各有侧重、相互帮助,这样才能获得好成绩。而科学地选择队友则显得非常重要,也是走向成功的第一步。一般情况下选择队友可以从以下几个方面考虑着手: 1. 在组队的时候需要考虑队伍成员的多元化,尽量和不同专业、不同特长的同学组队。因为同系同专业甚至同班的话大家的专业知识一样,如果碰上专业知识以外的背景那会比较麻烦的。所以如果是不同专业组队则有利的多。因为数学建模题有可能出现在各个领域,这也是数学建模适合各个专业学生参加的原因所在,也是数学建模竞赛赛事的魅力所在。

回归分析在数学建模中的应用

摘要 回归分析和方差分析是探究和处理相关关系的两个重要的分支,其中回归分析方法是预测方面最常用的数学方法,它是利用统计数据来确定变量之间的关系,并且依据这种关系来预测未来的发展趋势。本文主要介绍了一元线性回归分析方法和多元线性回归分析方法的一般思想方法和一般步骤,并且用它们来研究和分析我们在生活中常遇到的一些难以用函数形式确定的变量之间的关系。在解决的过程中,建立回归方程,再通过该回归方程进行预测。 关键词:多元线性回归分析;参数估计;F检验

回归分析在数学建模中的应用 Abstract Regression analysis and analysis of variance is the inquiry and processing of the correlation between two important branches, wherein the regression analysis method is the most commonly used mathematical prediction method, it is the use of statistical data to determine the relationship between the variables, and based on this relationship predict future trends. introduces a linear regression analysis and multiple linear regression analysis method general way of thinking and the general steps, and use them to research and analysis that we encounter in our life, are difficult to determine as a function relationship between the variables in the solving process, the regression equation is established by the regression equation to predict. Keywords:Multiple linear regression analysis; parameter estimation;inspection II

对中国大学生数学建模竞赛历年成绩的分析与预测

2012年北京师范大学珠海分校数学建模竞赛 题目:对中国大学生数学建模竞赛历年成绩的分析与预测 摘要 本文研究的是对自数学建模竞赛开展以来各高校建模水平的评价比较和预测问题。我们将针对题目要求,建立适当的评价模型和预测模型,主要解决对中国大学生数学建模竞赛历年成绩的评价、排序和预测问题。 首先我们用层次分析法来评价广东赛区各校2008年至2011年及全国各大高校1994至2011年数学建模成绩,从而给出广东赛区各校及全国各大高校建模成绩的科学、合理的评价及排序;其次运用灰色预测模型解决广东赛区各院校2012年建模成绩的预测。 针对问题一,首先我们对比了2008到2011年参加建模比赛的学校,通过分析我们选择了四年都参加了比赛的学校进行合理的排序(具体分析过程见表13),同时对本科甲组和专科乙组我们分别进行排序比较。在具体解决问题的过程中,我们先分析得出影响评价结果的主要因素:获奖情况和获奖比例,其中获奖情况主要考虑国家一等奖、国家二等奖、省一等奖、省二等奖、省三等奖,我们采用层次分析法,并依据判断尺度构造出各个层次的判断矩阵,对它们逐个做出一致性检验,在一致性符合要求的情况下,通过公式与matlab求得各大学的权重,总结得分并进行排序(结果见表11);在对广东赛区各高校2012建模成绩预测问题中,我们采用灰色预测模型,我们以华南农业大学为例,得到该校2012年建模比赛获奖情况为:省一等奖、省二等奖、省三等奖及成功参赛奖分别为5、9、8、8(其它各高校预测结果见表10)。 针对问题二,我们对全国各院校的自建模竞赛活动开展以来建模成绩排序采用与问题一相同的数学模型,在获奖情况考虑的是全国一等奖、全国二等奖。运用matlab求解,结果见表12。 针对问题三,我们通过对一、二问排序的解答及数据的分析,得出在对院校进评价和预测时还应考虑到各院的师资力量、学校受重视程度、学生情况、参赛经验等因素,考虑到这些因素,为以后评价高校建模水平提供更可靠的依据。 关键词:层次分析法权向量灰色预测模型模型检验 matlab

数学建模及全国历年竞赛题目

数学建模及全国历年竞赛题目 (2010-09-28 21:58:01) 标签: 分类:专业教学 数学建模 应用数学模型 教育 一、数学建模的涵 (一)数学建模的概念 数学建模是一种数学的思考方法,是运用数学的语言和方法,通过抽象、简化建立能近似刻画并"解决"实际问题的一种强有力的数学手段。使用数学语言描述的事物就称为数学模型,这个建立数学模型的全过程就称为数学建模。(二)应用数学模型 应用数学去解决各类实际问题,把错综复杂的实际问题简化、抽象为合理的数学结构。通过调查、收集数据资料,观察和研究实际对象的固有特征和在规律,抓住问题的主要矛盾,建立起反映实际问题的数量关系,然后利用数学的理论和方法去分析和解决问题。需要诸如数理统计、最优化、图论、微分方程、计算方法、神经网络、层次分析法、模糊数学,数学软件包如 Mathematica,Matlab,Lingo,Spss,Mapple的使用,甚至排版软件等知识的基础。

(三)数学建模的特点 数学建模具有难度大、涉及面广、形式灵活,对教师和学生要求高等特点;数学建模的教学本身是一个不断探索、不断创新、不断完善和提高的过程。(四)数学建模的指导思想 数学建模的指导思想就是:以实验室为基础、以学生为中心、以问题为主线、以培养能力为目标来组织教学工作。 (五)数学建模的意义 数学建模是联系数学与实际问题的桥梁,是数学在各个领械广泛应用的媒介,是数学科学技术转化的主要途径。通过教学使学生了解利用数学理论和方法去分析和解决问题的全过程,提高他们分析问题和解决问题的能力;提高他们学习数学的兴趣和应用数学的意识与能力,使他们在以后的工作中能经常性地想到用数学去解决问题,提高他们尽量利用计算机软件及当代高新科技成果的意识,能将数学、计算机有机地结合起来去解决实际问题。 1.培养创新意识和创造能力; 2.训练快速获取信息和资料的能力; 3.锻炼快速了解和掌握新知识的技能; 4.培养团队合作意识和团队合作精神; 5.增强写作技能和排版技术;

最新数学建模数据分析题

中国矿业大学数学建模常规赛竞赛 承诺书 我们仔细阅读了中国矿业大学数学建模常规赛论文格式规范和2016年中国矿业大学数学建模常规赛通知。我们完全明白,在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式(包括电话、电子邮件、网上咨询等)与队外的任何人(包括指导教师)研究、讨论与赛题有关的问题。 我们知道,抄袭别人的成果是违反竞赛章程和参赛规则的,如果引用别人的成果或资料(包括网上资料),必须按照规定的参考文献的表述方式列出,并在正文引用处予以标注。在网上交流和下载他人的论文是严重违规违纪行为。 我们以中国矿业大学大学生名誉和诚信郑重承诺,严格遵守竞赛章程和参赛规则,以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛章程和参赛规则的行为,我们将受到严肃处理。 我们授权中国矿业大学数学建模协会,可将我们的论文以任何形式进行公开展示(包括进行网上公示,在书籍、期刊和其他媒体进行正式或非正式发表等)。 我们的参赛队号:25 参赛队员(打印并签名):1. 易阳俊 2. 令月霞 3. 刘景瑞 日期: 2016 年 10 月日 (请勿改动此页内容和格式。此承诺书打印签名后作为纸质论文的封面。以上内容请仔细核对,如填写错误,论文可能被取消评奖资格。)

中国矿业大学数学建模常规赛竞赛 编号专用页 评阅统一编号(数学建模协会填写):

题目:数据的分析问题 摘要 本文需要解决的问题是如何根据就诊人员体内7种元素含量来判别某人是否患有疾病G和确定哪些指标是影响人们患疾病G的主要因素。通过解读题目可知,此类问题为典型的分析判别问题。我们先对数据进行了预处理,剔除了有异常数据的样本,然后采用元素分布判别法、马氏距离判别法和Fisher判别法,应用Excel、SPSS和MATLAB等软件来对某人是否患病进行判别,并通过绘制7种元素含量的折线图等来确定患该疾病的主要因素,最后应用综合判别法对之前的结论进行了检验。 对于问题一,在对数据预处理之后,我们删除了序号为10这个高度异常数据样本,然后我们分别采用元素分布判别法、马氏距离判别法和Fisher判别法对49个已知病例进行判别。对于元素分布判别法,我们通过数据预处理知道7种元素含量分布均符合正态分布,然后我们确定了以均值为大致中心的元素正常含量范围,得出其判别准确度为96%;对于马氏距离判别法,通过编写MATLAB 程序(见附录)来进行判别,得出其判别准确度为90%;对于Fisher判别法,通过SPSS软件来进行判别,得到线性判别函数,其判别准确度为96%; 针对问题二:我们运用问题一中建立的三个判别模型对25名就诊人员(见附录)的化验结果进行检验,判别结果如下表1: 行对分析,我们初步判定元素4与元素5是影响人们患疾病G的主要因素,然后用方法一的三种判别方法进行检验,其准确度在85%以上; 对于问题四,我们根据问题三得出的主要因素,分别用三种判别方法对25名就诊人员进行判别,再与问题二的判别结果进行对比,可知它们判断结果之间的差异性最高为24%。 对于问题五,由于三种判别法都有不足,所以我们采用了综合判别法,将三种判别方法的结果进行综合判断,最终我们通过主要因素进行判别的差异性下降到了12%,与问题一的判断结果的一致性达到了88%。 关键词:马氏距离判别,Fisher判别,综合判别,MATLAB,SPSS

数学建模答辩技巧

答辩细节 1、论文本子要美观、规范,千万不能出现字面错误(比如将“视频”写成“视屏”),还有排版规格要统一:大小标题、正文、脚注都要按规定统一。 2、PPT要紧扣主题,严格掌握时间。PPT的每一页文字内容不能超过八行,这是国际标准。因为如果超过八行一方面别人没有毅力往下看,另一方坐在后面的专家评委就会看不清。 还有PPT的颜色种类不能太多,花丽胡哨的就没有风格了。对于PPT的内容一定要讲透、讲准,每一页的内容都要熟记于心,不能照着PPT读。PPT是给专家评委配合你的讲解看的,所以你也不能翻页太快,否则把别人眼都翻花了,谁还有心思看你的作品。 3、要体现出团队精神。在比赛之前一定要走场,也就是预先去熟悉答辩室里的环境,这次对于科大、合工大的学生我都要求他们提前过来熟悉的。要你们走场的目的在于了解场内 布置,这样好提前设计进场动作,例如,进场时队伍的高低排序、入座的方位等等。 团队精神的表现要体现在以下方面: 首先,服装必须要统一。这里的细节就体现了你们团队的严谨性,作为专家评委,我很难 想象一个各穿各的衣服,连这一点细节都不注重的团队,能在他的作品中体现出严谨性来。这里说的服装必须是正装,天气比较热的话就穿衬衫、西裤、皮鞋,天气还比较凉爽的话 就穿上西装。再者就是领带的问题,我们看到这次有的团队虽然都打了领带,甚至也统一 了领带款式,但是还是出现了一些问题——有的同学领带下尖到胸口,有的到腰带下面……这样都是不行的,必须要统一打到皮带头的正中心位置。 其次,语言、动作要一致。一定要设计入场动作,前矮后高、前女后男、统一步伐、统一 鞠躬、统一入座。这里的细节就体现出了你团队的精神风貌、严谨态度。语言表达方面, 一定要选一个口齿清楚、普通话好、反应迅速、应变能力强的人进行陈述。千万不要别人 还没问,自己脑子里就一片空白了。其他几个人在问答环节要适当做出回答,不能一声不吭。那么其他几个人讲什么?就讲你所负责的那个方面,其他方面的问题你不是很清楚就 千万不要开口讲。千万不能出现几个人的回答相矛盾的情况。 还有就是,并非对于评委的每一个问题在回答前都要说声“谢谢您的问题”。但是,对于 评委给你的建设性意见或者点评,一定要说“感谢您的指点”,然后再做出相应的回答。 最后,千万不能把话讲大,不能急功近利。中国人现在普遍比较浮躁,做了一点点事情, 往往都把它吹得很大,在学术上千万不能这样!一定要就作品谈作品,就内容说内容,不 要夸大成果的作用与应用前景。你们所要做的,就是把自己已经做得工作体现出来!所有 的数据都一定要亲自实验、推算得到,必须严谨。只要你把这些都做到了,你的作品前景 与价值,专家自然也就明了于心了。

2003年数学建模A题

2003高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目 (请先阅读“对论文格式的统一要求”) A题 SARS的传播 SARS(Severe Acute Respiratory Syndrome,严重急性呼吸道综合症, 俗称:非典型肺炎)是21世纪第一个在世界范围内传播的传染病。SARS的爆发和蔓延给我国的经济发展和人民生活带来了很大影响,我们从中得到了许多重要的经验和教训,认识到定量地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。请你们对SARS 的传播建立数学模型,具体要求如下: (1)对附件1所提供的一个早期的模型,评价其合理性和实用性。 (2)建立你们自己的模型,说明为什么优于附件1中的模型;特别要说明怎样才能建立一个真正能够预测以及能为预防和控制提供可靠、足够的信息的模型,这样做的困难在哪里?对于卫生部门所采取的措施做出评论,如:提前或延后5天采取严格的隔离措施,对疫情传播所造成的影响做出估计。附件2提供的数据供参考。

(3)收集SARS对经济某个方面影响的数据,建立相应的数学模型并进行预测。附件3提供的数据供参考。 (4)给当地报刊写一篇通俗短文,说明建立传染病数学模型的重要性。 附件1: SARS疫情分析及对北京疫情走势的预测 2003年5月8日 在病例数比较多的地区,用数理模型作分析有一定意义。前几天,XXX老师用解析公式分析了北京SARS疫情前期的走势。在此基础上,我们加入了每个病人可以传染他人的期限(由于被严格隔离、治愈、死亡等),并考虑在不同阶段社会条件下传染概率的变化,然后先分析香港和广东的情况以获得比较合理的参数,最后初步预测北京的疫情走势。希望这种分析能对认识疫情,安排后续的工作生活有帮助。 1 模型与参数 假定初始时刻的病例数为N0,平均每病人每天可传染K个人(K

数学建模各种分析报告方法

现代统计学 1.因子分析(Factor Analysis) 因子分析的基本目的就是用少数几个因子去描述许多指标或因素之间的联系,即将相关比较密切的几个变量归在同一类中,每一类变量就成为一个因子(之所以称其为因子,是因为它是不可观测的,即不是具体的变量),以较少的几个因子反映原资料的大部分信息。 运用这种研究技术,我们可以方便地找出影响消费者购买、消费以及满意度的主要因素是哪些,以及它们的影响力(权重)运用这种研究技术,我们还可以为市场细分做前期分析。 2.主成分分析 主成分分析主要是作为一种探索性的技术,在分析者进行多元数据分析之前,用主成分分析来分析数据,让自己对数据有一个大致的了解是非常重要的。主成分分析一般很少单独使用:a,了解数据。(screening the data),b,和cluster analysis一起使用,c,和判别分析一起使用,比如当变量很多,个案数不多,直接使用判别分析可能无解,这时候可以使用主成份发对变量简化。(reduce dimensionality)d,在多元回归中,主成分分析可以帮助判断是否存在共线性(条件指数),还可以用来处理共线性。 主成分分析和因子分析的区别 1、因子分析中是把变量表示成各因子的线性组合,而主成分分析中则是把主成分表示成个变量的线性组合。 2、主成分分析的重点在于解释个变量的总方差,而因子分析则把重点放在解释各变量之间的协方差。 3、主成分分析中不需要有假设(assumptions),因子分析则需要一些假设。因子分析的假设包括:各个共同因子之间不相关,特殊因子(specific factor)之间也不相关,共同因子和特殊因子之间也不相关。 4、主成分分析中,当给定的协方差矩阵或者相关矩阵的特征值是唯一的时候,的主成分一般是独特的;而因子分析中因子不是独特的,可以旋转得到不同的因子。 5、在因子分析中,因子个数需要分析者指定(spss根据一定的条件自动设定,只要是特征值大于1的因子进入分析),而指定的因子数量不同而结果不同。在主成分分析中,成分的数量是一定的,一般有几个变量就有几个主成分。 和主成分分析相比,由于因子分析可以使用旋转技术帮助解释因子,在解释方面更加有优势。大致说来,当需要寻找潜在的因子,并对这些因子进行解释的时候,更加倾向于使用因子分析,并且借助旋转技术帮助更好解释。而如果想把现有的变量变成少数几个新的变量(新的变量几乎带有原来所有变量的信息)来进入后续的分析,则可以使用主成分分析。当然,这中情况也可以使用因子得分做到。所以这中区分不是绝对的。 总得来说,主成分分析主要是作为一种探索性的技术,在分析者进行多元数据分析之前,用主成分分析来分析数据,让自己对数据有一个大致的了解是非常重要的。主成分分析一般很少单独使用:a,了解数据。(screening the data),b,

数学建模-数据的统计分析

数学建模与数学实验 课程设计 学院数理学院专业数学与应用数学班级学号 学生姓名指导教师 2015年6月

数据的统计分析 摘要 问题:某校60名学生的一次考试成绩如下: 93 75 83 93 91 85 84 82 77 76 77 95 94 89 91 88 86 83 96 81 79 97 78 75 67 69 68 84 83 81 75 66 85 70 94 84 83 82 80 78 74 73 76 70 86 76 90 89 71 66 86 73 80 94 79 78 77 63 53 55 计算均值、标准差、极差、偏度、峰度,画出直方图;检验分布的正态性; 若检验符合正态分布,估计正态分布的参数并检验参数; 模型:正态分布。 方法:运用数据统计知识结合MATLAB软件 结果:符合正态分布

问题重述 某校60名学生的一次考试成绩如下: 93 75 83 93 91 85 84 82 77 76 77 95 94 89 91 88 86 83 96 81 79 97 78 75 67 69 68 84 83 81 75 66 85 70 94 84 83 82 80 78 74 73 76 70 86 76 90 89 71 66 86 73 80 94 79 78 77 63 53 55 (1)计算均值、标准差、偏差、峰度,画出直方图; (2)检验分布的正态性; (3)若检验符合正态分布,估计正态分布的参数并检验参数。 模型假设 假设一:此组成绩没受外来因素影响。 假设二:每个学生都是独自完成考试的。 假设三:每个学生的先天条件相同。 三.分析与建立模型 像类似数据的信息量比较大,可以用MATLAB 软件决绝相关问题,将n 名学生分为x 组,每组各n\x 个学生,分别将其命为1x ,2X ……j x 由MATLAB 对随机统计量x 进行命令。此时对于直方图的命令应为 Hist(x,j) 源程序为: x1=[93 75 83 93 91 85 84 82 77 76 ] x2=[77 95 94 89 91 88 86 83 96 81 ] x3=[79 97 78 75 67 69 68 84 83 81 ]

数学建模参赛真实经验(强烈推荐)

数学建模参赛真实经验(强烈推荐) 本文档节选自: Matlab在数学建模中的应用,卓金武等编著,北航出版社,2011年4月出版 以下内容根据作者的讲座整理出来,多年数学建模实践经历证明这些经验对数学建模参赛队员非常有帮助,希望大家结合自己的实践慢慢体会总结,并祝愿大家在数学建模和Matlab世界能够找到自己的快乐和价值所在。 一、如何准备数学建模竞赛 一般,可以把参加数学建模竞赛的过程分成三个阶段:第一阶段,是个人的入门和积累阶段,这个阶段关键看个人的主观能动性;第二阶段,就是通常各学校都进行的集训阶段,通过模拟实战来提高参赛队员的水平;第三阶段是实际比赛阶段。这里讲的如何准备数学建模竞赛是针对第一阶段来讲的。 回顾作者自己的参赛过程,认为这个阶段是真正的学习阶段,就像是修炼内功一样,如果在这个阶段打下深厚的基础,对后面的两个阶段非常有利,也是个人是否能在建模竞赛中占优势的关键阶段。下面就分几个方面谈一下如何准备数学建模竞赛。 首先是要有一定的数学基础,尤其是良好的数学思维能力。并不是数学分数高就说明有很高的数学思维能力,但扎实的数学知识是数学思维的根基。对大学生来说,有高等数学、概率和线性代数就够了,当然其它数学知识知道的越多越好了,如图论、排队论、泛函等。我大一下学期开始接触数学建模,大学的数学课程只学习过高等数学。说这一点,主要想说明只要数学基础还可以,平时的数学考试都能在80分以上就可以参加数学建模竞赛了,数学方面的知识可以在以后的学习中逐渐去提高,不必刻意去补充单纯的数学理论。 真正准备数学建模竞赛应该从看数学建模书籍开始,要知道什么是数学建模,有哪些常见的数学模型和建模方法,知道一些常见的数学建模案例,这些方面都要通过看建模方面的书籍而获得。现在数学建模的书籍也比较多,图书馆和互联网上都有丰富的数学建模资料。作者认为姜启源、谢金星、叶齐孝、朱道元等老师的建模书籍都非常的棒,可以先看二三本。刚开始看数学建模书籍时,一定会有很多地方看不懂,但要知道基本思路,时间长了就知道什么问题用什么建模方法求解了。这里面需要提的一点是,运筹学与数学建模息息相关,最好再看一二本运筹学著作,仍然可以采取诸葛亮的看书策略,只观其大略就可以了,等知道需要具体用哪块知识后,再集中精力将其消化,然后应用之。 大家都知道,参加数学建模竞赛一定要有些编程功底,当然现在有Matlab这种强大的工程软件,对编程的的要求就降低了,至少入门容易多了,因为很容易用1条Matlab命令解决以前要用20行C语言才能实现的功能。因为Matlab的强大功能,Matlab在数学建模中已经有了非常广泛的应用,在很多学校,数学建模队员必须学习Matlab。当然Matlab的入门也非常容易,只要有本Matlab参考书,照猫画虎可以很快实现一些基本的数学建模功能,如数据处理、绘图、计算等。我的一个队友,当年用一天时间把一本二百多页的Matlab 教程操作完了,然后在经常运用中,慢慢地就变成了一名Matlab高手了。 对于有些编程基础的同学,最好再看一些算法方面的书籍,了解常见的数据结构和基本

全国数学建模大赛题目

2010高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目 A题储油罐的变位识别与罐容表标定 通常加油站都有若干个储存燃油的地下储油罐,并且一般都有与之配套的“油位计量管理系统”,采用流量计和油位计来测量进/出油量与罐内油位高度等数据,通过预先标定的罐容表(即罐内油位高度与储油量的对应关系)进行实时计算,以得到罐内油位高度和储油量的变化情况。 许多储油罐在使用一段时间后,由于地基变形等原因,使罐体的位置会发生纵向倾斜和横向偏转等变化(以下称为变位),从而导致罐容表发生改变。按照有关规定,需要定期对罐容表进行重新标定。图1是一种典型的储油罐尺寸及形状示意图,其主体为圆柱体,两端为球冠体。图2是其罐体纵向倾斜变位的示意图,图3是罐体横向偏转变位的截面示意图。 请你们用数学建模方法研究解决储油罐的变位识别与罐容表标定的问题。 (1)为了掌握罐体变位后对罐容表的影响,利用如图4的小椭圆型储油罐(两端平头的椭圆柱体),分别对罐体无变位和倾斜角为α=4.10的纵向变位两种情况做了实验,实验数据如附件1所示。请建立数学模型研究罐体变位后对罐容表的影响,并给出罐体变位后油位高度间隔为1cm的罐容表标定值。 (2)对于图1所示的实际储油罐,试建立罐体变位后标定罐容表的数学模型,即罐内储油量与油位高度及变位参数(纵向倾斜角度α和横向偏转角度β)之间的一般关系。请利用罐体变位后在进/出油过程中的实际检测数据(附件2),根据你们所建立的数学模型确定变位参数,并给出罐体变位后油位高度间隔为10cm的罐容表标定值。进一步利用附件2中的实际检测数据来分析检验你们模型的正确性与方法的可靠性。 附件1:小椭圆储油罐的实验数据 附件2:实际储油罐的检测数据 地平线油位探针

《数学建模》选题.

《数学建模》选题(一) 1、选址问题研究 在社会经济发展过程中, 经常需要在系统中设置一个或多个集散物质、传输信息或执行某种服务的“中心”。在设计和规划商业中心、自来水厂、消防站、医院、飞机场、停车场、通讯系统中的交换台站等的时候,经常需要考虑将场址选在什么位置才能使得系统的运行效能最佳。选址问题, 是指在指定的范围内, 根据所要求的某些指标,选择最满意的场址。在实际问题中,也就是关于为需要设置的“设施”选择最优位置的问题。选址问题是一个特殊类型的最优化问题,它属于非线性规划和组合最优化的研究范围。由于它本身所具有的特点,存在着单独研究的必要性和重要性。 1.1“中心”为点的情形 如图1,有一条河,两个工厂P 和Q位于河岸L(直线)的同一侧,工厂 P 和 Q 距离河岸L分别为8千米和10千米,两个工厂的距离为14千米,现要在河的工厂一侧选一点R,在R处建一个水泵站,向两工厂P、Q 输水,请你给出一个经济合理的设计方案。 图1 图2 (即找一点 R ,使 R 到P、Q及直线l的距离之和为最小。) 要求和给分标准: 提出合理方案,建立坐标系,分情况定出点R的位置,0分——70分。 将问题引申: (1)、若将直线 L缩成一个点(如向水库取水),则问题就是在三角形内求一点R,使R到三角形三顶点的距离之和为最小(此点即为费尔马点)。 (2)、若取水的河道不是直线,是一段圆弧(如图2),该如何选点? 对引申问题给出给出模型和讨论30分——50分。 抄袭者零分;无模型者不及格;无程序和运行结果扣20-30分;无模型优缺点讨论扣10分。 1.2“中心”为线的情形

在油田管网和公路干线的设计中提出干线网络的选址问题: 问题A :在平面上给定n 个点n P P P ,,,21 ,求一条直线L ,使得 ∑=n i i i L P d w 1 ),( (1) 为最小,其中i w 表示点i P 的权,),(L P d i 表示点i P 到第直线L 的距离。 问题B :平面上给定n 条直线n L L L ,,,21 , 求一点X , 使 ∑=n i i i L X d w 1 ),( (2) 为最小,其中i w 表示直线i L 的权,),(i L X d 表示点X 到第直线i L 的距离。 问题C :在平面上给定n 个点n P P P ,,,21 ,求一条直线L ,使得 ),(max 1L P d w i i n i ≤≤ (1) 为最小,其中i w 表示点i P 的权,),(L P d i 表示点i P 到第直线L 的距离。 问题D :平面上给定n 条直线n L L L ,,,21 , 求一点X , 使 ),(max 1i i n i L X d w ≤≤ (2) 为最小,其中i w 表示直线i L 的权,),(i L X d 表示点X 到第直线i L 的距离。 参考文献 【1】林诒勋, 尚松蒲. 平面上的点—线选址问题[J]. 运筹学学报,2002,6(3):61—68. 【2】尚松蒲, 林诒勋. 平面上的min-max 型点—线选址问题[J]. 运筹学学报,2003,7(3):83—91. 要求和给分标准: 选择问题A 和B(或者C 和D)进行研究:根据文献重述模型(10分),提出自己的算法(30分),计算机仿真验证算法的正确性(40分,含如何在平面上随机产生n 个点,对每个点随机赋权,按照算法编程实现求干线的程序,并将寻得的干线和点在平面上图示,建议用MATLAB 编程)。 将问题引申: 如果同时确定两条、三条干线,应该如何讨论?其他情形的讨论? 对引申问题给出给出模型和讨论20分——30分。 抄袭者零分;无模型者不及格;无程序和运行结果扣20-30分;无模型优缺

数学建模方法和步骤

数学建模的主要步骤: 第一、模型准备 首先要了解问题的实际背景,明确建模目的,搜集必需的各种信息,尽量弄清对象的特征. 第二、模型假设 根据对象的特征和建模目的,对问题进行必要的、合理的简化,用精确的语言作出假设,是建模至关重要的一步.如果对问题的所有因素一概考虑,无疑是一种有勇气但方法欠佳的行为,所以高超的建模者能充分发挥想象力、洞察力和判断力,善于辨别主次,而且为了使处理方法简单,应尽量使问题线性化、均匀化. 第三、模型构成 根据所作的假设分析对象的因果关系,利用对象的内在规律和适当的数学工具,构造各个量间的等式关系或其它数学结构.这时,我们便会进入一个广阔的应用数学天地,这里在高数、概率老人的膝下,有许多可爱的孩子们,他们是图论、排队论、线性规划、对策论等许多许多,真是泱泱大国,别有洞天.不过我们应当牢记,建立数学模型是为了让更多的人明了并能加以应用,因此工具愈简单愈有价值. 第四、模型求解 可以采用解方程、画图形、证明定理、逻辑运算、数值运算等各种传统的和近代的数学方法,特别是计算机技术.一道实际问题的解决往往需要纷繁的计算,许多时候还得将系统运行情况用计算机模拟出来,因此编程和熟悉数学软件包能力便举足轻重. 第五、模型分析 对模型解答进行数学上的分析."横看成岭侧成峰,远近高低各不?quot;,能否对模型结果作出细致精当的分析,决定了你的模型能否达到更高的档次.还要记住,不论那种情况都需进行误差分析,数据稳定性分析. 数学建模采用的主要方法有: (一)、机理分析法:根据对客观事物特性的认识从基本物理定律以及系统的结构数据来推导出模 型. 1、比例分析法:建立变量之间函数关系的最基本最常用的方法. 2、代数方法:求解离散问题(离散的数据、符号、图形)的主要方法. 3、逻辑方法:是数学理论研究的重要方法,对社会学和经济学等领域的实际问题,在决策,对策等学科中得到广泛应用. 4、常微分方程:解决两个变量之间的变化规律,关键是建立“瞬时变化率”的表达式. 5、偏微分方程:解决因变量与两个以上自变量之间的变化规律. (二)、数据分析法:通过对量测数据的统计分析,找出与数据拟合最好的模型 1、回归分析法:用于对函数f(x)的一组观测值(xi,fi)i=1,2,…,n,确定函数的表达式,由于处理的是静态的独立数据,故称为数理统计方法. 2、时序分析法:处理的是动态的相关数据,又称为过程统计方法. 3、回归分析法:用于对函数f(x)的一组观测值(xi,fi)i=1,2,…,n,确定函数的表达式,由于处理的是静态的独立数据,故称为数理统计方法.

数学建模选拔方案及试题

云南大学旅游文化学院第一届大学生数学建模竞赛组织的通知全国大学生数学建模竞赛是全国高校规模最大的课外科技活动 之一,于每年9月举行。为培训和选拔我校优秀学生参加2014年全国大学生数学建模竞赛,特举办此次预选赛。 一、竞赛目的: 激发学生学习数学的积极性,开拓知识面,提高学生独立分析问题、建立数学模型、运用计算机技术模拟解决实际问题、论文写作等的综合能力,鼓励广大青年学生在基础及应用学科研究中推陈出新,提升对数学科学理论及其应用的价值认识;加强数学与经济金融、计算机等学科之间的联系,促进数学教育改革;培养学生的创造精神及合作意识,塑造同学们的科创意识与团队精神,为同学们将来能更好地走上社会、服务社会打下更为坚实的基础。 二、参赛对象及报名方式: 1、参赛对象:信科系、会计系、经管系学生。 2、报名方式:参赛者以个人为单位报名,每队1人 三、竞赛内容及相关要求: 1、竞赛内容:本次预赛提供A、B两个竞赛题目,题目有较大的灵活性供参赛者发挥其创造能力,参赛者自选其中一个题目,根据题目要求,完成一篇包括模型的假设、建立和求解、计算方法的设计和计算机实现、结果的分析和检验、模型的改进等方面的论文(即答卷)。

2、竞赛时间:6月10日——6月20日 3、竞赛要求:竞赛采取开放形式,参赛学生可到信科系吕小俊、李睿、靳巧花老师处复制或到所在系部复制参赛试题,完成作品。 各参赛队于6月20日下午6点前完成论文,并将电子稿(WORD 或PDF版本)与打印稿交到信科系办公室2-204。电子稿统一命名格式为“专业_姓名_学号”,如“国贸_张三_20131203088”。论文(包括电子稿与打印稿)需要制作论文封面,论文封面参见附件三。论文不得抄袭,如发现论文抄袭,直接取消参赛资格! 四、奖项设置 根据参赛情况评选出一等奖5%,二等奖10%,三等奖20%及优胜奖若干。获奖者可获得由学院颁发的证书,并参加2014年全国大学生数学建模大赛校内集训。 联系人及电话: 杨七九(办公室) 附件: 1、预赛试题A题 2、预赛试题B题 3、数学建模论文格式

(完整版)数学建模五步法与灵敏度分析

灵敏度分析 简介: 研究与分析一个系统(或模型)的状态或输出变化对系统参数或周围条件变化的敏感程度的方法。在最优化方法中经常利用灵敏度分析来研究原始数据不准确或发生变化时最优解的稳定性。通过灵敏度分析还可以决定哪些参数对系统或模型有较大的影响。因此,灵敏度分析几乎在所有的运筹学方法中以及在对各种方案进行评价时都是很重要的。 用途: 主要用于模型检验和推广。简单来说就是改变模型原有的假设条件之后,所得到的结果会发生多大的变化。 举例(建模五步法): 一头猪重200磅,每天增重5磅,饲养每天需花费45美分。猪的市场价格为每磅65美分,但每天下降1美分,求出售猪的最佳时间。 建立数学模型的五个步骤: 1.提出问题 2.选择建模方法 3.推到模型的数学表达式 4.求解模型 5.回答问题 第一步:提出问题 将问题用数学语言表达。例子中包含以下变量:猪的重量w(磅),从现在到出售猪期间经历的时间t(天),t天内饲养猪的花费C(美元),猪的市场价格p(美元/磅),出售生猪所获得的收益R(美元),我们最终要获得的净收益P(美元)。还有一些其他量,如猪的初始重量200磅。 (建议先写显而易见的部分) 猪从200磅按每天5磅增加 (w磅)=(200磅)+(5磅/天)*(t天) 饲养每天花费45美分 (C美元)=(0.45美元/天)*(t天) 价格65美分按每天1美分下降 (p美元/磅)=(0.65美元/磅)-(0.01美元/磅)*(t天) 生猪收益 (R美元)=(p美元/磅)*(w磅) 净利润 (P美元)=(R美元)-(C美元) 用数学语言总结和表达如下: 参数设定: t=时间(天)

w=猪的重量(磅) p=猪的价格(美元/磅) C=饲养t天的花费(美元) R=出售猪的收益(美元) P=净收益(美元) 假设: w=200+5t C=0.45t p=0.65-0.01t R=p*w P=R-C t>=0 目标:求P的最大值 第二步:选择建模方法 本例采用单变量最优化问题或极大—极小化问题 第三步:推导模型的数学表达式子 P=R-C (1) R=p*w (2) C=0.45t (3) 得到R=p*w-0.45t p=0.65-0.01t (4) w=200+5t (5) 得到P=(0.65-0.01t)(200+5t)-0.45t 令y=P是需最大化的目标变量,x=t是自变量,现在我们将问题转化为集合S={x:x>=0}上求函数的最大值: y=f(x)=(0.65-0.01x)(200+5x)-0.45x (1-1) 第四步:求解模型 用第二步中确定的数学方法解出步骤三。例子中,要求(1-1)式中定义的y=f (x)在区间x>=0上求最大值。下图给出了(1-1)的图像和导数(应用几何画板绘制)。在x=8为全局极大值点,此时f(8)=133.20。因此(8,133.20)为f在整个实轴上的全局极大值点,同时也是区间x>=0上的最大值点。 第五步:回答问题 根据第四步,8天后出售生猪的净收益最大,可以获得净收益133.20美元。只要第一步中的假设成立,这一结果正确。

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