1数学建模概述
数学建模简介及数学建模常用方法

数学建模简介及数学建模常用方法数学建模,简单来说,就是用数学的语言和方法来描述和解决实际问题的过程。
它就像是一座桥梁,将现实世界中的复杂问题与数学的抽象世界连接起来,让我们能够借助数学的强大工具找到解决问题的有效途径。
在我们的日常生活中,数学建模无处不在。
比如,当我们规划一次旅行,考虑路线、时间和费用的最优组合时;当企业要决定生产多少产品才能实现利润最大化时;当交通部门设计道路规划以减少拥堵时,这些背后都有着数学建模的身影。
那么,数学建模具体是怎么一回事呢?数学建模首先要对实际问题进行观察和分析,明确问题的关键所在,确定需要考虑的因素和变量。
然后,根据这些因素和变量,运用数学知识建立相应的数学模型。
这个模型可以是一个方程、一个函数、一个图表,或者是一组数学关系。
接下来,通过对模型进行求解和分析,得到理论上的结果。
最后,将这些结果与实际情况进行对比和验证,如果结果不符合实际,就需要对模型进行修正和改进,直到得到满意的结果。
数学建模的过程并不是一帆风顺的,往往需要不断地尝试和调整。
但正是这种挑战,让数学建模充满了魅力和乐趣。
接下来,让我们了解一下数学建模中常用的一些方法。
第一种常用方法是线性规划。
线性规划是研究在一组线性约束条件下,如何使一个线性目标函数达到最优的数学方法。
比如说,一个工厂要生产两种产品,每种产品需要不同的资源和时间,而工厂的资源和时间是有限的,那么如何安排生产才能使利润最大呢?这时候就可以用线性规划来解决。
第二种方法是微分方程模型。
微分方程可以用来描述一些随时间变化的过程,比如人口的增长、传染病的传播、物体的运动等。
通过建立微分方程,并求解方程,我们可以预测未来的发展趋势,从而为决策提供依据。
第三种是概率统计方法。
在很多情况下,我们面临的问题具有不确定性,比如市场需求的波动、天气的变化等。
概率统计方法可以帮助我们处理这些不确定性,通过收集和分析数据,估计概率分布,进行假设检验等,为决策提供风险评估和可靠性分析。
数学建模课堂PPT(部分例题分析)

在解决实际问题时,概率论与数 理统计可以帮助我们描述和预测 随机事件,例如股票价格波动、
市场需求等。
概率论中的随机过程和数理统计 中的回归分析在金融、保险等领
域有广泛应用。
概率论与数理统计
概率论与数理统计是研究随机现 象的数学分支,用于对不确定性
和风险进行量化分析。
在解决实际问题时,概率论与数 理统计可以帮助我们描述和预测 随机事件,例如股票价格波动、
例题三:股票价格预测模型
要点一
总结词
要点二
详细描述
描述如何预测股票价格的走势
股票价格预测模型旨在通过分析历史数据和市场信息,来 预测股票价格的走势。该模型通常采用时间序列分析、回 归分析、机器学习等方法,来建立股票价格与相关因素之 间的数学关系。例如,可以使用ARIMA模型或神经网络模 型来预测股票价格的走势。
总结词
模型的复杂度
详细描述
在选择数学模型时,需要考虑模型的复杂度。如果数据量 较小,应选择简单模型以避免过拟合;如果数据量较大, 可以选择复杂模型以提高预测精度。
详细描述
在选择数学模型时,需要考虑模型的适用范围。例如,逻 辑回归模型适用于二分类问题,而K均值聚类模型则适用 于无监督学习中的聚类问题。
总结词
模型的复杂度
详细描述
在选择数学模型时,需要考虑模型的复杂度。如果数据量 较小,应选择简单模型以避免过拟合;如果数据量较大, 可以选择复杂模型以提高预测精度。
例题三:股票价格预测模型
总结词
分析模型的假设条件和局限性
详细描述
股票价格预测模型通常基于一些假设条件,如假设股票 价格是随机的或遵循一定的规律。然而,在实际情况下 ,股票价格受到多种因素的影响,如公司业绩、宏观经 济状况、市场情绪等。因此,这些模型可能存在局限性 ,不能完全准确地预测股票价格的走势。
数学建模的概念方法和意义

动态规划
解决多阶段决策问题,如最优路径、生产调 度等。
03
数学建模的意义与应用
在科学领域的应用
01
物理建模
通过建立数学模型来描述物理现 象和规律,如牛顿第二定律、热 传导方程等。
化学建模
02
03
生物建模
通过数学模型描述化学反应过程 和机理,如反应动力学方程、化 学平衡方程等。
用数学模型研究生物学问题,如 种群增长模型、基因表达模型等。
心理学研究
数学建模在心理学研究中用于描述人类认知 过程、情感反应和心理发展规律。
公共政策分析
数学建模在公共政策分析中用于评估政策效 果、预测社会趋势和制定科学决策。
04
数学建模的未来发展与挑战
人工智能与数学建模
人工智能与数学建模的结 合
人工智能技术为数学建模提供了强大的计算 能力和数据分析能力,使得复杂模型的建立 和求解成为可能。
金融建模
数学建模在金融领域中用于股票价格预测、风 险评估和投资组合优化。
经济学分析
数学建模在经济分析中用于描述市场供需关系、 经济增长和经济发展模式等。
计量经济学
数学建模在计量经济学中用于探索经济现象的内在规律和因果关系。
在社会领域的应用
社会学研究
数学建模在社会学研究中用于分析社会结构、 人口动态和人类行为模式。
假设不合理
在建模过程中,为了简化问题, 常常会做出一些假设,但这些假 设有时可能与实际情况存在较大 偏差。
数据不足或数据质
量差
在建模过程中,需要用到大量的 数据,但有时数据可能不足或质 量较差,导致模型无法准确反映 实际情况。
02
数学建模的主要方法
代数法
代数法
数学建模基础知识

数学建模基础知识引言:数学建模是一门以数学为工具、以实际问题为研究对象、以模型为核心的学科。
它通过将实际问题抽象为数学模型,并利用数学方法对模型进行分析和求解,从而得到问题的解决方案。
在数学建模中,有一些基础知识是必不可少的,本文将介绍数学建模的基础知识,包括概率与统计、线性代数、微积分和优化算法。
一、概率与统计概率与统计是数学建模的基础。
概率论用于描述随机现象的规律性,统计学则用于从观测数据中推断总体的特征。
在数学建模中,需要根据实际问题的特点选择合适的概率模型,并利用统计方法对模型进行参数估计。
1.1 概率模型概率模型是概率论的基础,在数学建模中常用的概率模型包括离散型随机变量模型和连续型随机变量模型。
离散型随机变量模型适用于描述离散型随机事件,如投硬币的结果、掷骰子的点数等;连续型随机变量模型适用于描述连续型随机事件,如身高、体重等。
在选择概率模型时,需要根据实际问题的特点进行合理选择。
1.2 统计方法统计方法用于从观测数据中推断总体的特征。
在数学建模中,经常需要根据样本数据对总体参数进行估计。
常用的统计方法包括点估计和区间估计。
点估计用于估计总体参数的具体值,如均值、方差等;区间估计则用于给出总体参数的估计范围。
另外,假设检验和方差分析也是数学建模中常用的统计方法。
二、线性代数线性代数是数学建模的重要工具之一。
它研究线性方程组的解法、向量空间与线性变换等概念。
在线性方程组的求解过程中,常用的方法包括高斯消元法、矩阵的逆和特征值分解等。
线性代数还广泛应用于图论、网络分析等领域。
2.1 线性方程组线性方程组是线性代数的基础,它可以用矩阵和向量的形式来表示。
求解线性方程组的常用方法有高斯消元法、矩阵的逆矩阵和克拉默法则等。
高斯消元法通过矩阵的初等行变换将线性方程组转化为简化行阶梯形式,从而求得方程组的解。
2.2 向量空间与线性变换向量空间是线性代数的核心概念,它由若干个向量组成,并满足一定的运算规则。
2020-2021数学北师大版第一册教师用书:第8章 一、数学建模简介含解析

2020-2021学年新教材数学北师大版必修第一册教师用书:第8章一、数学建模简介含解析
学习目标核心素养
1.了解数学建模的意义;2.了解数学建模的基本过程.(重点)
3.能够运用已有函数模型或建立函数模型解决实际问题.(重点,难点)1。
经历数学建模的全过程,培养数学抽象、数据分析的数学素养.
2.通过数学建模解决实际应用问题,提升数学运算、逻辑推理和直观想象的数学素养.
一、数学建模简介
1.数学建模的概念
数学建模是对现实问题进行数学抽象,用数学语言表达问题、用数学知识与方法构建模型解决问题的过程,也是推动数学发展的动力.
2.数学建模一般步骤
3.数学建模活动的主要过程
(1)选题:就是选定研究的问题.
(2)开题:就是进一步明确研究的问题和设计解决问题的方案.
(3)做题:是研究者(研究小组)建立数学模型、用数学解决实际问题的实践活动.
(4)结题:是研究小组向老师和同学们报告研究成果、进行答辩的过程,一般来讲,结题会是结题的基本形式.
攀上山峰,见识险峰,你的人生中,也许你就会有苍松不惧风吹和不惧雨打的大无畏精神,也许就会有腊梅的凌寒独自开的气魄,也许就会有春天的百花争艳的画卷,也许就会有钢铁般的意志。
数学建模的认识与体会

数学建模的认识与体会一、数学建模的起源1985年,在美国科学基金会的资助下,创办了一个名为“数学建模竞赛”(Mathematical Competition in Modeling 后改名Mathematical Contest in Modeling,简称MCM)一年一度的大学水平的竞赛,竞赛以三名学生组成一个队,赛前有指导教师培训。
MCM的宗旨是鼓励大学师生对范围并不固定的各种实际问题予以阐明、分析并提出解法,通过这样一种结构鼓励师生积极参与并强调实现完整的模型构造的过程。
以竞赛的方式培养学生应用数学进行分析、推理、证明和计算的能力;用数学语言表达实际问题及用普通人能理解的语言表达数学结果的能力;应用计算机及相应数学软件的能力;独立查找文献,自学的能力,组织、协调、管理的能力;创造力、想象力、联想力和洞察力。
他还可以培养学生不怕吃苦、敢于战胜困难的坚强意志,培养自律、团结的优秀品质,培养正确的数学观。
它是一种彻底公开的竞赛,每年的赛题来源于实际问题。
比赛时要求就选定的赛题每个队在连续三天的时间里写出论文,它包括:问题的适当阐述;合理的假设;模型的分析、建立、求解、验证;结果的分析;模型优缺点讨论等。
最后由专家组成的评阅组进行评阅,评出优秀论文,并给予某种奖励。
它只有唯一的禁律,就是在竞赛期间不得与队外任何人(包括指导教师)讨论赛题,但可以利用任何图书资料、互联网上的资料、任何类型的计算机和软件等,为充分发挥参赛学生的创造性提供了广阔的空间。
第一届MCM 时,就有美国70所大学90个队参加,到1992年已经有美国及其它一些国家的189所大学292个队参加,在某种意义下,已经成为一种国际性的竞赛,影响极其广泛。
我国自1989年起陆续有高校参加美国大学生数学建模竞赛。
1992年由中国工业与应用数学协会组织举办了自己的大学生数学建模竞赛,并成为国家教育部组织的全国大学生四项学科竞赛之一。
十几年来,这项比赛的规模以年增长率25%以上的速度在发展。
数学建模介绍PPT课件
•对任意的,有f()、 g()
•至少有一个为0,
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本问题归为证明如下数学命题: 数学命题:(本问题的数学模型)
已知f()、 g()都是的非负连续函数,对任意的 ,有f() g()=0,且f(0) >0、 g(0)=0 ,则有存在0, 使f(0)= g(0)=0
模型求解 证明:将椅子旋转90°,对角线AC与BD互换,由 f(0)>0、 g(0)=0 变为f(/2) =0、 g(/2) >0
的解答
解
释
数学模型 的解答
12
实践
理论
实践
表述 求解 解释 验证
根据建模目的和信息将实际问题“翻译”成 数学问题 选择适当的数学方法求得数学模型的解答
将数学语言表述的解答“翻译”回实际对 象 用现实对象的信息检验得到的解答
13
4、建模实例:
例1、椅子能在不平的地面上放稳吗?
• 模型假设 • 1、椅子的四条腿一样长,椅子脚与地面
• 要学习数学建模,应该了解如下与数学建模 有关的概念:
3
• 原型(Prototype)
• 人们在现实世界里关心、研究、或从事生产、 管理的实际对象称为原形。原型有研究对象、 实际问题等。
• 模型(Model)
• 为某个目的将原型的某一部分信息进行简缩、 提炼而构成的原型替代物称为模型。模型有 直观模型、物理模型、思维模型、计算模型、 数学模型等。
• 一个原型可以有多个不同的模型。
4
数学模型:
由数字、字母、或其他数学符号组成、描 述实际对象数量规律的数学公式、图形或算 法称为数学模型
数学建模:
建立数学模型的全过程 (包括表述、求解、解释、检验等)
5
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。
北师大版高中数学课件必修第1册第八章 数学建模活动(一)
(2)小组成员查阅有关资料,进行讨论交流,寻求测量效率高的方法,设计测
量方案(最好设计两套测量方案);
(3)分工合作,明确责任.例如,测量、记录数据、计算求解、撰写报告的分
工等;
(4)撰写报告,讨论交流.可以用照片、模型、PPT等形式展现获得的成果.
想的结果.
对上面的测量报告,教师和同学给出评价.例如,对测量方法,教师和种可行的测量方法;对测量
结果,教师评价为“良”,同学评价为“中”,因为两种方法得到的结果相差较大.
对测量结果的评价,教师和同学产生差异的原因是教师对测量过程的部分
项目实施加分,包括对自制测量仰角的工具等因素作了误差分析;同学则进
其中α,β,a,h如图所示.
两次测角法示意图
2.镜面反射法
(1)将镜子(平面镜)置于平地上,人后退至从镜中能够看到房顶的位置,测量
人与镜子的距离;
(2)将镜子后移a m,重复(1)中的操作;
(3)楼高
ℎ
x 的计算公式为 x=
.
2 -1
其中a1,a2是人与镜子的距离,a是两次观测时镜面之间的距离,h是人的“眼
根据上述要求,每个小组要完成以下工作:
(1)选题
(2)开题
可以在课堂上组织开题交流,让每一个项目小组陈述初步测量方案,教师和
其他同学可以提出质疑.例如:
如果有学生提出要通过测量仰角计算高度,教师可以追问:怎么测量?用什
么工具测量?目的是提醒学生,事先设计出有效的测量方法和选用实用的
测量仪器.
如果有学生提出要通过测量太阳的影长计算高度,教师可以追问:几时测量
与未来计算的关联.
在讨论的基础上,项目小组最终形成各自的测量方案.讨论的目的是让学生
数学建模方法详解
数学建模方法详解数学建模是指利用数学的方法和技巧,对实际问题进行描述、分析和求解的过程。
数学建模方法主要包括问题分析、建立数学模型、模型求解和模型验证四个步骤。
本文将对这四个步骤逐一进行详细介绍。
首先是问题分析阶段。
在这个阶段,我们需要对实际问题进行全面的、深入的思考和分析。
要了解问题的背景和目标,找出问题中的关键因素和变量,并对相关数据进行收集。
通过仔细观察和思考,我们可以发现问题的一些规律和特点,进而确定下一步建模的方向和方法。
接下来是建立数学模型的阶段。
在这个阶段,我们需要构建一个数学模型,用来描述实际问题的本质。
数学模型是一个数学对象,由数学符号和方程组成,可以用来表达实际问题中的各种关系和约束条件。
根据实际问题的特点和要求,可以选择不同的数学模型,如线性模型、非线性模型、概率模型等。
在建立数学模型时,要尽量简化问题,缩小模型的规模和复杂度,以便于后续的求解和分析。
第三个步骤是模型求解阶段。
在这个阶段,我们需要根据建立的数学模型,使用数学方法对模型进行求解,得出问题的答案。
求解过程中,可能涉及到数学分析、数值计算、优化算法等各种技巧和方法。
求解的结果不仅要符合实际问题的要求,还要具有一定的可解释性和合理性。
当然,在求解过程中也可能遇到一些困难和挑战,此时需要灵活运用不同的数学方法,找到合适的解决办法。
最后一个步骤是模型验证阶段。
在这个阶段,我们需要对建立的数学模型进行验证和评估。
模型验证是指通过比较模型的预测结果和实际观测数据,来评估模型的准确性和可靠性。
模型评估的指标可以有很多,如拟合度、误差分析、灵敏度分析等。
通过模型验证,我们可以发现模型的不足之处,进一步改进模型,提高模型的质量和可靠性。
综上所述,数学建模是一个系统的、复杂的过程,需要运用到多种数学方法和技巧。
通过问题分析、建立数学模型、模型求解和模型验证四个步骤,我们可以将实际问题转化为数学问题,并最终求解出问题的答案。
数学建模的过程不仅可以培养我们的逻辑思维和创新能力,还可以帮助我们更好地理解和解决实际问题,为科学研究和实践应用提供有力的工具和方法。
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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yx,分别代表船速、水速,可以列出方程
解方程组,得
221r
mmGF
maF
75050)(75030)(yxyx
小时)(千米小时)(千米/5/20yx 答:船速、水速分别为20千米/小时、5千米小时。 2数学建模过程: 归纳
验 求 证 解 解释
实现对象和数学模型的关系 3数学建模示例: 建模示例之一 椅子的稳定性问题 问题:将四条腿一样长的正方形椅子放在不平的地面上,是否总能设法使它的四条腿同时着地,即放稳。 1假设 1)地面为光滑曲面; 2)相对地面的弯曲程度而言,椅子的腿是足够长的; 3)只要有一点着地就视为已经着地,即将与地面的接 触视为几何上的点接触; 4)椅子的中心不动。 2 建模分析 g
表示A,C与地面距离之和,f表示B,D与地面距离之和,则由三点着地,有
2/0,0gf 不失一般性,设初始时:
y B B A
C A x O
C D D
3 数学命题: 假设: 是 的连续函数, 且对任意,
求证:至少存在 ,使得 4 模型求解
0)0(,0)0(,0fg
现实对象的 信息 数学模型
现实对象的解答 数学模型
的解答
)(),(gf,0)0(g,0)0(f0)()(gf
)2,0(00)()(00gf
,0)2(,0)2(gf 证明: 将椅子转动 2,对角线互换,由 可得 令
由 的连续性,根据介值定理,在 中至少存在一点0,使得 ,即 ,又 ,所以, 。 结论:能放稳。 连续函数的介值定理
思考题1:长方形的椅子会有同样的性质吗? 4建立数学模型的方法和步骤: 方法 机理分析法:以经典数学为工具,分析其内部的机理规律。 统计分析法:以随机数学为基础,经过对统计数据进行分析,得到其内在的规律。如:多元统计分析。 系统分析法:对复杂性问题或主观性问题的研究方法。把定性的思维和结论用定量的手段表示出来。如:层次分析法。 建模步骤
建模步骤 1)模型准备:了解问题的实际背景,明确建模目的,掌握对象的各种信息如统计数据等,弄清实际对象的特征。有时需查资料或到有关单位了解情况等。 2)模型假设:根据实际对象的特征和建模目的,对问题进行必要地合理地简化。不同的假设会得到不同的模型。如果假设过于简单可能会导致模型的失败或部分失败,于是应该修
,0)0(,0)0(fg ,0)0()0()0( ),()()(gfhgfh则 ,0)2()2()2( gfh而
)(h)2,0(0)(0h
)()(00gf0)()(00gf
0)()(00gf
.0)(,),( 0,)()(],[)(fbabfafbaxf使内至少存在一点则在开区间上连续,在闭区间若
maF模型准备 模型假设 模型建立 模型检验 模型分析 模型求解 模型应用 改或补充假设,如“四足动物的体重问题”;如果假设过于详细,试图把复杂的实际现象的各个因素都考虑进去,可能会陷入困境,无法进行下一步工作。分清问题的主要方面和次要方面,抓主要因素,尽量将问题均匀化、线性化。 3)模型建立: • 分清变量类型,恰当使用数学工具; • 抓住问题的本质,简化变量之间的关系; • 要有严密的数学推理,模型本身要正确; • 要有足够的精确度。 4)模型求解:可以包括解方程、画图形、证明定理以及逻辑运算等。会用到传统的和近代的数学方法,计算机技 术(编程或软件包)。特别地近似计算方法(泰勒级数,三角级数, 二项式展开、代数近似、有效数字等)。 5)模型分析:结果分析、数据分析。变量之间的依赖关系或稳定性态;数学预测;最优决策控制。 6)模型检验:把模型分析的结果“翻译”回到实际对象中,用实际现象、数据等检验模型的合理性和适应性检验结果有三种情况:符合好,不好,阶段性和部分性符合好。 7)模型应用:应用中可能发现新问题,需继续完善。
5模型的分类: 1) 按变量的性质分:
离散模型 确定性模型 线性模型 单变量模型 连续模型 随机性模型 非线性模型 多变量模型
2)按时间变化对模型的影响分: 静态模型 参数定常模型 动态模型 参数时变模型
3)按模型的应用领域(或所属学科)分: 人口模型、交通模型、生态模型、城镇规划模型、水资源模型、再生资源利用模型、污染模型、生物数学模型、医学数学模型、地质数学模型、数量经济学模型、数学社会学模型等。 4)按建立模型的数学方法(或所属数学分支)分: 初等模型、几何模型、线性代数模型、微分方程模型、图论模型、马氏链模型、运筹学模型等。 5)按建模目的分: 描述性模型、分析模型、预报模型、优化模型、决策模型、控制模型等。 6)按对模型结构的了解程度分: 白箱模型:其内在机理相当清楚的学科问题,包括力学、热学、电学等。 灰箱模型:其内在机理尚不十分清楚的现象和问题,包括生态、气象、经济、交通等。 黑箱模型:其内在机理(数量关系)很不清楚的现象,如生命科学、社会科学等。 建模示例之二 四足动物的身长和体重问题 问题:四足动物的躯干(不包括头尾)的长度和它的体重有什么关系? 假设:四足动物的躯干为圆柱体,质量为m,长度为l,断面面积为s,直径为d。 建模: ,重量: , 实际中,根据动物进化,不同种类的动物其截面积与长度之比可视为常数,即
所以,得出: 重量与长度的平方成正比。即 注意:这个公式要在实际中检验,基本符合实际,就可作为经验公式来应用,否则要重新建立和完善模型。事实上,与实际吻合不好。 假设:四足动物躯干为一根支撑在四肢上的弹性梁。为下垂度,即梁的最大弯曲度。由弹性理论:
因为
即 为相对下垂度,其值太大,四肢无法支撑;其值过小,四肢的材料和尺寸超过了支撑身体的需要,是一种浪费。因此,从生物角度可以认为,经过长期进化,对于每一种动物,
已达到其合适的数值,即是一个常数(不同种类的动物此值不尽相同),于是 而 ,所以, 结论: ,k可以由统计数据找出。此公式比较符合于实际,可在实际中推广使用。
讨论与思考 讨论题1 大小包装问题 在超市购物时你注意到大包装商品比小包装商品便宜这种现象吗?比如洁银牙膏50g装的每支1.50元,120g装的每支3.00元,二者单位重量的价格比是1.2:1,试用比例方法构造模型解释这种现象。 (1)分析商品价格C与商品重量w的关系。 (2)给出单位重量价格c与w的关系,并解释其实际意义。 提示: 决定商品价格的主要因素:生产成本、包装成本、其他成本。
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sk
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slmmf 2
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2
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23dll
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