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数学建模一

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数学建模作业一

1.用两种方法在同一个坐标下作出y1=x2,y2=x3,y3=x4 y4=x5这四条曲线的图形,并要求用两种方法在图上加各种标注。

(1)

x=linspace(0,0.6,20)

y1=x.^2;

y2=x.^3;

y3=x.^4

y4=x.^5;

plot(x,y1,x,y2,x,y3,x,y4)

gtext('y1=x^2');

gtext('y2=x^3');

gtext('y3=x^4');

gtext('y4=x^5')

xlabel('x')

ylabel('y')

title('curves')

(2)

x=0:0.001:0.6;

y1=x.^2;

y3=x.^4;

y4=x.^5;

plot(x,y1,'r',x,y2,'g',x,y3,'b',x,y4,'k');

xlabel('x');

ylabel('y');

title('抛物线的比较');

text(0.6,0.36,'y1=x^2')

text(0.6,0.216,'y1=x^3')

text(0.6,0.1296,'y1=x^4')

text(0.6,0.07776,'y1=x^5')

2.用subplot分别在不同的坐标系下作出下列四条曲线,为每幅图形加上标题。

(1)概率曲线

2

x

e

y-=;

(2)四叶玫瑰线r=sin2q ;

(3)叶形线?

?

?

??

?

?

+

=

+

=

;

1

3

,

1

3

3

2

3

t

t

y

t

t

x

(4)曳物线

2

2

1

1

1

ln y

y

y

x-

-

±

=

x=1:0.01:5;

y=exp(-x.*x);

subplot(2,2,1);

plot(x,y);

title('概率曲线')

subplot(2,2,2);

a=linspace(0,2*pi);

b=sin(2*a);

polar(a,b);

title('四叶玫瑰线')

subplot(2,2,3);

ezplot('3*t/(1+t.^3)','3*(t.^2)/(1+t.^3)',[0 20]); title('叶形线')

subplot(2,2,4);

f1=inline('log((1+sqrt(1-y.^2))./y)-sqrt(1-y.^2)-x'); f2=inline('log((1-sqrt(1-y.^2))./y)+sqrt(1-y.^2)-x'); ezplot(f1);

hold on;

ezplot(f2);

hold on; title('拽物线');

3.作出下列曲面的3维图形,

(1)

)sin(22y x z +π=; x=-0.5:0.1:5;

y=x;

[x,y]=meshgrid(x,y);

R=sqrt(x.^2+y.^2)+eps;

Z=sin(pi.*R);

Mesh(x,y,z)

(2)环面: ??

???=+=+=,sin ,sin )cos 1(,cos )cos 1(u z v u y v u x )2,0()2,0(ππ∈∈v u 。

程序 ezsurf('(1+cos(u))*cos(v)','(1+cos(u))*sin(v)','sin(u)',[0,2*pi,0,2*pi]);

4.建立一个命令M-文件:求所有的“水仙花数”,所谓“水仙花数”是指一个三位数其各位数字的立方和等于该数本身。例如,153是一个水仙花数,因为153=13+53+33。

function NUM=daffodil()

count=0;

for i=1:9

for j=0:9

for k=0:9

if i^3+j^3+k^3==100*i+10*j+k

count=count+1;

NUM(count)=100*i+10*j+k;

else

end

end

end

end

运行结果:

ans =153 370 371 407

5.编写函数M-文件sq.m :用迭代法求 a x 的值。求平方根的迭代公式为

)a (211n n n x x x +=+

迭代的终止条件为前后两次求出的x 的差的绝对值小于10-5。

function y=sq(a)

err=10^-5;

Xn=a;

Xn1=0.5*(Xn+a/Xn)

while abs(Xn1-Xn)>= err;

Xn=Xn1;

Xn1=0.5*(Xn+a/Xn)

end

y=Xn1;

6. 根据给定的参数方程,绘制下列曲面的图形。

a) 椭球面 u z v u y v u

x s i n ,c o s c o s 2,s i n c o s 3=== ezsurf('3*cos(u)*sin(v)','2*cos(u)*cos(v)','sin(u)',[-2*pi,2*pi,-2*pi,2*pi]);

b) 椭圆抛物面 24,cos 2,sin 3u z v u y v u x ===

ezsurf('3*u*sin(v)','2*u*cos(v)','4*u.^2',[-2*pi,2*pi,-2*pi,2*pi]);

c) 单叶双曲面 u z v u y v u x tan 4,cos sec 2,sin sec 3===

ezsurf('3*sec(u)*sin(v)','2*sec(u)*cos(v)','4*tan(u)',[-2*pi,2*pi,-2*pi,2*pi])

d)双曲抛物面3

,,2

2v u z v y u x -=== ezsurf('u','v','(u.^2-v.^2)/3',[-3,3,-3,3])

e) 旋转面 u z v u y v u x ===,cos ln ,sin ln

ezsurf('log(u)*sin(v)','log(u)*cos(v)','u',[0,100,-2*pi,2*pi]);

f) 圆锥面u z v u y v u x ===,cos ,sin

ezsurf('u*sin(v)','u*cos(v)','u',[-2,2,-2*pi,2*pi]);

g) 环面

u=0:pi/30:2*pi;

v=u;

[U,V]=meshgrid(u,v);

x=(3+0.4*cos(U)).*cos(V);

y=(3+0.4*cos(U)).*sin(V);

z=0.4*sin(V); mesh(x,y,z)

h) 正螺面v z v u y v u x 4,cos ,sin ===

ezsurf('u*sin(v)','u*cos(v)','4*v',[-2,2,-2*pi,2*pi])

数学建模讲义第一章

第一章引言 众所周知,21世纪是知识经济的时代,所谓知识经济是以现代科学技术为核心,建立在知识和信息的生产、存储、使用和消费之上的经济;是以智力资源为第一生产力要素的经济;是以高科技产业为支柱产业的经济。知识创新和技术创新是知识经济的基本要求和内在动力,培养高素质、复合型的创新人才是时代发展的需要。创新人才主要是指具有较强的创新精神、创新意识和创新能力,并能够将创新能力转化为创造性成果的高素质人才。培养创新人才,大学教育是关键,而大学的数学教育在整个大学教育,乃至在人才的培养中都起着重要的奠基作用。正如著名的数学家王梓坤院士所说:“今天的数学兼有科学和技术两种品质,数学科学是授人以能力的技术。”数学作为一门技术,现已经成为一门能够普遍实施的技术,也是未来所需要的高素质创新人才必须要具有的一门技术。随着知识经济发展的需要,创新人才的供需矛盾日趋突现,这也是全社会急呼教学改革的根本所在。因此,现代大学数学教育的思想核心就是在保证打捞学生基础的同时,力求培养学生的创新意识与创新能力、应用意识与应用能力。也就是大学数学教育应是基于传授知识、培养能力、提高素质于一体的教育理念之下的教学体系。数学建模活动是实现这一改革目标的有效途径,也正是数学建模活动为大学的数学教学改革打开了一个突破口,近几年的实践证明,这一改革方向是正确的,成效是显著的。 1.1 数学建模的作用和地位 我们培养人才的目的主要是为了服务于社会、应用于社会,促进社会的进步和发展。而社会实际中的问题是复杂多变的,量与量之间的关系并不明显,并不是套用某个数学公式或只用某个学科、某个领域的知识就可以圆满解决的,这就要求我们培养的人才应有较高的数学素质。即能够从众多的事物和现象中找出共同的、本质的东西,善于抓住问题的主要矛盾,从大量的数据和定量分析中寻找并发现规律,用数学的理论和数学的思维方法以及相关的知识去解决,从而为社会服务。基于此,我们认为定量分析和数学建模等数学素质是知识经济时代人才素质的一个重要方面,是培养创新能力的一个重要方法和途径。因此,开展数学建模活动将会在人才培养的过程中有着重要的地位和起着重要的作用。 1.1.1 数学建模的创新作用 数学科学在实际中的重要地位和作用已普遍地被人们所认识,它的生命力正在不断地增强,这主要是来源于它的应用地位。各行各业和各科学领域都在运用数学,或是建立在数学基础之上的,正像人们所说的“数学无处不在”已成为不可争辩的事实。特别是在生产实践中运用数学的过程就是一个创造性的过程,成功运用的核心就是创新。我们这里所说的创新是指科技创新,所谓的科技创新主要是指在科学拘束领域的新发明、新创造。即发明新事物、新思想、新知识和新规律;创造新理论、新方法和新成果;开拓新的应用领域、解决新的问题。大学是人才培养的基地,而创新人才的培养核心是创新思想、创新意识和创新能力的培养。传统的教学内容和教学方法显然不足以胜任这一重担,数学建模本身就是一个创造性的思维过程,从数学建模的教学内容、教学方法,以及数学建模竞赛活动的培训等都是围绕着一个培养创新人才的核心这个主题内容进行的,其内容取材于实际、方法结合于实际、结果应用于实际。总之,知识创新、方法创新、结果创新、应用创新无不在数学建模的过程中得到体现,这也正是数学建模的创新作用所在。 1.1.2 数学建模的综合作用 对于我们每一个教数学基础科的教师来说,在上第一堂课的时候,按惯例都会讲一下课

最新数学建模习题答案资料

数学建模部分课后习题解答 中国地质大学 能源学院 华文静 1.在稳定的椅子问题中,如设椅子的四脚连线呈长方形,结论如何? 解: 模型假设 (1) 椅子四条腿一样长,椅脚与地面接触处视为一点,四脚的连线呈长方形 (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), 即从数学角度来看,地面是连续曲面。这个假设相当于给出了椅子能放稳的必要条件 (3) 椅子在任何位置至少有三只脚同时着地。为了保证这一点,要求对于椅脚的间 距和椅腿的长度而言,地面是相对平坦的。因为在地面上椅脚间距和椅腿长度的尺寸大小相当的范围内,如果出现深沟或凸峰(即使是连续变化的),此时三只脚是无法同时着地的。 模型建立 在上述假设下,解决问题的关键在于选择合适的变量,把椅子四只脚同时着地表示出来。首先,引入合适的变量来表示椅子位置的挪动。生活经验告诉我们,要把椅子通过挪动放稳,通常有拖动或转动椅子两种办法,也就是数学上所说的平移与旋转变换。然而,平移椅子后问题的条件没有发生本质变化,所以用平移的办法是不能解决问题的。于是可尝试将椅子就地旋转,并试图在旋转过程中找到一种椅子能放稳的情形。 注意到椅脚连线呈长方形,长方形是中心对称图形,绕它的对称中心旋转180度后,椅子仍在原地。把长方形绕它的对称中心旋转,这可以表示椅子位置的改变。于是,旋转角度θ这一变量就表示了椅子的位置。为此,在平面上建立直角坐标系来解决问题。 设椅脚连线为长方形ABCD,以对角线AC 所在的直线为x 轴,对称中心O 为原点,建立平面直角坐标系。椅子绕O 点沿逆时针方向旋转角度θ后,长方形ABCD 转至A1B1C1D1的位置,这样就可以用旋转角)0(πθθ≤≤表示出椅子绕点O 旋转θ后的位置。 其次,把椅脚是否着地用数学形式表示出来。当椅脚与地面的竖直距离为零时,椅脚就着地了,而当这个距离大于零时,椅脚不着地。由于椅子在不同的位置是θ的函数,因此,椅脚与地面的竖直距离也是θ的函数。 由于椅子有四只脚,因而椅脚与地面的竖直距离有四个,它们都是θ的函数,而由假设(3)可知,椅子在任何位置至少有三只脚同时着地,即这四个函数对于任意的θ,其函数值至少有三个同时为0。因此,只需引入两个距离函数即可。考虑到长方形ABCD 是对称中心图形,绕其对称中心O 沿逆时针方向旋转180度后,长方形位置不变,但A,C 和B,D 对换了。因此,记A ,B 两脚与地面竖直距离之和为)(θf ,C,D 两脚之和为 )(θg ,其中[]πθ,0∈,使得)()(00θθg f =成立。 模型求解 如果0)0()0(== g f ,那么结论成立。

数学建模知识及常用方法

数学建模知识——之新手上路 一、数学模型的定义现在数学模型还没有一个统一的准确的定义,因为站在不同的角度可以有不同的定义。不过我们可以给出如下定义:“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、简化的结构。”具体来说,数学模型就是为了某种目的,用字母、数学及其它数学符号建立起来的等式或不等式以及图表、图像、框图等描述客观事物的特征及其内在联系的数学结构表达式。一般来说数学建模过程可用如下框图来表明:数学是在实际应用的需求中产生的,要解决实际问题就必需建立数学模型,从此意义上讲数学建模和数学一样有古老历史。例如,欧几里德几何就是一个古老的数学模型,牛顿万有引力定律也是数学建模的一个光辉典范。今天,数学以空前的广度和深度向其它科学技术领域渗透,过去很少应用数学的领域现在迅速走向定量化,数量化,需建立大量的数学模型。特别是新技术、新工艺蓬勃兴起,计算机的普及和广泛应用,数学在许多高新技术上起着十分关键的作用。因此数学建模被时代赋予更为重要的意义。二、建立数学模型的方法和步骤 1. 模型准备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。 2. 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。 3. 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。 4. 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。 5. 模型分析 对模型解答进行数学上的分析。“横看成岭侧成峰,远近高低各不同”,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。例题:一个笼子里装有鸡和兔若干只,已知它们共有 8 个头和 22 只脚,问该笼子中有多少只鸡和多少只兔?解:设笼中有鸡 x 只,有兔 y 只,由已知条件有 x+y=8 2x+4y=22 求解如上二元方程后,得解 x=5,y=3,即该笼子中有鸡 5 只,有兔 3 只。将此结果代入原题进行验证可知所求结果正确。根据例题可以得出如下的数学建模步骤: 1)根据问题的背景和建模的目的做出假设(本题隐含假设鸡兔是正常的,畸形的鸡兔除外) 2)用字母表示要求的未知量 3)根据已知的常识列出数学式子或图形(本题中常识为鸡兔都有一个头且鸡有 2 只脚,兔有 4 只脚) 4)求出数学式子的解答 5)验证所得结果的正确性这就是数学建模的一般步骤三、数模竞赛出题的指导思想传统的数学竞赛一般偏重理论知识,它要考查的内容单一,数据简单明确,不允许用计算器完成。对此而言,数模竞赛题是一个“课题”,大部分都源于生产实际或者科学研究的过程中,它是一个综合性的问题,数据庞大,需要用计算机来完成。其答案往往不是唯一的(数学模型是实际的模拟,是实际问题的近似表达,它的完成是在某种合理的假设下,因此其只能是较优的,不唯一的),呈报的成果是一篇论文。由此可见“数模竞赛”偏重于应用,它是以数学知识为引导计算机运用能力及文章的写作能力为辅的综合能力的竞赛。四、竞赛中的常见题型赛题题型结构形式有三个基本组成部分: 1. 实际问题背景涉及面宽——有社会,经济,管理,生活,环境,自然现象,工程技术,现代科学中出现的新问题等。一般都有一个

数学建模作业——实验1

数学建模作业——实验1 学院:软件学院 姓名: 学号: 班级:软件工程2015级 GCT班 邮箱: 电话: 日期:2016年5月10日

基本实验 1.椅子放平问题 依照1.2.1节中的“椅子问题”的方法,将假设中的“四腿长相同并且四脚连线呈正方形”,改为“四腿长相同并且四脚连线呈长方形”,其余假设不变,问椅子还能放平吗?如果能,请证明;如果不能,请举出相应的例子。 答:能放平,证明如下: 如上图,以椅子的中心点建立坐标,O为原点,A、B、C、D为椅子四脚的初始位置,通过旋转椅子到A’、B’、C’、D’,旋转的角度为α,记A、B两脚,C、D两脚距离地面的距离为f(α)和g(α),由于椅子的四脚在任何位置至少有3脚着地,且f(α)、g(α)是α的连续函数,则f(α)和g(α)至少有一个的值为0,即f(α)g(α)=0,f(α)≥ 0,g(α)≥0,若f(0)>0,g(0)=0,

则一定存在α’∈(0,π),使得 f(α’)=g(α’)=0 令α=π(即椅子旋转180°,AB 边与CD 边互换),则 f(π)=0,g(π)>0 定义h(α)=f(α)-g(α),得到 h(0)=f(0)-g(0)>0 h(π)=f(π)-g(π)<0 根据连续函数的零点定理,则存在α’∈(0,π),使得 h(α’)=f(α’)-g(α’)=0 结合条件f(α’)g(α’)=0,从而得到 f(α’)=g(α’)=0,即四脚着地,椅子放平。 2. 过河问题 依照1.2.2节中的“商人安全过河”的方法,完成下面的智力游戏:人带着猫、鸡、米过河,船除需要人划之外,至多能载猫、鸡、米之一,而当人不在场时,猫要吃鸡、鸡要吃米,试设计一个安全过河的方案,并使渡河的次数尽量的少。 答:用i =1,2,3,4分别代表人,猫,鸡,米。1=i x 在此岸,0=i x 在对岸,()4321,,,x x x x s =此岸状态,()43211,1,1,1x x x x D ----=对岸状态。安全状态集合为 :

数学建模--杨桂元--第一章习题答案

第一章 1-1习题 1.设用原料A 生产甲、乙、丙的数量分别为131211,,x x x ,用原料B 生产甲、乙、丙的数量分别为232221,,x x x ,原料C 生产甲、乙、丙的数量分别为333231,,x x x ,则可以建立线性规划问题的数学模型: ?? ??? ??? ?? ?????=≥≤+--≤+--≥--≤+--≥--≤++≤++≤++++++++-+=) 3,2,1,(,00 5.05.05.004.0 6.06.00 15.015.085.008.02.02.006.06.04.012002500 2000..8.38.56.78.18.36.52.08.16.3max 33231332221232 22123121113121113332312322 21131211333231232221131211j i x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x t s x x x x x x x x x S ij LINDO 求解程序见程序XT1-1-1。 求解结果: 1200 ,22.1482,33.473,0,78.1017,66.1526322212312111======x x x x x x 0,0,0332313===x x x ,24640max =S (元) 。 2.设用设备,,,,,32121B B B A A 加工产品Ⅰ的数量分别为54321,,,,x x x x x ,设备121,,B A A 加工产品Ⅱ的数量分别为876,,x x x ,设备22,B A 加工产品Ⅲ的数量分别为109,x x ,则目标函数为: 976321)5.08.2())(35.02())(25.025.1(max x x x x x x S -++-+++-= 4000 7200700011478340008625010000129731260001053005 1048397261x x x x x x x x x x ?-+?-+?-++?-+? -整理后得到: ??? ??? ?=≥=-=-+=--++≤≤+≤+≤++≤+-+-++---+=)10,9,8,7,6,5,4,3,2,1(,00;0;0;40007;7000114;400086; 100001297;6000105..2304.19256.15.03692.115.135.04474.0375.07816.075.0max 10987654321510483972611098765 4321j x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x t s x x x x x x x x x x S j 整数 LINDO 求解的程序见程序XT1-1-2。 求解结果: 324,500,0,571,859,0,230,120010987654321==========x x x x x x x x x x 446.1155max =S 3.设自己生产甲、乙、丙的数量分别为312111,,x x x ,外协加工甲、乙、丙第数量分别为322212,,x x x (外协加工的铸造、机加工和装配的工时均不超过5000小时),则

数学建模习题集及标准答案

第一部分课后习题 1.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,试用下列办法分配各宿舍的委员数: (1)按比例分配取整数的名额后,剩下的名额按惯例分给小数部分较大者。 (2)2.1节中的Q值方法。 (3)d’Hondt方法:将A,B,C各宿舍的人数用正整数n=1,2,3,…相除,其商数如下表: 将所得商数从大到小取前10个(10为席位数),在数字下标以横线,表中A,B,C行有横线的数分别为2,3,5,这就是3个宿舍分配的席位。你能解释这种方法的道理吗。 如果委员会从10人增至15人,用以上3种方法再分配名额。将3种方法两次分配的结果列表比较。 (4)你能提出其他的方法吗。用你的方法分配上面的名额。 2.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了吗。比如洁银牙膏50g 装的每支1.50元,120g装的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个现象。 (1)分析商品价格C与商品重量w的关系。价格由生产成本、包装成本和其他成本等决定,这些成本中有的与重量w成正比,有的与表面积成正比,还有与w无关的因素。 (2)给出单位重量价格c与w的关系,画出它的简图,说明w越大c越小,但是随着w的增加c减少的程度变小。解释实际意义是什么。 3.一垂钓俱乐部鼓励垂钓者将调上的鱼放生,打算按照放生的鱼的重量给予奖励,俱乐部 只准备了一把软尺用于测量,请你设计按照测量的长度估计鱼的重量的方法。假定鱼池中只有一种鲈鱼,并且得到8条鱼的如下数据(胸围指鱼身的最大周长): 先用机理分析建立模型,再用数据确定参数 4.用宽w的布条缠绕直径d的圆形管道,要求布条不重叠,问布条与管道轴线的夹角 应 多大(如图)。若知道管道长度,需用多长布条(可考虑两端的影响)。如果管道是其他形状呢。

数学建模入门基本知识

数学建模知识 之新手上路一、数学模型的定义 现在数学模型还没有一个统一的准确的定义,因为站在不同的角度可以有不同的定义。 不过我们可以给出如下定义:“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、简化的结构。”具体来说,数学模型就是为了某种目的,用字母、数学及其它数学符号建立起来的等式或不等式以及图表、图像、框图等描述客观事物的特征及其在联系的数 学结构表达式。一般来说数学建模过程可用如下框图来表明: 数学是在实际应用的需求中产生的,要解决实际问题就必需建立数学模型,从此意义上讲数学建模和数学一样有古老历史。例如,欧几里德几何就是一个古老的数学模型,牛顿万有引力定律也是数学建模的一个光辉典。今天,数学以空前的广度和深度向其它科学技术领 域渗透,过去很少应用数学的领域现在迅速走向定量化,数量化,需建立大量的数学模型。 特别是新技术、新工艺蓬勃兴起,计算机的普及和广泛应用,数学在许多高新技术上起着十分关键的作用。因此数学建模被时代赋予更为重要的意义。

二、建立数学模型的方法和步骤 1. 模型准备 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。 2. 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。 3. 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。 4. 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。 5. 模型分析 对模型解答进行数学上的分析。“横看成岭侧成峰,远近高低各不同”,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。 例题:一个笼子里装有鸡和兔若干只,已知它们共有8个头和22只脚,问该笼子中有多 少只鸡和多少只兔?

数学建模作业

郑重声明: 本作业仅供参考,可能会有错误,请自己甄别。 应用运筹学作业 6.某工厂生产A,B,C,D四种产品,加工这些产品一般需要经刨、磨、钻、镗四道工序,每种产品在各工序加工时所需设备台时如表1-18所示,设每月工作25天,每天工作8小时,且该厂有刨床、磨床、钻床、镗床各一台。问:如何安排生产,才能使月利润最大?又如A,B,C,D四种产品,每月最大的销售量分别为300件、350件、200件和400件,则该问题的线性规划问题又该如何? 1234 四种产品的数量,则得目标函数: Max=(200?150)x1+(130?100)x2+(150?120)x3+(230?200)x4 =50x1+30x2+30x3+30x4 生产四种产品所用时间: (0.3+0.9+0.7+0.4)x1+(0.5+0.5+0.5+0.5)x2+(0.2+0.7+0.4+ 0.8)x3+(0.4+0.8+0.6+0.7)x4≤25×8 即:2.3x1+2.0x2+2.1x3+2.5x4≤200 又产品数量不可能为负,所以:x i≥0(i=1,2,3,4) 综上,该问题的线性规划模型如下: Max Z=50x1+30x2+30x3+30x4 S.T.{2.3x1+2.0x2+2.1x3+2.5x4≤200 x i≥0(i=1,2,3,4) 下求解目标函数的最优解: max=50*x1+30*x2+30*x3+30*x4; 2.3*x1+2.0*x2+2.1*x3+2.5*x4<200; Global optimal solution found. Objective value: 4347.826 Total solver iterations: 0 Variable Value Reduced Cost X1 86.95652 0.000000 X2 0.000000 13.47826 X3 0.000000 15.65217

西南大学2016年春《数学建模》作业及答案(已整理)(共5次)

西南大学2014年春《数学建模》作业及答案(已整理) 第一次作业 1:[填空题] 名词解释: 1.原型 2.模型 3.数学模型 4.机理分析 5.测试分析 6.理想方法 7.计算机模拟 8.蛛网模型 9.群体决策 10.直觉 11.灵感 12.想象力 13.洞察力 14.类比法 15.思维模型 16.符号模型 17.直观模型 18.物理模型19.2倍周期收敛20.灵敏度分析21.TSP问题22.随机存储策略23.随机模型24.概率模型25.混合整数规划26.灰色预测 参考答案: 1.原型:原型指人们在现实世界里关心、研究或者从事生产、管理的实际对象。2.模型:指为某个特定目的将原形的某一部分信息简缩、提炼而构造的原型替代物。3.数学模型:是由数字、字母或其它数字符号组成的,描述现实对象数量规律的数学公式、图形或算法。4.机理分析:根据对客观事物特性的认识,找出反映内部机理的数量规律,建立的模型常有明显的物理意义或现实意义。5.测试分析:将研究对象看作一个"黑箱”系统,通过对系统输入、输出数据的测量和统计分析,按照一定的准则找出与数据拟合得最好的模型。6.理想方法:是从观察和经验中通过想象和逻辑思维,把对象简化、纯化,使其升华到理状态,以其更本质地揭示对象的固有规律。7.计算机模拟:根据实际系统或过程的特性,按照一定的数学规律用计算机程序语言模拟实际运行情况,并依据大量模拟结构对系统或过程进行定量分析。8.蛛网模型:用需求曲线和供应曲线分析市场经济稳定性的图示法在经济学中称为蛛网模型。9.群体决策:根据若干人对某些对象的决策结果,综合出这个群体的决策结果的过程称为群体决策。10.直觉:直觉是人们对新事物本质的极敏锐的领悟、理解或推断。11.灵感:灵感是指在人有意识或下意识思考过程中迸发出来的猜测、思路或判断。12.想象力:指人们在原有知识基础上,将新感知的形象与记忆中的形象相互比较、重新组合、加工、处理,创造出新形象,是一种形象思维活动。13.洞察力:指人们在充分占有资料的基础上,经过初步分析能迅速抓住主要矛盾,舍弃次要因素,简化问题的层次,对可以用那些方法解决面临的问题,以及不同方法的优劣作出判断。14.类比法:类比法注意到研究对象与以熟悉的另一对象具有某些共性,比较二者相似之处以获得对研究对象的新认识。15.思维模型:指人们对原形的反复认识,将获取的知识以经验的形式直接储存于人脑中,从而可以根据思维或直觉作出相应的决策。16.符号模型:是在一定约束条件或假设下借助于专门的符号、线条等,按一定形式组合起来描述原型。17.直观模型:指那些供展览用的实物模型以及玩具、照片等,通常是把原型的尺寸按比例缩小或放大,主要追求外观上的逼真。18.物理模型:主要指科技工作者为一定的目的根据相似原理构造的模型,它不仅可以显示原型的外形或某些特征,而且可以用来进行模拟实验,间接地研究原型的某些规律。19.2倍周期收敛:在离散模型中,如果一个数列存在两个收敛子列就称为2倍周期收敛。20.灵敏度分析:系数的每个变化都会改变线性规划问题,随之也会影响原来求得的最优解。为制定一个应付各种偶然情况的全能方法,必须研究以求得的最优解是怎样随输入系数的变化而变化的。这叫灵敏性分析。21.TSP问题:在加权图中寻求最佳推销员回路的问题可以转化为在一个完备加权图中寻求最佳哈密顿圈的问题,称为TSP问题。22.随机存储策略:商店在订购货物时采用的一种简单的策略,是制定一个下界s和一个上界S,当周末存货不小于s时就不定货;当存货少于s 时就订货,且定货量使得下周初的存量达到S,这种策略称为随机存储策略。23.随机模型:如果随机因素对研究对象的影响必须考虑,就应该建立随机性的数学模型,简称为随机模型。24.概

【9A文】数学建模知识竞赛题库

数学建模知识竞赛题库 1.请问计算机中的二进制源于我国古代的哪部经典?D A.《墨经》 B.《诗经》 C.《周书》 D.《周易》 2.世界上面积最大的高原是?D A.青藏高原 B.帕米尔高原 C.黄土高原 D.巴西高原 3.我国海洋国土面积约有多少万平方公里?B A.200 B.300 C.280 D.340 4.世界上面值最高的邮票是匈牙利五百亿彭哥,它的图案是B A.猫 B.飞鸽 C.海鸥 D.鹰 5.龙虾是我们的一种美食、你知道它体内的血是什么颜色的吗?B A.红色 B.蓝色 C.灰色 D.绿色 6.MATLAB使用三维向量[RGB]来表示一种颜色,则黑色为(D) A.[101] B.[111] C.[001] D.[000] 7.秦始皇之后,有几个朝代对长城进行了修葺?A A.7个 B.8个 C.9个 D.10个 8.中国历史上历时最长的朝代是?A A.周朝 B.汉朝 C.唐朝 D.宋朝 9我国第一个获得世界冠军的是谁?C A吴传玉B郑凤荣C荣国团D陈镜开 10.我国最早在奥运会上获得金牌的是哪位运动员?B A.李宁 B.许海峰 C.高凤莲 D.吴佳怩 11.围棋共有多少个棋子?B A.360 B.361 C.362 D.365 12下列属于物理模型的是:A A水箱中的舰艇 B分子结构图 C火箭模型 D电路图 13名言:生命在于运动是谁说的?C A.车尔尼夫斯基 B.普希金 C.伏尔泰 D.契诃夫 14.饱食后不宜剧烈运动是因为B A.会得阑尾炎 B.有障消化 C.导致神经衰弱 D.呕吐 15、MATLAB软件中,把二维矩阵按一维方式寻址时的寻址访问是 按(B)优先的。 A.行 B.列 C.对角线 D.左上角 16红军长征中,哪次战役最突出反应毛泽东的军事思想和指挥才?A A.四渡赤水 B.抢渡大渡河 C.飞夺泸定桥 D.直罗镇战役 17色盲患者最普遍的不易分辨的颜色是什么?A A.红绿 B.蓝绿 C.红蓝 D.绿蓝

数学建模作业

习 题 1 1. 请编写绘制以下图形的MA TLAB 命令,并展示绘得的图形. (1) 221x y +=、224x y +=分别是椭圆2241x y +=的内切圆和外切圆. (2) 指数函数x y e =和对数函数ln y x =的图像关于直线y=x 对称. (3) 黎曼函数 1, (0)(0,1) 0 , (0,1), 0,1 q x p q q x y x x x =>∈?=? ∈=?当为既约分数且当为无理数且或者 的图像(要求分母q 的最大值由键盘输入). 3. 两个人玩双骰子游戏,一个人掷骰子,另一个人打赌掷骰子者不能掷出所需点数,输赢的规则如下:如果第一次掷出3或11点,打赌者赢;如果第一次掷出2、7或12点,打赌者输;如果第一次掷出4、5、6、8、9或10点,记住这个点数,继续掷骰子,如果不能在掷出7点之前再次掷出该点数,则打赌者赢. 请模拟双骰子游戏,要求写出算法和程序,估计打赌者赢的概率. 你能从理论上计算出打赌者赢的精确概率吗?请问随着试验次数的增加,这些概率收敛吗?

4. 根据表1.14的数据,完成下列数据拟合问题: (1) 如果用指数增长模型0()0()e r t t x t x -=模拟美国人口从1790年至2000年的变化过程,请用MATLAB 统计工具箱的函数nlinfit 计算指数增长模型的以下三个数据拟合问题: (i) 取定0x =3.9,0t =1790,拟合待定参数r ; (ii) 取定0t =1790,拟合待定参数0x 和r ; (iii) 拟合待定参数0t 、0x 和r . 要求写出程序,给出拟合参数和误差平方和的计算结果,并展示误差平方和最小的拟合效果图. (2) 通过变量替换,可以将属于非线性模型的指数增长模型转化成线性模型,并用MA TLAB 函数polyfit 进行计算,请说明转化成线性模型的详细过程,然后写出程序,给出拟合参数和误差平方和的计算结果,并展示拟合效果图. (3) 请分析指数增长模型非线性拟合和线性化拟合的结果有何区别?原因是什么? (4) 如果用阻滞增长模型00 () 00()()e r t t Nx x t x N x --= +-模拟美国人口从1790年至2000年的变化过程,请用MA TLAB 统计工具箱的函数nlinfit 计算阻滞增长模型的以下三个数据拟合问题: (i) 取定0x =3.9,0t =1790,拟合待定参数r 和N ; (ii) 取定0t =1790,拟合待定参数0x 、r 和N ; (iii) 拟合待定参数0t 、0x 、r 和N . 要求写出程序,给出拟合参数和误差平方和的计算结果,并展示误差平方和最小的拟合效果图. 年份 1790 1800 1810 1820 1830 1840 1850 1860 1870 1880 1890

数学建模(教案)第一章--线性规划

数学建模 第一章 线性规划 §1 线性规划 在人们的生产实践中,经常会遇到如何利用现有资源来安排生产,以取得最大经济效益的问题。此类问题构成了运筹学的一个重要分支—数学规划,而线性规划(Linear Programming 简记LP)则是数学规划的一个重要分支。自从1947年G. B. Dantzig 提出求解线性规划的单纯形方法以来,线性规划在理论上趋向成熟,在实用中日益广泛与深入。特别是在计算机能处理成千上万个约束条件和决策变量的线性规划问题之后,线性规划的适用领域更为广泛了,已成为现代管理中经常采用的基本方法之一。 1.1 线性规划的实例与定义 例1 某机床厂生产甲、乙两种机床,每台销售后的利润分别为4000元与3000元。生产甲机床需用B A 、机器加工,加工时间分别为每台2小时和1小时;生产乙机床需用C B A 、、三种机器加工,加工时间为每台各一小时。若每天可用于加工的机器时数分别为A 机器10小时、B 机器8小时和C 机器7小时,问该厂应生产甲、乙机床各几台,才能使总利润最大? 上述问题的数学模型:设该厂生产1x 台甲机床和2x 乙机床时总利润最大,则21,x x 应满足 (目标函数) 2134m ax x x z += (1) s.t. ( 约 束 条 件 ) ?????? ?≥≤≤+≤+0 ,781022122 121x x x x x x x (2) 这里变量21,x x 称之为决策变量,(1)式被称为问题的目标函数,

精品文 (2)中的几个不等式是问题的约束条件,记为s.t.(即subject to)。上述即为一规划问题数学模型的三个要素。由于上面的目标函数及约束条件均为线性函数,故被称为线性规划问题。 总之,线性规划问题是在一组线性约束条件的限制下,求一线性目标函数最大或最小的问题。 在解决实际问题时,把问题归结成一个线性规划数学模型是很重要的一步,但往往也是困难的一步,模型建立得是否恰当,直接影响到求解。而选取适当的决策变量,是我们建立有效模型的关键之一。 1.2 线性规划的Matlab 标准形式 线性规划的目标函数可以是求最大值,也可以是求最小值,约束条件的不等号可以是小于号也可以是大于号。为了避免这种形式多样性带来的不便,Matlab 中规定线性规划的标准形式为 b Ax x c x T ≤ that such min 其中c 和x 为n 维列向量,b 为m 维列向量,A 为n m ?矩阵。 例如线性规划 b Ax x c x T ≥ that such max 的Matlab 标准型为 b Ax x c x T -≤-- that such min 1.3 线性规划问题的解的概念 一般线性规划问题的标准型为 ∑==n j j j x c z 1min (3) ∑==≤n j i j ij m i b x a 1,,2,1 s.t. (4) 可行解 满足约束条件(4)的解),,,(21n x x x x =,称为线性规

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、、D的初始位置在与x轴平行,再 假设有一条在x轴上的线,则也与A、B,C、D平行。当方桌绕中心0旋转时,对角线与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() fθ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 >(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,与互换位置,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,00θπ<<,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 10; 10=235/1000;

数学建模感想

学习数学建模心得体会 这学期参加数学建模培训,使我感触良多:它所教给我们的不单是一些数学方面的知识,更多的其实是综合能力的培养、锻炼与提高。它培养了我们全面、多角度考虑问题的能力,使我们的逻辑推理能力和量化分析能力得到很好的锻炼和提高。它还让我了解了多种数学软件,以及运用数学软件对模型进行求解。 到目前为止,我们已经学习科学计算与数学建模这门课程半个学期了,渐渐的对这门课程有点了解了。我觉得开设数学建模这一门学科是应了时代的发展要求,因为随着科学技术的发展,特别是计算机技术的飞速发展和广泛应用,科学研究与工程技术对实际问题的研究不断精确化、定量化、数字化,使得数学在各学科、各领域的作用日益增强,而数学建模在这一过程中的作用尤为突出。在前一阶段的学习中我了解到它不仅仅是参加数学建模比赛的学生才要学的,也不仅仅是纯理论性的研究学习,这门课程是在实际生产生活中有很大的应用,突破了以前大家对数学的误解,也在一定程度上培养了我们应用数学工具解决实际问题的能力。具体结合教材内容说,在很多时候课本里的都是引用实际生产生活的例子,这样我们更能够切切实实感受到这门课程对实际生产生活的帮助,而并非是我们空想着学这门课有什么作用啊,简直是浪费时间啊什么的。现在我就说说我到目前为止学到了什么,首先,我知道了数学建模的基本步骤:第一步我们肯定是要将现实问题的信息归纳表述为我们的数学模型,然后对我们建立的数学模型进行求解,这一步也可以说是数学模型的解答,最后一步我们要需要从那个数学世界回归到现实世界,也就是将数学模型的解答转化为对现实问题的解答,从而进一步来验证现实问题的信息,这一步是非常重要的一个环节,这些结果也需要用实际的信息加以验证。 这个步骤在一定程度上揭示了现实问题和数学建模的关系,一方面,数学建模是将现实生活中的现象加以归纳、抽象的产物,它源于现实,却又高于现实,另一方面,只有当数学模型的结果经受住现实问题的检验时,才可以用来指导实践,完成实践到理论再回归到实践的这一循环。 数学模型主要是将现实对象的信息加以翻译,归纳的产物。通过对数学模型的假设、求解、验证,得到数学上的解答,再经过翻译回到现实对象,给出分析、决策的结果。其实,数学建模对我们来说并不陌生,在我们的日常生活和工作中,经常会用到有关建模的概念。例如,我们平时出远门,会考虑一下出行的路线,以达到既快速又经济的目的;一些厂长经理为了获得更大的利润,往往会策划出一个合理安排生产和销售的最优方案……这些问题和建模都有着很大的联系。而在学习数学建模训练以前,我们面对这些问题时,解决它的方法往往是一种习惯性的思维方式,只知道该这样做,却不很清楚为什么会这样做,现在,我们这种陈旧的思考方式己经在被数学建模训练中培养出的多角度、层次分明、从本质上区分问题的新颖多维的思考方式所替代。这种凝聚了许多优秀方法为一体的思考方式一旦被你把握,它就转化成了你自身的素质,不仅在你以后的学习工作中继续发挥作用,也为你的成长道路印下了闪亮的一页。 数学建模所要解决的问题决不是单一学科问题,它除了要求我们有扎实的数学知识外,

初等数学建模试题极其标准答案

1.你要在雨中从一处沿直线走到另一处,雨速是常数,方向不变。 你是否走得越快,淋雨量越少呢? 2.假设在一所大学中,一位普通教授以每天一本的速度开始从图书 馆借出书。再设图书馆平均一周收回借出书的1/10,若在充分长的时间内,一位普通教授大约借出多少年本书? 3.一人早上6:00从山脚A上山,晚18:00到山顶B;第二天,早 6:00从B下山,晚18:00到A。问是否有一个时刻t,这两天都在这一时刻到达同一地点? 4.如何将一个不规则的蛋糕I平均分成两部分? 5.兄妹二人沿某街分别在离家3公里与2公里处同向散步回家,家 中的狗一直在二人之间来回奔跑。已知哥哥的速度为3公里/小时,妹妹的速度为2公里/小时,狗的速度为5公里/小时。分析半小时后,狗在何处? 6.甲乙两人约定中午12:00至13:00在市中心某地见面,并事先 约定先到者在那等待10分钟,若另一个人十分钟内没有到达,先到者将离去。用图解法计算,甲乙两人见面的可能性有多大? 7.设有n个人参加某一宴会,已知没有人认识所有的人,证明:至 少存在两人他们认识的人一样多。 8.一角度为60度的圆锥形漏斗装着10 端小孔的 面积为0.5 9.假设在一个刹车交叉口,所有车辆都是由东驶上一个1/100的斜

坡,计算这种情 下的刹车距离。如果汽车由西驶来,刹车距离又是多少? 10. 水管或煤气管经常需要从外部包扎以便对管道起保护作用。包扎时用很长的带子缠绕在管道外部。为了节省材料,如何进行包扎才能使带子全部包住管道而且带子也没有发生重叠。 :顶=1:a:b ,选坐v>0,而设语雨速 L( 1q -+v x ),v≤x Q(v)= L( v x -q +1),v>x 2.解:由于教授每天借一本书,即一周借七本书,而图书馆平均每周

数学建模--个人认识和心得体会

数学建模--个人认识和心得体会

数学建模的体会思考 经过这段时间的学习,了解了更多的关于这门学科的知识,可以说是见识了很多很多,作为一个数学系的学生,一直都有一个疑问,数学的应用在那里。对了,就在这里,在这里,我看到了很多,也学到了很多,关于各个学科,各个领域,都少不了数学,都是用建模的思想,来解决实际问题,很神奇。 数学建模给了我很多的感触:它所教给我们的不单是一些数学方面的知识,更多的其实是综合能力的培养、锻炼与提高。它培养了我们全面、多角度考虑问题的能力,使我们的逻辑推理能力和量化分析能力得到很好的锻炼和提高。它还让我了解了多种数学软件,以及运用数学软件对模型进行求解。 数学模型主要是将现实对象的信息加以翻译,归纳的产物。通过对数学模型的假设、求解、验证,得到数学上的解答,再经过翻译回到现实对象,给出分析、决策的结果。其实,数学建模对我们来说并不陌生,在我们的日常生活和工作中,经常会用到有关建模的概念。例如,我们平

时出远门,会考虑一下出行的路线,以达到既快速又经济的目的;一些厂长经理为了获得更大的利润,往往会策划出一个合理安排生产和销售的最优方案……这些问题和建模都有着很大的联系。而在学习数学建模训练以前,我们面对这些问题时,解决它的方法往往是一种习惯性的思维方式,只知道该这样做,却不很清楚为什么会这样做,现在,我们这种陈旧的思考方式己经在被数学建模训练中培养出的多角度、层次分明、从本质上区分问题的新颖多维的思考方式所替代。这种凝聚了许多优秀方法为一体的思考方式一旦被你把握,它就转化成了你自身的素质,不仅在你以后的学习工作中继续发挥作用,也为你的成长道路印下了闪亮的一页。 数学建模所要解决的问题决不是单一学科问题,它除了要求我们有扎实的数学知识外,还需要我们不停地去学习和查阅资料,除了我们要学习许多数学分支问题外,还要了解工厂生产、经济投资、保险事业等方面的知识,这些知识决不是任何专业中都能涉猎得到的。它能极大地拓宽和丰富我们的内涵,让我们感到了知识的重要性,也领悟到了“学习是不断发现真理的过程”

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