数学建模题型
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数学建模13道题1.某投资者有40000美元用于投资,她所考虑的投资方式的收益为:储蓄利率7%,市政债券9%,股票的平均收益为14%,不同的投资方式的风险程度是不同的。
该投资者列出了她的投资组合目标为:1)年收益至少为5000美元; 2)股票投资至少为10000美元;3)股票投资额不能超过储蓄和市政债券投资额之和;4)储蓄额位于5000-15000美元之间; 5)总投资额不超过40000美元。
2.用长8米的角钢切割钢窗用料。
每副钢窗含长1.5米的料2根,1.45米的2根,1.3米的6根,0.35米的12根,若需钢窗100副,问至少需切割8米长的角钢多少根?3.某照相机厂生产12,A A 两种型号的相机,每台12,A A 型相机的利润分别为25元和40元,生产相机需要三道工序,生产两种不同型号的相机在不同的工序所需要的工作时间(单位:小时)如下表所示:工序相机类型机身制造零件装配检验包装1A 0.1 0.2 0.1 2A0.70.10.3此外三道工序每周可供使用的工作时间为机身制造有150小时,零件装配有250小时,检验包装有100小时,而市场需要12,A A 型相机每周至少为350台和200台,该工厂应如何安排生产,才能使得工厂获得最大利润?4.某饲料公司生产饲养雏鸡,蛋鸡和肉鸡的三种饲料,三种饲料都是由A,B,C 三种原料混合而成,具体要求,产品单价,日销售量表如下:原料A 原料B 原料C 日销量(t )售价(百元/t )雏鸡饲料不少于50% 不超过20%5 9 蛋鸡饲料不少于30%不超过30% 18 7 肉鸡饲料不少于50%10 8 原料价格(百元/t ) 505 4 5受资金和生产能力的限制,每天只能生产30t ,问如何安排生产计划才能获利最大?5.某公司用木头雕刻士兵模型出售。
公司的两大主要产品类型分别是“盟军”和“联军”士兵,每件利润分别为28美元和30美元。
制作一个“盟军”士兵需要使用2张木板,花费4小时的木工,再经过2小时的整修。
数学建模题型在数学建模中,我们常常会遇到各种不同的问题和挑战。
以下是一些常见的数学建模题型,每种题型都对应着特定的数学理论和概念:1.线性规划线性规划是一种常见的数学优化问题,它涉及到在一组线性约束条件下最大化或最小化一个线性目标函数。
求解线性规划问题通常可以使用单纯形法、内点法等算法。
在现实生活中,线性规划广泛应用于生产计划、货物运输、金融投资等领域。
2.非线性规划非线性规划是优化问题的一种,目标函数或者约束条件是非线性的。
这类问题比较复杂,求解难度较大。
常见的非线性规划问题包括二次规划、多项式规划等。
在实际应用中,非线性规划常用于金融衍生品定价、风险管理、信号处理等领域。
3.动态规划动态规划是一种求解最优化问题的算法,它通过将问题分解为子问题,并保存子问题的解,从而避免重复计算,提高效率。
动态规划广泛应用于求解最短路径、最长公共子序列、背包问题等优化问题。
4.整数规划整数规划是一种特殊的数学优化问题,其中变量被限制为整数。
整数规划问题通常比连续优化问题更难求解。
常见的整数规划问题包括0-1背包问题、旅行商问题等。
在实际应用中,整数规划广泛应用于生产计划、调度、库存管理等领域。
5.多目标规划多目标规划是一种涉及多个目标的优化问题。
在多目标规划中,需要同时优化多个目标函数,这些目标函数之间通常存在冲突和竞争。
多目标规划广泛应用于生态系统管理、城市规划、经济政策制定等领域。
6.优化问题优化问题是一类数学问题,它涉及到在一组给定的约束条件下寻找最优解。
优化问题可以是线性的、非线性的、整数规划的、多目标的等等。
在实际应用中,优化问题广泛应用于各种领域,如运输、金融、制造等。
数学建模比赛题目
数学建模比赛的题目通常涉及现实生活中的问题,需要参赛者运用数学方法和计算机技术来解决。
以下是一些可能的数学建模比赛题目示例:
1. 城市交通流量预测:给定一个城市的交通流量数据,要求参赛者预测未来的交通流量,以便为城市规划和交通管理提供依据。
2. 股票价格预测:给定历史股票价格数据,要求参赛者预测未来的股票价格变动,以便为投资者提供参考。
3. 天气预报:给定历史气象数据,要求参赛者预测未来的天气状况,以便为农业、航空和旅游等行业提供依据。
4. 人口增长预测:给定一个国家或地区的人口数据,要求参赛者预测未来的人口增长趋势,以便为政府制定政策和规划提供依据。
5. 物流优化:给定一个物流网络和相关数据,要求参赛者优化物流路线和资源分配,以便降低成本和提高效率。
6. 医疗数据分析:给定医院的医疗数据和病例信息,要求参赛者分析病情趋势和患者特征,以便为医疗研究和治疗提供依据。
7. 能源消耗预测:给定一个地区的能源消耗数据,要求参赛者预测未来的能源需求,以便为政府和企业制定能源政策和规划提供依据。
8. 机器学习算法设计:给定一组数据和任务,要求参赛者设计一种机器学习算法来解决该任务,例如分类、回归或聚类等。
这些题目只是数学建模比赛的一部分示例,实际上比赛的题目非常多样化,可以根据实际情况进行设计。
2023年全国数学建模题目
一、优化模型
题目:全球能源分配优化问题
问题描述:全球各国对能源的需求不断增长,而能源资源有限。
为了实现可持续发展,需要优化全球能源分配,确保各国都能获得适量的能源供应。
请运用优化模型和方法,设计一个全球能源分配方案,以满足各国能源需求,并尽量减少能源浪费和环境污染。
二、统计分析
题目:社交媒体用户行为分析
问题描述:社交媒体平台上积累了大量用户数据,包括用户发布的内容、关注对象、互动情况等。
请运用统计分析方法,分析社交媒体用户的偏好、行为模式和社交网络结构,为相关企业提供营销策略建议。
三、机器学习
题目:基于机器学习的文本分类问题
问题描述:文本数据包括各种主题,如政治、经济、文化等。
请运用机器学习算法,对给定的文本数据进行分类,并评估分类效果。
同时,请探讨如何提高分类准确率和泛化能力。
四、预测模型
题目:商品价格预测问题
问题描述:商品价格受到多种因素的影响,如市场需求、生产成本、政策因素等。
请运用预测模型和方法,预测未来一段时间内某种商品的价格走势,为投资者和企业提供决策依据。
五、决策分析
题目:企业投资决策问题
问题描述:企业需要在多个项目中做出投资决策,以实现利润最大化。
请运用决策分析方法,评估各项目的风险和收益,为企业制定最优投资策略。
六、系统动力学
题目:城市交通拥堵问题研究
问题描述:城市交通拥堵是一个复杂的问题,涉及多个因素之间的相互作用。
请运用系统动力学方法,建立城市交通拥堵问题的动力学模型,分析各因素之间的因果关系和动态变化规律,提出缓解交通拥堵的策略建议。
数学建模国赛题目一、关于校园生活类- 逻辑:同学们在食堂排队打饭的时候,总是希望能尽快拿到食物。
这里面涉及到食堂窗口的数量、每个窗口打饭的速度(比如打不同菜品的复杂程度、工作人员的熟练程度等)、同学们到达食堂的时间分布等因素。
可以通过建立数学模型,来分析怎样安排窗口的服务或者调整同学们的排队方式,能让整体的排队等待时间最短,就像指挥一场让大家都能快速填饱肚子的战斗。
- 逻辑:在宿舍里,每个舍友用电用水的习惯都不太一样。
有人喜欢长时间开着电脑,有人洗澡特别久,水电费总是一笔糊涂账。
通过收集每个舍友的电器使用时长、用水次数和时长等数据,建立数学模型,来找出到底谁在水电费上贡献最大,就像侦探破案一样,揭开隐藏在宿舍里的“耗能大户”的神秘面纱。
二、环境保护类- 逻辑:城市里种了很多小树苗来美化环境,但是有些树苗活不了多久就夭折了。
这可能和种植的土壤质量、浇水的频率和量、周围的空气污染程度、光照等因素有关。
我们要建立一个数学模型,就像给小树苗当医生一样,找出影响它们存活的关键因素,然后提出提高树苗存活率的最佳方案,让城市里能有更多茁壮成长的绿树。
- 逻辑:城市每天都会产生大量的垃圾,这些垃圾要从各个小区、街道收集起来,然后运到垃圾处理厂。
但是垃圾车的行驶路线、垃圾收集点的分布、不同区域垃圾产量的不同等因素都会影响垃圾处理的效率。
我们要像给垃圾规划一场旅行一样,建立数学模型找到垃圾从产生地到处理厂的最优路径,让垃圾能够高效地被处理,减少对城市环境的污染。
三、经济与商业类- 逻辑:校园小卖部里的商品琳琅满目,但是怎么给这些商品定价可是个大学问。
如果定价太高,同学们就不买了;定价太低,又赚不到钱。
这里面要考虑商品的进价、同学们的消费能力、不同商品的受欢迎程度等因素。
通过建立数学模型,就像寻找宝藏的密码一样,找到能让小卖部利润最大化的定价策略。
- 逻辑:现在有很多网红店,门口总是排着长长的队伍。
这背后可能是因为独特的营销策略、美味的食物或者时尚的装修。
数学建模模拟试题及答案一、填空题(每题 5 分,共 20 分)1.一个连通图能够一笔画出的充分必要条件是.2. 设银行的年利率为 0.2,则五年后的一百万元相当于现在的万元.3. 在夏季博览会上,商人预测每天冰淇淋销量N 将和下列因素有关:(1) 参加展览会的人数n; (2)气温T 超过10o C;(3)冰淇淋的售价p .由此建立的冰淇淋销量的比例模型应为 .4. 如图一是一个邮路,邮递员从邮局 A 出发走遍所有 A长方形街路后再返回邮局 .若每个小长方形街路的边长横向均为 1km,纵向均为 2km,则他至少要走 km .二、分析判断题(每题 10 分,共 20 分)1. 有一大堆油腻的盘子和一盆热的洗涤剂水。
为尽量图一多洗干净盘子,有哪些因素应予以考虑?试至少列出四种。
2. 某种疾病每年新发生 1000 例,患者中有一半当年可治愈 .若 2000 年底时有1200 个病人,到 2005 年将会出现什么结果?有人说,无论多少年过去,患者人数只是趋向 2000 人,但不会达到 2000 人,试判断这个说法的正确性 .三、计算题(每题 20 分,共 40 分)1. 某工厂计划用两种原材料A, B 生产甲、乙两种产品,两种原材料的最高供应量依次为 22 和 20 个单位;每单位产品甲需用两种原材料依次为 1 、1 个单位,产值为 3 (百元);乙的需要量依次为 3、1 个单位,产值为 9 (百元);又根据市场预测,产品乙的市场需求量最多为 6 个单位,而甲、乙两种产品的需求比不超过 5: 2,试建立线性规划模型以求一个生产方案,使得总产值达到最大,并由此回答:(1) 最优生产方案是否具有可选择余地?若有请至少给出两个,否则说明理由 .(2) 原材料的利用情况 .2. 两个水厂A1 , A2将自来水供应三个小区B1 , B2 , B3 , 每天各水厂的供应量与各小区的需求量以及各水厂调运到各小区的供水单价见下表 .试安排供水方案,使总供水费最小?四、 综合应用题(本题 20 分)某水库建有 10 个泄洪闸,现在水库的水位已经超过安全线,上游河水还在不断地流入 水库.为了防洪,须调节泄洪速度 .经测算,若打开一个泄洪闸, 30 个小时水位降至安全线, 若打开两个泄洪闸, 10 个小时水位降落至安全线 .现在,抗洪指挥部要求在 3 个小时内将水 位降至安全线以下,问至少要同时打开几个闸门?试组建数学模型给予解决 .注:本题要求按照五步建模法给出全过程 .小区 单价/元水厂A1A供应量 / t170B34B11 07 1B26数学建模 06 春试题模拟试题参考解答一、填空题(每题 5 分,共 20 分)1. 奇数顶点个数是 0 或 2;2. 约 40.1876 ;3. N = Kn(T10) / p, (T > 10 0 C), K 是比例常数; 4. 42.二、分析判断题(每题 10 分,共 20 分)1. 解: 问题与盘子、水和温度等因素直接相关,故有相关因素:盘子的油腻程度,盘子的温度,盘子的尺寸大小;洗涤剂水的温度、浓度; 刷洗地点 的温度等.注:列出的因素不足四个,每缺一个扣 2.5 分。
数学建模题型abc
摘要:
一、数学建模简介
1.数学建模的定义
2.数学建模的意义和应用
二、数学建模题型分类
1.分类依据
2.题型A:概率论与数理统计模型
a.基本概念
b.例子介绍
c.解题方法与技巧
3.题型B:微分方程模型
a.基本概念
b.例子介绍
c.解题方法与技巧
4.题型C:图论与离散数学模型
a.基本概念
b.例子介绍
c.解题方法与技巧
三、数学建模竞赛与学习资源
1.国际数学建模竞赛
2.全国数学建模竞赛
3.学习资源与工具
正文:
数学建模是一种运用数学方法解决实际问题的过程,它涉及到多个学科领域,如概率论、统计学、微分方程、图论等。
数学建模竞赛旨在锻炼学生的实际问题解决能力,培养学生的创新思维和团队协作精神。
根据题目的不同特点,数学建模题型可以分为概率论与数理统计模型、微分方程模型和图论与离散数学模型等。
首先,概率论与数理统计模型主要涉及概率分布、假设检验、回归分析等内容,通过构建概率模型,解决实际问题中的不确定性。
其次,微分方程模型主要涉及常微分方程、偏微分方程等,通过建立数学模型,研究现实世界中的动态过程。
最后,图论与离散数学模型主要涉及图论、组合数学等,通过分析离散结构,解决实际问题中的优化、组合等问题。
数学建模竞赛是一种检验学生数学建模能力的重要途径,包括国际数学建模竞赛和全国数学建模竞赛等。
参加数学建模竞赛,不仅可以锻炼自己的实际问题解决能力,还可以结识来自全国各地的优秀选手,拓宽自己的视野。
此外,互联网上也有许多学习资源,如数学建模论坛、博客、在线课程等,供学生参考学习。
美赛题型分类
在数学建模竞赛(美赛)中,题型通常可以分为以下四类:分析性问题、计算性问题、创造性问题和编程类问题。
这些题型考察的是参赛者的数学建模能力、问题解决能力以及团队协作能力。
1. 分析性问题
分析性问题通常要求参赛者利用给定的数据和信息,通过建立数学模型进行分析,并得出相应的结论。
这类问题需要参赛者具备扎实的数学基础和数据分析能力,能够从大量数据中提取关键信息,并进行深入的分析。
2. 计算性问题
计算性问题主要考察的是参赛者的数值计算和数据处理能力。
这类问题通常涉及到复杂的数学计算和模拟,要求参赛者能够熟练使用各种数值计算方法,并快速准确地处理大量数据。
3. 创造性问题
创造性问题要求参赛者具备创新思维和想象力,能够提出新颖、独特的解决方案。
这类问题通常没有标准答案,需要参赛者跳出常规思维,探索新的方法和思路。
4. 编程类问题
编程类问题主要考察的是参赛者的编程能力和算法设计能力。
这类问题通常涉及到编写程序、设计算法等任务,要求参赛者具备扎实的编程基础和良好的算法设计能力。
在美赛中,这四种题型常常会综合出现,要求参赛者具备全面的数学建模能力和问题解决能力。
因此,参赛者需要针对不同类型的题目进行充分的准备,提高自己在各个方面的能力。
数模各年度题型分类摘要:一、数模各年度题型分类概述二、数模各年度题型分类具体分析1.数学规划类题型2.概率论与数理统计类题型3.数值计算与计算机算法类题型4.经济与管理类题型5.其它类题型三、应对策略与建议正文:数模各年度题型分类数模,即数学建模,是指运用数学方法对现实问题进行抽象、建模、求解和验证的过程。
在各年度的数模竞赛中,题型分类丰富多样,下面我们对各类题型进行具体分析。
一、数学规划类题型数学规划类题型主要涉及线性规划、非线性规划、整数规划等。
参赛选手需要根据题目要求建立数学模型,并通过求解规划问题来解决问题。
在实际竞赛中,这类题型往往与其他学科知识相结合,如运筹学、图论等。
二、概率论与数理统计类题型概率论与数理统计类题型要求参赛选手具备扎实的概率论与数理统计基础。
题目中通常包含随机变量、概率密度函数、累积分布函数等概念。
参赛选手需要熟练运用概率论与数理统计方法对题目进行分析,并建立相应的数学模型。
三、数值计算与计算机算法类题型数值计算与计算机算法类题型主要涉及数值分析、迭代法、数值稳定性等方面。
参赛选手需要熟悉各种数值计算方法,并能根据题目要求设计高效的算法。
此外,还需掌握一定的计算机编程技能,以便将算法实现为实际应用。
四、经济与管理类题型经济与管理类题型通常涉及微观经济学、宏观经济学、金融学、管理科学等学科。
参赛选手需要具备一定的经济与管理知识,能够将经济与管理理论与实际问题相结合。
此外,还需关注当前经济形势与政策,以便更好地解决实际问题。
五、其他类题型除上述题型外,数模竞赛还包括一些其他类题型,如逻辑推理、组合数学、环境科学等。
这些题型要求参赛选手具备广泛的知识面和较强的创新能力。
针对数模各年度题型分类,以下给出一些应对策略与建议:1.扎实基础:熟练掌握数学、物理、计算机等基本知识,强化基本功。
2.注重实践:参加各类模拟竞赛,积累实战经验,提高解题能力。
3.拓宽知识面:关注经济、环境、生物等领域的发展动态,丰富知识体系。
数模各年度题型分类
数模竞赛的题型可以分为以下几类:
1. 数学建模类题目:这类题目要求参赛选手通过数学模型来解决现实生活中的问题,包括数学建模、优化问题、模拟仿真等等。
比较常见的题目有线性规划、整数规划、图论、动态规划、概率论等等。
2. 算法设计类题目:这类题目要求参赛选手设计和实现算法来解决特定的问题,包括图算法、搜索算法、动态规划算法等等。
比较常见的题目有最短路径问题、最小生成树问题、背包问题等等。
3. 数据处理类题目:这类题目要求参赛选手对给定的数据进行处理和分析,包括数据统计、数据挖掘、数据预测等等。
比较常见的题目有数据聚类、数据降维、数据预测等等。
4. 实验设计类题目:这类题目要求参赛选手设计和进行实验来验证某个假设或解决某个问题,包括实验设计、数据采集、数据分析等等。
比较常见的题目有实验设计、因子分析、方差分析等等。
5. 编程设计类题目:这类题目要求参赛选手通过编程来实现特定功能的程序,包括算法实现、模拟仿真、图形处理等等。
比较常见的题目有程序设计、图形处理、游戏设计等等。
以上是数模竞赛常见的题型分类,每年的具体题目可能会有所不同,但大致可以归纳到以上几类。
mathcup数学建模题型
数学建模题型有很多种,下面简要介绍一些常见的数学建模题型。
1. 最优化问题:这类问题要求在一定的条件下,找出一个使某个目标函数取得最大(最小)值的变量取值。
常见的最优化问题有线性规划、整数规划、非线性规划等。
2. 区域划分问题:这类问题要求将一个区域划分成若干个子区域,满足某些条件。
常见的区域划分问题有图像分割、地理区域划分等。
3. 网络和图论问题:这类问题涉及到网络结构、节点之间的连接和交互等。
常见的网络和图论问题有最短路径问题、最小生成树问题、流网络问题等。
4. 随机过程问题:这类问题涉及到随机变量及其概率分布,常见的随机过程问题有排队论、蒙特卡洛模拟等。
5. 统计推断问题:这类问题要根据样本数据对总体的某些特征进行推断。
常见的统计推断问题有假设检验、置信区间估计等。
6. 数学模型的构建和分析:这类问题要求根据一定的问题背景,建立数学模型,并对模型进行分析和求解。
常见的数学模型有微分方程模型、差分方程模型、动力系统模型等。
文章字数1000字以上,可以根据具体的题目选取一个或多个数学建模题型进行描述,然后详细阐述数学模型的建立过程、模型的求解方法以及对实际问题的应用等。
1、问题描述(问题与假设)随从们密约, 在河的任一岸, 一旦随从的人数比商人多, 就杀人越货.乘船渡河的方案由商人决定.商人们怎样才能安全过河?假设:1. 过河途中不会出现不可抗力的自然因素。
2. 当随从人数大于商人数时,随从们不会改变杀人的计划。
3.船的质量很好,在多次满载的情况下也能正常运作。
4. 随从会听从商人的调度。
2、问题模型与求解(公式、图、表、算法或代码等) 模型的建立:x(k)~第k 次渡河前此岸的商人数 x(k),y(k)=0,1,2,3,4; y(k)~第k 次渡河前此岸的随从数 k=1,2,….. s(k)=[ x(k), y(k)]~过程的状态 S~允许状态集合 u(k)~第k 次渡船上的商人数 u(k), v(k)=0,1,2; v(k)~ 第k 次渡船上的随从数 k=1,2…..d(k)=( u(k), v(k))~过程的决策 D~允许决策集合 D={u,v u+v=1,2,u,v=0,1,2}状态因决策而改变s(k+1)=s(k)+(-1)^k*d(k)~状态转移律求d(k)∈D(k=1,2,….n),使s(k) ∈S 并按转移律s(k+1)=s(k)+(-1)^k*d(k) 由(4,4)到达(0,0)数学模型:模型分析:由(2)(3)(5)可得 Yk Xk -≥-44 化简得 Yk k ≤X 关键代码:clearclcn=3;m=3;h=2;m0=0;n0=0;ticLS=0;LD=0;for i=0:nfor j=0:mif i>=j&n-i>=m-j|i==n|i==0LS=LS+1;S(LS,:)=[i j];endif i+j>0&i+j<=h&(i>=j|i==0)LD=LD+1;D(LD,:)=[i j];endendendN=15;Q1=inf*ones(2*N,2*N);Q2=inf*ones(2*N,2*N);t=1;le=1;q=[m n];f0=0;while f0~=1&t<Nk=1;u=[];v=[];for i0=1:les0=q(i0,:);if f0==1breakendfor i=1:LDs1=s0+(-1)^t*D(i,:);if s1==[m0,n0]u=[m0,n0];v=D(i,:);f0=1;breakendfor j=2:LS-1if s1==S(j,:)if k==1u(k,:)=s1;v(k,:)=D(i,:);k=k+1;breakendif k>1f1=0;for ii=1:k-1if s1==u(ii,:)f1=1;breakendendendif f1==0u(k,:)=s1;v(k,:)=D(i,:);k=k+1;breakendendendendendq=u;le=size(q,1);Q1(1:le,t*2-1:t*2)=q;Q2(1:le,t*2-1:t*2)=v;t=t+1;endtr=t-1;saa1=u;LSF=zeros(tr,2);ANS=zeros(tr,2);for k=tr:-1:2k1=k-1;f0=0;XMC=Q2(:,k*2-1:k*2);WIN=Q1(:,k1*2-1:k1*2);for i=1:2*Nsaa2=saa1-(-1)^k*XMC(i,:);for j=1:2*Nif saa2==WIN(j,:)saa1=saa2;sbb1=XMC(i,:);f0=1;breakendendif f0==1breakendendLSF(k1,:)=saa1;ANS(k,:)=sbb1;endLSF(tr,:)=[m0 n0];ANS(1,:)=[m,n]-LSF(1,:);disp '初始态:'X0=[m,n]disp '状态:'LSFdisp '决策:'ANS3、结果分析与拓展(思考)通过合理的假设,巧妙的利用三维向量表示了商人、随从、船的状态,定义此岸允许状态集合、彼岸允许状态集合及决策变量集合,把此岸允许状态集合和彼岸允许状态集合的元素视为节点,这样把抽象的多步骤决策问题转化为图论的求从起始节点到最终节点的所有路径的问题简化了模型。
数学建模美赛题型
数学建模是一项重要的能力,而美国数学建模竞赛是全球最具有知名度和影响力的数学建模竞赛之一。
在美赛中,题目的类型和难度各不相同,但大致可以分为以下几类:
1. 线性规划问题
线性规划是数学建模中的重要分支之一,也是美赛中经常出现的题型之一。
这类题目通常要求选手通过建立数学模型,确定最优解,以满足一定的约束条件。
2. 非线性规划问题
非线性规划问题与线性规划问题相似,但是在数学模型的建立上更加复杂。
这类题目通常需要选手深入理解问题本身的特征,以便更好地建立数学模型。
3. 差分方程问题
差分方程问题通常涉及到时间序列分析和预测,需要选手理解和运用差分方程的概念和方法,以建立数学模型进行分析和预测。
4. 图论问题
图论问题是指在图论中应用的各种问题,包括最短路径、最小生成树、匹配问题等。
这类问题在美赛中出现的频率较高,需要选手具备基本的图论知识和技能。
5. 统计建模问题
统计建模问题是指通过统计方法建立数学模型,以分析和预测问题。
这类问题通常需要选手具备一定的统计学知识和技能,以利用数
据进行分析和建模。
以上是美国数学建模竞赛中常见的题型之一,选手需要在比赛前进行足够的准备和练习,以提升自己的数学建模能力和水平。
数学建模13道题数学建模是数学中的一个分支,它是指将现实世界中的问题抽象成数学模型,并用数学方法来解决这些问题。
数学建模题一般包含数学模型的建立,问题的分析和求解等几个方面。
下面介绍13道数学建模题,希望读者可以从中得到启发。
题目一:如何预测股票价格?这是一个经典的数学建模题。
股票价格是由多种因素决定的,如市场供求关系、经济政策等。
数学建模者需要考虑这些因素,并根据历史数据建立合适的模型来预测未来的股票价格。
题目二:如何优化物流配送?对于物流配送问题,数学建模者需要考虑到多种因素,如配送距离、时间、运输工具等。
通过建立运输成本函数,制定合适的配送策略,可以实现物流配送的优化。
题目三:如何求解最优化问题?在最优化问题中,数学建模者需要考虑多种因素,如成本、效率、质量等。
通过建立目标函数、限制条件等方程,可以求得最优解。
题目四:如何优化网络布局?网络布局优化是一个复杂的问题。
数学建模者需要考虑到多种因素,如节点距离、带宽、延迟等。
通过建立合适的模型,可以制定出最优的网络布局方案。
题目五:如何预测自然灾害?自然灾害是不能预测的,但数学建模可以通过历史数据、气象预报等多种信息来建立模型,以预测未来可能发生的自然灾害,提前做好应对措施。
题目六:如何优化生产流程?生产流程优化需要考虑多种因素,如成本、效率、质量等。
数学建模者可以通过建立合适的模型,分析生产流程的瓶颈和优化空间,从而实现生产流程的优化。
题目七:如何优化城市规划?城市规划优化需要考虑多种因素,如人口密度、交通拥堵、环境保护等。
数学建模者可以通过建立合适的模型,预测城市未来的发展趋势,制定出最优的城市规划方案。
题目八:如何提高学生的学习成绩?学生的学习成绩受多种因素影响,如个人能力、学习环境、教学质量等。
数学建模者可以建立合适的模型,帮助学生发现自己的学习问题,并制定出最优的学习策略。
题目九:如何优化教学质量?教学质量优化需要考虑多种因素,如教师水平、教材质量等。
全国数学建模大赛题目
题目一:城市交通优化方案
某城市的交通状况日益拥堵,为了解决交通问题,需要制定一个交通优化方案。
假设该城市的道路网络呈现网状结构,拥有多个交叉口和道路,每个交叉口都有多个入口和出口道路。
现在需要你们设计一个算法,以找到最优的交通优化方案,使得城市的车辆数最小化,同时满足交通流量平衡和道路容量约束。
题目二:无人机配送路径规划
某公司使用无人机进行货物配送,无人机需要从指定的起点出发,依次经过多个目标点进行货物的投放,最后返回起点。
每个目标点有不同的货物量和不同的时间窗限制。
现在需要你们设计一个路径规划算法,以最小化无人机在配送过程中的总飞行距离,同时满足货物量和时间窗的要求。
题目三:自然灾害预测与应急响应
某地区常常受到洪水的威胁,为了及时应对洪水灾害,需要建立一个洪水预测和应急响应系统。
现有该地区多个监测站点,能够实时测量水位、降雨量等数据,并预测洪水的发生时间和范围。
现在需要你们设计一个预测模型,以准确预测洪水的发生时间和范围,并制定相应的应急响应措施,以最大程度地减少洪灾对人民生命和财产的威胁。
题目四:物流中心选址与配送路径规划
某公司计划在某区域新建一个物流中心,以提高货物配送的效率。
现在需要你们选取一个最佳的物流中心位置,并设计一个配送路径规划算法,以最小化货物配送的总距离和成本。
同时,
由于该区域存在不同的道路类型和限制条件,需要考虑不同道路类型的通行能力和限制,以确保货物配送的顺利进行。
【必刷题】2024七年级数学下册数学建模初步专项专题训练(含答案)试题部分一、选择题:1. 下列哪个选项是数学建模的基本步骤?()A. 提出问题B. 建立模型C. 求解模型D. 验证模型2. 在数学建模中,下列哪个环节是最关键的?()A. 数据收集B. 模型假设C. 模型求解D. 模型分析3. 以下哪个数学方法常用于数学建模?()A. 微积分B. 线性规划C. 概率论D. 数列4. 七年级下册数学建模初步中,以下哪个实例不属于数学建模?()A. 计算手机话费B. 估算公交车到站时间C. 制作班级成绩分布图D. 探究植物生长规律5. 在建立数学模型时,以下哪个步骤是必不可少的?()A. 确定变量B. 选择合适的数学工具C. 编写程序D. 绘制图表6. 以下哪个数学软件在数学建模中应用广泛?()A. WordB. ExcelC. PythonD. Photoshop7. 在数学建模中,以下哪个环节可以帮助我们更好地理解问题?()A. 数据分析B. 模型假设C. 模型检验D. 模型推广8. 以下哪个数学方法不适用于解决线性规划问题?()A. 图解法B. 代数法C. 微分法D. 整数规划法9. 在数学建模中,以下哪个环节需要对模型进行优化?()A. 模型建立B. 模型求解C. 模型检验D. 模型应用10. 以下哪个数学问题适合用数学建模方法解决?()A. 计算圆的面积B. 解一元二次方程C. 探究温度与时间的关系D. 制作班级课程表二、判断题:1. 数学建模就是用数学方法解决实际问题。
()2. 在数学建模过程中,数据收集是可有可无的环节。
()3. 数学建模中,模型假设越复杂,越能准确地描述实际问题。
()4. 数学建模的目的是为了找到唯一正确的答案。
()5. 在数学建模中,模型的检验和评价是不可或缺的环节。
()三、计算题:1. 已知某物体运动的距离与时间的关系为s=5t+2,其中s为距离(米),t为时间(秒)。
典型例题1.报童每天订购的报纸,每卖出一份赢利a 元,如果卖不出去并将报纸退回发行单位,将赔本b 元.每天买报人数不定,报童订报份数如超过实际需要,就要受到供过于求的损失;反之,要受到供不应求的损失.设P (m )是售出m 份报纸的概率,试确定合理的订报份数,使报童的期望损失最小.解:设报童每天订购Q 份报纸,则其收益函数为⎩⎨⎧>≤--=Q m am Qm b m Q am m y ,,)()( 利润的期望为∑∑∞+==+-+=1)()(])[()]([Q m Qm m aQP m P bQ m b a m y E比较各个m 的)]([m y E 值,使其最大者即为所求.若m 的取值过多,可将)]([m y E 当成m 的连续函数或借鉴连续函数求极值的方法令0d )]([d =mm y E .2.血友病也是一种遗传疾病,得这种病的人由于体内没有能力生产血凝块因子而不能使出血停止.很有意思的是,虽然男人及女人都会得这种病,但只有女人才有通过遗传传递这种缺损的能力.若已知某时刻的男人和女人的比例为1:1.2,试建立一个预测这种遗传疾病逐代扩散的数学模型. 解:假设有α%的人患有血友病,并假设下一代与上一代虽人数可能不等,但所生男女比例一样.基于这样一个假设,不妨设下一代男女与上一代相同,设初始第一代男女分别占总人数的比例占总人数的比例为 a 0,b 0,由题设,a 0:b 0=1:1.2.注意到只有女人遗传血友病,由此,第一代将有%210αb 个女人及%210αb 个男人有血友病,血友病占总人数的百分比为 %2.22.1%0001αα=+=b a b c同理,第二代将有%21210αb ⋅个女人及%21210αb ⋅个男人有血友病,血友病占总人数的百分比为 %2.22.121%210002αα⋅=+=b a b c依次类推,第n 代将有%)21(0αb n个女人及%)21(0αb n个男人有血友病,血友病占总人数的百分比为%2.22.1)21(%)21(10001αα⋅=+=--n n n b a b c令∞→n ,则0→n c .3.某石油公司必须就下一个打井位置作出决定.如果打出来的井什么也没有(既无油也无天然气),则投资费用(打井费用)全部赔掉.如果打出来的是气井,则可以说是部分成功,如果打出来的是油井,则是完全成功.由于结果的不确定性,更由于做某种测试(取样)只能得到不完全的信息,因而作出决定是困难的.试建立一个数学模型,使公司的预期收益最大 解:设 B 1——预测是油井,B 2——预测是气井,B 3——预测是无油气井. 由于做取样只能得到不完全的信息,因此根据取样结果,计算出在B 1,B 2,B 3分别发生的条件下,B 1,B 2,B 3发生的概率.然后利用贝叶斯公式,计算出实际是油井、气井和废井情况下,而预测是B 1,B 2,B 3之一的概率值,若给出各种情况下的费用,计算出各个期望值即可.下面画出决策树(如图3).图34 假设有一笔1000万元的资金于依次三年年初分别用于工程A 和B 的投资.每年初如果投资工程A ,则年末以0.4的概率回收本利2000万元或以0.6的概率分文不收;如果投资工程B ,则年末以0.1的概率回收2000万元或以0.9的概率回收1000万元.假定每年只允许投资一次,每次只投1000万元;试确定第3年末期望资金总数为最大的投资策略.解: 建立决策树(如图4).0 2000 0 2000 10002000 4000 4000 3000图4在投资A 的决策树中,第一年投资A ,第二年投资B ,第三年投资B 的期望值最大. 在投资B 的决策树中(只在A 的决策树中②节点中的0.4,0.6分别换成0.1,0.9即可),可算得第一年投资B ,第二年投资B ,第三年投资B 的期望值是两个决策树中的最大者.5.某工程队承担一座桥梁的施工任务.由于施工地区夏季多雨,需停工三个月.在停工期间该工程队可将施工机械搬走或留在原处.如搬走,需搬运费1800元.如留原处,一种方案是花500元筑一护堤,防止河水上涨发生高水位的侵袭.若不筑护堤,发生高水位侵袭时将损失10000元.如下暴雨发生洪水时,则不管是否筑护堤,施工机械留在原处都将受到60000元的损失.据历史资料,该地区夏季高水位的发生率是25%,洪水的发生率是2%.试用决策树法分析该施工队要不要把施工机械搬走及要不要筑护堤?解:建立决策树模型如图5.图5 使用期望值法计算过程见图6.-1800 -500-60500-10000 -60000-1800 -500 -60500-10000-60000图6最优决策为:不必搬走机械,但要筑一个护堤,期望损失1335元.。
数学建模各题型的算法数学建模的题型很多,对应的算法也有多种。
以下是数学建模常见题型以及相应的算法:1. 线性规划(Linear Programming):常用的线性规划算法包括单纯形法(Simplex Algorithm)、内点法(Interior Point Method)等。
2. 整数规划(Integer Programming):常用的整数规划算法包括分支定界法(Branch and Bound)、动态规划法(Dynamic Programming)、割平面法(Cutting Plane Method)等。
3. 非线性规划(Nonlinear Programming):常用的非线性规划算法包括梯度下降法(Gradient Descent)、牛顿法(Newton's Method)、拟牛顿法(Quasi-Newton Method)、遗传算法(Genetic Algorithm)等。
4. 图论(Graph Theory):常用的图论算法包括最短路径算法(Dijkstra Algorithm、Floyd-Warshall Algorithm)、最小生成树算法(Prim Algorithm、Kruskal Algorithm)、最大流算法(Ford-Fulkerson Algorithm、Edmonds-Karp Algorithm)等。
5. 动态规划(Dynamic Programming):动态规划算法用于求解具有重叠子问题性质的最优化问题,常用的算法有钢条切割问题、背包问题、旅行商问题等。
6. 模拟退火算法(Simulated Annealing):模拟退火算法是一种全局优化算法,常用于求解复杂的组合优化问题,如旅行商问题、装箱问题等。
7. 神经网络(Neural Network):神经网络算法常用于函数拟合、分类、聚类等问题,其中包括前馈神经网络(Feedforward Neural Network)、卷积神经网络(Convolutional Neural Network)、循环神经网络(Recurrent Neural Network)等。
试 题 说 明1.本次数学建模周共有如下十五道题。
每支队伍(2-3人/队)必须从以下题中任意选取一题,并完成一篇论文,具体要求参阅《论文格式规范》。
2.指导老师会根据题目的难度对论文最后的评分进行调整。
3.题目标注为“A ”的为有一定难度的题目,选择此题你们将更有可能得到高分。
(一)乒乓球赛问题 (A)A 、B 两乒乓球队进行一场五局三胜制的乒乓球赛,两队各派3名选手上场,并各有3种选手的出场顺序(分别记为123,,ααα 和123,,βββ)。
根据过去的比赛记录,可以预测出如果A 队以i α次序出场而B 队以jβ次序出场,则打满5局A队可胜ija 局。
由此得矩阵()ij R a =如下:123123214034531R βββααα⎛⎫=⎪ ⎪ ⎪⎝⎭(1) 根据矩阵R 能看出哪一队的实力较强吗?(2) 如果两队都采取稳妥的方案,比赛会出现什么结果? (3) 如果你是A 队的教练,你会采取何种出场顺序?(4) 比赛为五战三胜制,但矩阵R 中的元素却是在打满五局的情况下得到的,这样的数据处理和预测方式有何优缺点?(二)野兔生长问题预测T=10 时野兔的数量。
(三)停车场的设计问题在New England 的一个镇上,有一位于街角处面积100⨯200平方英尺的停车场,场主请你代为设计停车车位的安排方式,即设计在场地上划线的方案。
容易理解,如果将汽车按照与停车线构成直角的方向,一辆紧挨一辆地排列成行,则可以在停车场内塞进最大数量的汽车,但是对于那些缺乏经验的司机来说,按照这种方式停靠车辆是有困难的,它可能造成昂贵的保险费用支出。
为了减少因停车造成意外损失的可能性,场主可能不得不雇佣一些技术熟练的司机专门停车;另一方面,如果从通道进入停车位有一个足够大的转弯半径,那么,看来大多数的司机都可以毫无困难地一次停车到位。
当然通道越宽,场内所容纳的车辆数目也越少,这将使得场主减少收入。
(四)奖学金的评定 (A)背景A Better Class (ABC)学院的一些院级管理人员被学生成绩的评定问题所困扰。
1、问题描述(问题与假设)随从们密约, 在河的任一岸, 一旦随从的人数比商人多, 就杀人越货.乘船渡河的方案由商人决定.商人们怎样才能安全过河?假设:1. 过河途中不会出现不可抗力的自然因素。
2. 当随从人数大于商人数时,随从们不会改变杀人的计划。
3.船的质量很好,在多次满载的情况下也能正常运作。
4. 随从会听从商人的调度。
2、问题模型与求解(公式、图、表、算法或代码等)模型的建立:x(k)~第k 次渡河前此岸的商人数 x(k),y(k)=0,1,2,3,4;y(k)~第k 次渡河前此岸的随从数 k=1,2,…..s(k)=[ x(k), y(k)]~过程的状态 S~允许状态集合u(k)~第k 次渡船上的商人数 u(k), v(k)=0,1,2;v(k)~ 第k 次渡船上的随从数 k=1,2…..d(k)=( u(k), v(k))~过程的决策 D~允许决策集合 D={u,v u+v=1,2,u,v=0,1,2}状态因决策而改变s(k+1)=s(k)+(-1)^k*d(k)~状态转移律求d(k)∈D(k=1,2,….n),使s(k) ∈S 并按转移律s(k+1)=s(k)+(-1)^k*d(k)由(4,4)到达(0,0)数学模型:模型分析:由(2)(3)(5)可得Yk Xk -≥-44化简得 Yk k ≤X关键代码:clearclcn=3;m=3;h=2;m0=0;n0=0;ticLS=0;LD=0;for i=0:nfor j=0:mif i>=j&n-i>=m-j|i==n|i==0LS=LS+1;S(LS,:)=[i j];endif i+j>0&i+j<=h&(i>=j|i==0)LD=LD+1;D(LD,:)=[i j];endendendN=15;Q1=inf*ones(2*N,2*N);Q2=inf*ones(2*N,2*N);t=1;le=1;q=[m n];f0=0;while f0~=1&t<Nk=1;u=[];v=[];for i0=1:les0=q(i0,:);if f0==1breakendfor i=1:LDs1=s0+(-1)^t*D(i,:);if s1==[m0,n0]u=[m0,n0];v=D(i,:);f0=1;breakendfor j=2:LS-1if s1==S(j,:)if k==1u(k,:)=s1;v(k,:)=D(i,:);k=k+1;breakendif k>1f1=0;for ii=1:k-1if s1==u(ii,:)f1=1;breakendendendif f1==0u(k,:)=s1;v(k,:)=D(i,:);k=k+1;breakendendendendendq=u;le=size(q,1);Q1(1:le,t*2-1:t*2)=q;Q2(1:le,t*2-1:t*2)=v;t=t+1;endtr=t-1;saa1=u;LSF=zeros(tr,2);ANS=zeros(tr,2);for k=tr:-1:2k1=k-1;f0=0;XMC=Q2(:,k*2-1:k*2);WIN=Q1(:,k1*2-1:k1*2);for i=1:2*Nsaa2=saa1-(-1)^k*XMC(i,:);for j=1:2*Nif saa2==WIN(j,:)saa1=saa2;sbb1=XMC(i,:);f0=1;breakendendif f0==1breakendendLSF(k1,:)=saa1;ANS(k,:)=sbb1;endLSF(tr,:)=[m0 n0];ANS(1,:)=[m,n]-LSF(1,:);disp '初始态:'X0=[m,n]disp '状态:'LSFdisp '决策:'ANS3、结果分析与拓展(思考)通过合理的假设,巧妙的利用三维向量表示了商人、随从、船的状态,定义此岸允许状态集合、彼岸允许状态集合及决策变量集合,把此岸允许状态集合和彼岸允许状态集合的元素视为节点,这样把抽象的多步骤决策问题转化为图论的求从起始节点到最终节点的所有路径的问题简化了模型。
通过数学分析的方法解决实用问题,经过问题的提出、假设、分析和模型的建立、求解、检验等过程,解决了商人过河问题。
通过课后延伸扩展,也可以解决多个商人过河问题。
作业6问题:中国人口总数x的1995--2015每隔5年的数据如下(亿),用Logistic人口模型预测2020中国人口数量。
x=[12.11 12.67 13.08 13.41 13.71]解析:Logistic模型的基本形式:(1)应用微分方程的分离变量法,可得(1)的解析解为:(2)为了计算(2)中的r、N,选择三年的人口数据,期中,由(3)(4)得所以(5)由(3)(5)得(6)由于数据取自1995~2015年,为此选择1995、2005、2015间隔相等的三个年份,,代入式(6)得将代入式(2)得(7)式(7)为我国人口数量的预测公式。
把2020年份数据代入式(7),得预测值为13.76.作业5传染病模型传染病SIR 模型中假设传染病有免疫性——病人治愈后即移出感染系统,称移出者。
进一步对SIR 模型修改:如果治愈后的病人中有一部分(比率为α,01α<<)仍为健康的易感染者,一部分(比率为1-α)具有免疫力,不再感染,退出系统,建立模型。
假设 (1)总人数N 不变,易感染者和有免疫性的比例分别为:i(t)和s(t);(2)每个病人每天有效接触人数为λ,且使具有免疫性的人致病 λ——日接触率 建模 t t Ni t s t i t t i ∆=-∆+)()]([)()([N λ⎪⎩⎪⎨⎧=-=⇒⎪⎩⎪⎨⎧=+=0)0()1(1)()(d i i i i dt di t i t s si dt i λλ模型模型Logistics i i(0)i)-i(1dt di Logistics 0⇒⎪⎩⎪⎨⎧==λt=t m ,di/dt 最大 t →1⇒∞t m :新增易感染者高潮时刻λ(日接触率)↓→t m ↑作业4原油采购与加工问题问题分析:问题中关系到公司原油A和B的混合加工,如何进行原油加工和采购,目标是实现公司利润最大化,两种汽油的售价分别按照A的最低比比例进行定价,这里关系到了原油A和B 的分配量和价格的问题。
问题的重点要分析原油A的采购价和购买量的关系是服从分段函数的关系,可以通过线性规划处理问题。
问题假设:由于问题只考虑到原油价的价格及购买量的问题,所以我们可以对原油B不给于考虑,而对于原油A的假设有以下几种情况:(1)混合加工的原油A在汽油甲乙里所占的比例都大于50%、60%,甚至可以达到100%;(2)排除一切加工运输原油A之中造成的原油损耗问题;(3)1000t的原油A之中造成的原油损耗问题;(4)原油A的市场价格应保持;(5)购买原油A的超过量包括购买原油A的等于量;定义与符号说明:X 原油A的购买量C(x) 采购的支出X11 原油A用于生产甲的数量X12 原油A用于生产乙的数量X21 原油B用于生产甲的数量X22 原油B用于生产乙的数量Max z 目标函数(利润)模型的建立:设原油A的购买量为x吨,根据题意,采购价C(x)可列为如下的分段线性函数(单位:千元/吨)钢管切割问题某钢管零售商从钢管厂进货,将钢管按照顾客要求切割后售出,从钢管厂进货时得到的原料钢管都是19米。
现在有一客货需要50根4m ,20根6m ,15根8m 的钢管,应该如何下料最节省?零售商如果采用的不同切割模式太多,将会导致复杂化,从而增加生产和管理成本,所以该零售商规定采用的不同三种切割模式不能超过3种。
此外,该客户需要(1)中的三种钢管外,还需要10根5m 的钢管,应该如何下料。
答:钢管下料的合理切割模式:4m 钢管根数 6m 钢管根数 8m 钢管根数 余料 模式14 0 0 3 模式23 1 0 1 模式32 0 13 模式41 2 0 3 模式51 1 1 1 模式60 3 0 1 模式7 0 0 2 3假设xi 表示第i 种模式切割的原料钢管的根数。
则一切割原料钢管的总根数最少为目标,则有7654321x x MinZ x x x x x ++++++=结束条件为(以下是函数组):⎪⎩⎪⎨⎧≥++++≥++≥+++50234152202543217536542x x x x x x x x x x x x1、问题描述(问题与假设)两位家长带着孩子急匆匆来到医院急诊室.诉说两小时前孩子一次误吞下11片治疗哮喘病、剂量100mg/片的氨茶碱片,已出现呕吐、头晕等不良症状.按照药品使用说明书,氨茶碱的每次用量成人是100~200mg ,儿童是3~5 mg.过量服用可使血药浓度(单位血液容积中的药量)过高,100μg/ml 浓度会出现严重中毒,200μg/ml 浓度可致命.医生需要判断:孩子的血药浓度会不会达到100~200μg/ml ;如果会达到,应采取怎样的紧急施救方案.假设:胃肠道中药量x(t), 血液系统中药量y(t),时间t 以孩子误服药的时刻为起点(t=0).1). 胃肠道中药物向血液的转移率与x(t) 成正比,比例系数λ(>0),总剂量1100 mg 药物在t=0瞬间进入胃肠道.2). 血液系统中药物的排除率与y(t) 成正比,比例系数μ(>0),t=0时血液中无药物.3). 氨茶碱被吸收的半衰期为5 h ,排除的半衰期为6 h.4). 孩子的血液总量为2000 ml.解:(1)临床施救的办法,口服活性炭来吸附药物,可使药物的排除率增加到原来(人体自身)的2倍。
(2)体外血液透析,药物排除率可增加到原来的6倍,但是安全性不能得到充分保证。
2、问题模型与求解(公式、图、表、算法或代码等)解: 模型建立:口服药物 肠胃道药量x (t )转移率正比于x 血液系统的药量 排除率正比于y 体外X (t )下降的速度与x (t )本身成正比(比例系数y ),总剂量1100mg 药物在t=0瞬间进入肠胃道,所以x (t )满足微分方程:x dt λ-=/dx ,x (0)=1100 (1)药物从胃肠道向血液系统的转移相当于血液系统对药物的吸收,y (t )由于吸收作用而增长的速度是λx ,由于排除而减少的速度与y (t )本身成正比(比例系数μ),t=0时血液中无药物,所以y (t )满足微分方程:0)0(,/d =-=y y x dt y υλ (2)模型求解:由上面公式(1)得 t e t x λ-=^1100)(药物吸收的半衰期为5小时,即x(5)=x(0)/ 22/11005^1100=-λe )/1(1386.05/2ln h ==)(λ (3) 由公式(2)(3)得t e y y x dt dy λλμμλ-+-=-=^1100/)^^()]/(1100[)(t e t e t y λμμλλ---⨯-=药物排除的半衰期为6小时,当只考虑血液对药物的排除时,有2/)6(,)()(^)(/dy a y a y t ae t y y dt =+=--=→-=τττμμ)/1(1155.06/2ln h ==)(μ 3、结果分析与拓展(思考)利用MATLAB 软件,对于y(t)=6a(e^-0.1155t - e^-0.1386t) ,x(t)=ae^-0.1386t 进行作图:Matlab 代码t=[0:0.1:24];x=497.66*exp(-0.1386*t);plot(t,x)hold ony=6*497.66*(exp(-0.1155*t)-exp(-0.1386*t));plot(t,y)由图分析可知,孩子大概在7-8小时之间达到200mg ,即出现中毒现象。