数学建模实验答案初等模型
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湖南城市学院数学与计算科学学院《数学建模》实验报告专业:学号:姓名:指导教师:成绩:年月日目录实验一 初等模型........................................................................ 错误!未定义书签。
实验二 优化模型........................................................................ 错误!未定义书签。
实验三 微分方程模型................................................................ 错误!未定义书签。
实验四 稳定性模型.................................................................... 错误!未定义书签。
实验五 差分方程模型................................................................ 错误!未定义书签。
实验六 离散模型........................................................................ 错误!未定义书签。
实验七 数据处理........................................................................ 错误!未定义书签。
实验八 回归分析模型................................................................ 错误!未定义书签。
实验一 初等模型实验目的:掌握数学建模的基本步骤,会用初等数学知识分析和解决实际问题。
实验内容:A 、B 两题选作一题,撰写实验报告,包括问题分析、模型假设、模型构建、模型求解和结果分析与解释五个步骤。
实验报告姓名:和家慧 专业:通信工程 学号:20121060248 周一下午78节实验一:方程及方程组的求解一 实验目的:学会初步使用方程模型,掌握非线性方程的求解方法,方程组的求解方法,MA TLAB 函数直接求解法等。
二 问题:路灯照明问题。
在一条20m 宽的道路两侧,分别安装了一只2kw 和一只3kw的路灯,它们离地面的高度分别为5m 和6m 。
在漆黑的夜晚,当两只路灯开启时 (1)两只路灯连线的路面上最暗的点和最亮的点在哪里? (2)如果3kw 的路灯的高度可以在3m 到9m 之间变化,如何路面上最暗点的亮度最大? (3)如果两只路灯的高度均可以在3m 到9m 之间变化,结果又如何?三 数学模型解:根据题意,建立如图模型P1=2kw P2=3kw S=20m 照度计算公式:2sin r p k I α= (k 为照度系数,可取为1;P 为路灯的功率)(1)设Q(x,0)点为两盏路灯连线上的任意一点,则两盏路灯在Q 点的照度分别为21111sin R p k I α= 22222sin R p k I α=22121x h R += 111sin R h =α22222)(x s h R -+= 222sin R h =αQ 点的照度:3232322222322111))20(36(18)25(10))((()(()(x x x s h h P x h h P x I -+++=-+++=要求最暗点和最亮点,即为求函数I(x)的最大值和最小值,所以应先求出函数的极值点5252522222522111'))20(36()20(54)25(30))(()(3)(3)(x x x x x s h x s h P x h x h P x I -+-++-=-+-++-=算法与编程利用MATLAB 求得0)('=x I 时x 的值代码:s=solve('(-30*x)/((25+x^2)^(5/2))+(54*(20-x))/((36+(20-x)^2)^(5/2))'); s1=vpa(s,8); s1计算结果运行结果: s1 =19.97669581 9.338299136 8.538304309-11.61579012*i .2848997038e-1 8.538304309+11.61579012*i因为x>=0,选取出有效的x 值后,利用MATLAB 求出对应的I(x)的值,如下表:综上,x=9.33m 时,为最暗点;x=19.97m 时,为最亮点。
数学建模与数学实验习题答案数学建模与数学实验习题答案数学建模和数学实验习题是数学学习中的重要组成部分,通过这些习题,我们可以更好地理解和应用数学知识。
本文将介绍数学建模和数学实验习题的一些答案和解题方法,帮助读者更好地掌握数学学习。
一、数学建模数学建模是将数学方法和技巧应用于实际问题的过程。
在数学建模中,我们需要将实际问题抽象为数学模型,并通过数学方法进行求解和分析。
下面是一个简单的数学建模问题和其解题过程。
问题:某工厂生产产品A和产品B,每天的产量分别为x和y。
产品A的生产成本为10x+20y,产品B的生产成本为15x+10y。
如果工厂每天的总成本不超过5000元,且产品A的产量必须大于产品B的产量,求工厂一天最多能生产多少个产品。
解题过程:首先,我们需要建立数学模型来描述这个问题。
设产品A的产量为x,产品B的产量为y,则问题可以抽象为以下数学模型:10x+20y ≤ 5000x > y接下来,我们需要解决这个数学模型。
首先,我们可以通过图像法来解决这个问题。
将不等式10x+20y ≤ 5000和x > y转化为直线的形式,我们可以得到以下图像:(图像略)从图像中可以看出,不等式10x+20y ≤ 5000和x > y的解集为图像的交集部分。
通过观察图像,我们可以发现交集部分的最大值为x=250,y=125。
因此,工厂一天最多能生产250个产品A和125个产品B。
除了图像法,我们还可以通过代数法来解决这个问题。
将不等式10x+20y ≤ 5000和x > y转化为等式的形式,我们可以得到以下方程组:10x+20y = 5000x = y通过求解这个方程组,我们可以得到x=250,y=125。
因此,工厂一天最多能生产250个产品A和125个产品B。
二、数学实验习题数学实验习题是通过实际操作和实验来学习数学知识和技巧的一种方式。
下面是一个关于概率的数学实验习题和其答案。
习题:一枚硬币抛掷10次,求出现正面的次数为偶数的概率。
第二章 初等模型如果研究对象的机理比较简单,一般用静态、线性、确定性模型描述就能达到建模的目的时,我们基本上可以用初等数学的方法来构造和求解模型。
通过下面的几个实例我们能够看到,用很简单的数学方法就可以解决一些有趣的实际问题。
需要强调的是,衡量一个模型的优劣完全在于它的应用效果,而不是它看它采用了多么高深的数学方法。
进一步说,对于某个实际问题我们如果能够用初等方法和所谓的高等方法建立了两个模型,而它们的应用效果相差无几的话,那么受人们欢迎并采用的,一定是前者而非后者。
§2.1公平的席位分配设有A 、B 两个单位,各有人数1p 、2p 个,现在要求按人数选出q 个代表召开一次代表会议。
那么怎样分配这q 个席位呢?一般的方法是令:q p p p q 211*1+= q p p p q 212*2+= (2.1)若*1q ,*2q 恰好是两个整数,就以*1q ,*2q 分别作为A ,B 两个单位的席位数,即可以获得一个完全合理的分配方案。
当*1q ,*2q 不是两个整数时,那么怎样分配才合理呢?下面我们就来讨论这个问题。
首先给出一种自然的想法,也就是通常所执行的方法。
即由(2.1)式计算出的*1q ,*2q ,用][*i i q q =表示*i q 的整数部分。
当*1q -1q >*2q -2q 时,则用1q +1与2q 分别作为A ,B 两个单位的席位数;当*2q -2q >*1q -1q 时,则用1q 与2q +1分别作为A ,B 两个单位的席位数;而当*2q -2q =*1q -1q 时,就只能由A ,B 两个单位协商来确定那多余的一个席位了。
这个方法的优点是简单、方便,并被很多人所接受,同时也容易推广到m (m >2)个单位的席位分配问题。
但是这个分配方案是存在弊病的,它有明显的不合理性。
例1 某学校有3个系共200名学生,其中甲系100名,乙系60名,丙系40名。
若学生代表会议设20个席位,公平而又简单的席位分配办法是按学生人数的比例分配,显然甲乙丙三系分别应占有10、6、4个席位。
数学建模实验⼆初等模型实验集美⼤学计算机⼯程学院实验报告课程名称:数学模型班级:计算12 实验成绩:指导教师:付永钢姓名:实验项⽬名称:初等模型试验学号:上机实践⽇期:实验项⽬编号:实验⼆上机实践时间:2014.11⼀、实验⽬的掌握初等模型的建⽴的基本思路和⽅法,并了解其求解过程。
对给定的初等模型问题能够借助Matlab ⼯具进⾏求解。
⼆、实验内容实验 1 ⽤Matlab 验证划艇⽐赛成绩模型的结果,通过数值结果来检验你所得到的模型正确性。
(⾸先要阅读本⽬录中的Matlab 数据拟合和matlab 数据处理的相关材料)实验2 求解汽车刹车距离的模型,⽤Matlab 给出你的求解结果。
验证应该遵循的t 秒准则的标准。
实验3 从教材P56中的第7,13,14题,任选⼀题,建⽴相应的初等模型,并借助matlab 进⾏求解,并给出合理的模型解释。
三、实验使⽤环境WindowsXP 、Matlab6.1四、实验步骤1、划艇⽐赛成绩的模型检验根据推导出的模型公式和数据,对参数βα,进⾏求解βαn t =。
⾸先转换成对数形式:,log 'log n t βα+=其中ααlog '=然后对给定数据进⾏拟合。
代码:n=[1 2 4 8]t=[7.21 6.88 6.32 5.84]lgn=log(n);lgt=log(t);p=polyfit(lgn,lgt,1);alpha=exp(p(2));belta=p(1);x=1:20;y=alpha*x.^belta ;plot(x,y,’c*-‘) ;xlabel(‘Number of Athlete ’);ylabel(‘Time Cost ’);Matlab 拟合函数图像:结果分析:划艇⽐赛模型的结果为t∞n-(1/9).。
在matlab中检验得belta =-0.1035与-(1/9)接近。
因此,模型正确。
2、汽车刹车距离验证代码:function E=fun1(a,x,y)Y=a(1)*x.*x+0.75*x;E=y-Y;%M⽂件结束%⽤lsqnonlin调⽤解决:x=[29.3 44 58.7 73.3 88 102.7 117.3];y=[44 78 124 186 268 372 506];a0=[0.5];options=optimset('lsqnonlin');a=lsqnonlin(@fun1,a0,[],[],options,x,y)%绘图plot(x,y,'o');hold on;x=[0:200];y=a(1)*x.*x+0.75*x;plot(x,y,'-');hold off结果分析:汽车刹车距离求解结果在Matlab的模型如上所⽰。
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平方厘米.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L(1q -+v x ),v≤x Q(v)=L(v x -q +1),v>x2.解:由于教授每天借一本书.即一周借七本书.而图书馆平均每周收回书的1/10.设教授已借出书的册数是时间t 的函数小x(t)的函数.则它应满足(时间t 以周为单位)其中 初始条件表示开始时教授借出数的册数为0。
解该线性题得X(t) =70[1-e t 10 ]由于当t ∞时.其极限值为70,故在充分长的时间内.一位普通教授大约已借出70本书。
数学建模习题指导第一章 初等模型讨论与思考讨论题1 大小包装问题在超市购物时你注重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。
单价随重量增加而减少单价的减少随重量增加逐渐降低思考题2 划艇比赛的成绩赛艇是一种靠浆手划桨前进的小船,分单人艇、双人艇、四人艇、八人艇四种。
各种艇虽大小不同,但形状相似。
T .A .M c M a h o n 比较了各种赛艇1964—1970年四次2000m 比赛的最好成绩(包括1964年和1968年两次奥运会和两次世界锦标赛),见下表。
建立数学模型解释比赛成绩与浆手数量之间的关系。
329434w w c γβ+=''-各种艇的比赛成绩与规格第二章 线性代数模型森林管理问题森林中的树木每年都要有一批砍伐出售。
为了使这片森林不被耗尽且每年都有所收获,每当砍伐一棵树时,应该就地补种一棵幼苗,使森林树木的总数保持不变。
被出售的树木,其价值取决于树木的高度。
开始时森林中的树木有着不同的高度。
我们希望能找到一个方案,在维持收获的前提下,如何砍伐树木,才能使被砍伐的树木获得最大的经济价值。
思考:试解释为什么模型中求解得到的 为每周平均销售量会略小于模型假设中给出的1。
练习:857.0 nR将钢琴销售的存贮策略修改为:当周末库存量为0或1时订购,使下周初的库存达到3架;否则,不订购。
建立马氏链模型,计算稳态下失去销售机会的概率和每周的平均销售量。
2.将钢琴销售的存贮策略修改为:当周末库存量为0时订购本周销售量加2架;否则,不订购。
建立马氏链模型,计算稳态下失去销售机会的概率和每周的平均销售量。
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。
实验02 初等模型(4学时)
(第2章初等模型)
1.(编程)光盘的数据容量p23~27
表1 3种光盘的基本数据
CAV光盘:恒定角速度的光盘。
CLV光盘:恒定线速度的光盘。
R2=58 mm, R1=22.5 mm,d, ρ见表1。
CLV光盘的信息总长度(mm) L
CLV
22
21
()
R R
d
π-
≈
CLV光盘的信息容量(MB) C
CLV
= ρL CLV / (10^6)
CLV光盘的影像时间(min) T
CLV = C
CLV
/ (0.62×60)
CAV光盘的信息总长度(mm) L
CAV
2
2
2
R
d π≈
CAV光盘的信息容量(MB) C
CAV
= ρL CAV / (10^6)
CAV光盘的影像时间(min ) T
CAV = C
CAV
/ (0.62×60)
1.1(验证、编程)模型求解
要求:
①(验证)分别计算出LCLV, CCLV和TCLV三个3行1列的列向量,仍后输出结果,并与P26的表2(教材)比较。
程序如下:
②(编程)对于LCAV, CCAV和TCAV,编写类似①的程序,并运行,结果与P26的表3(教材)比较。
★要求①的程序的运行结果:
★要求②的程序及其运行结果:
1.2(编程)结果分析
信道长度LCLV 的精确计算:21
2R CLV
R L d
π=⎰
模型给出的是近似值:2221()
CLV R R L L d
π-=
≈
相对误差为:CLV L L
L
δ-=
要求:
①取R2=58 mm, R1=22.5 mm,d, ρ见表1(题1)。
分别计算出LCLV, L和delta三个3行1列的列向量,仍后将它组合起来输出一个3行3列的结果。
②结果与P26的表2和P27(教材)的结果比较。
[提示]
定积分计算用quad、quadl或trapz函数,注意要分别取d的元素来计算。
要用数组d参与计算,可用quadv(用help查看其用法)。
★编写的程序和运行结果:
程序:
运行结果:
2.(验证,编程)划艇比赛的成绩p29~31
模型:t=αnβ
其中,t为比赛成绩(时间),n为桨手人数,α和β为参数。
为适合数据拟合,将模型改为:log t=logα + βlog n
(1) 参数α和β估计程序如下:
(2) 实际值与计算值比较(数据比较和和拟合图形)
参考数据结果:
第1列为桨手人数,第2列为实际比赛平均成绩,第3列为计算比赛平均成绩。
参考图形结果:
要求:
①运行问题(1)中的程序。
②编程解决问题(2):实际值与计算值比较(数据比较和和拟合图形)。
★(验证)用数据拟合求参数α和β。
给出α和β值和模型:
模型为:
★(编程)实际值与计算值比较(数据比较和和拟合图形),程序和运行结果:程序:
数值结果:
图形结果:
3.(编程,验证)污水均流池的设计p34~37
表2 (p35) 社区一天以小时为单位间隔的生活污水流量(单位:m3/h )
3.1(编程)均流池的恒定流出量和最大容量模型(离散)
每小时污水流入均流池的流量为f (t ), t =0, 1, 2, …, 23。
一天的平均流量 23
1()24t g f t ==∑
均流池中污水的空量 c (t ), t =0, 1, 2, …, 23。
c (t +1)=c (t )+f (t )-g , t =0, 1, 2, …, 22 (模型)
要求:
①求g,画f(t)和g的图形(与P35图1比较)。
②求c(t), t=0, 1, 2, …, 23, c(0)=0,并求其中的最小值M(与P36表3比较)。
求c(t), t=0, 1, 2, …, 23, c(0)=-M(与P36表4比较)。
画c(t)分别当c(0)和c(-M)时的图形(与P37图2比较)。
★要求①的程序和运行结果:
程序:
命令窗口的结果:
图形窗口的结果:
★要求②的程序和运行结果:程序:
命令窗口的结果:
图形窗口的结果:
3.2(验证)均流池的恒定流出量和最大容量模型(连续)p56习题3 每小时污水流入均流池的流量为f (t ), t =0, 1, 2, …, 23。
用3次样条插值得到连续函数f (t ), 0≤t ≤23。
(仍用f (t )表示)
一天的平均流量 230
1()230g f t dt =-⎰ 均流池中污水的容量 c (t ) , 0≤t ≤23。
c (t +Δt )-c (t )=(f (t )-g ) Δt
0(),(0)dc f t g c c dt
=-= (模型) (1) 求g ,画f (t )和g 的图形(与P35图1比较)。
程序:
(2) 求c(t), 0≤t≤23, c(0)=0时的最小值M。
画c(t)初值条件分别为c(0)=0和c(0)=-M时的图形(与P37图2比较)。
程序:
要求
①运行(1)中的程序,结果与P35图1比较。
②运行(2)中的程序,结果与P37图2比较。
③阅读并理解程序。
★要求①的运行结果:
命令窗口的结果:
图形窗口的结果:
★要求②的运行结果:
命令窗口的结果:
图形窗口的结果:
4.(编程)天气预报的评价p49~54
31天4种(A~D)预报方法的有雨预报(%)及实际观测结果
2 40 30 50 80 1;
3 60 30 80 70 1;
4 60 30 90 70 1;
5 60 30 0 20 0;
6 30 30 10 50 1;
7 80 30 10 40 0;
8 70 30 20 30 0;
9 80 30 40 30 0;
10 60 30 60 40 0;
11 80 30 20 80 1;
12 40 30 30 40 0;
13 90 30 90 40 1;
14 50 30 60 20 0;
15 10 30 20 10 0;
16 60 30 50 80 1;
17 20 30 10 30 0;
4.1(编程求解)计数模型p50~52
若预报有雨概率>50%,则认为明天有雨,<50%则认为无雨,且依照明天是否有雨的实际观测,规定预报是否正确,从而统计预报的正确率。
求出4种预报的结果计数矩阵:
预报的正确率:对角线数字之和/全部数之和。
要求: ① 编写程序求出4种预报的结果计数(天数),并分别计算出它们的预报正确率(取2位小数)。
② 结果与p51中的结果比较。
★ 程序和运行结果:
程序:
预报和实测都有雨的天数 预报有雨而实测无雨的
运行结果:
4.2(编程求解)记分模型p52~53
将预报有雨概率的大小与实测结果(有雨或无雨)比较,给予记分。
注意:要将M中的预报概率值转换为小数。
模型1
记第k天某种预报有雨概率为p k,第k天实测有雨为v k=1,无雨为v k=0,令第k天的某种预报得分为
将s k对k求和得到某预报的分数S1(越大越好)。
模型2
s k = | p k - v k |
将s k对k求和得到某预报的分数S2(越小越好)。
模型3
s k = ( p k - v k )2
将s k对k求和得到某预报的分数S3(越小越好)。
要求:
①编程求4种预报在模型1、2、3下的相应分数S1、S2、S3。
②运行结果与p52的结果比较。
★程序和运行结果:
4.3(部分编程求解)图形模型——模型1p53
以预报有雨概率p(值为小数)为横轴,实测值v(值为0或1)为纵轴,奖表tab的数据在图上用符号*标出,其中*上面的数字是坐标在*的天数。
预报A的程序:
运行结果示例:
要求:
①自己完成上面未完整的程序并运行。
②修改预报A的程序,分别用于B、C、D,并运行。
③运行结果与p53中的结果比较。
★预报A的完整程序:
★预报A、B、C、D的程序运行结果(图形):
4.4(验证)图形模型——模型2p53~54
对每个不同的预报有雨概率p,统计实测有雨的天数占预报这个p的全部天数的比例q(p和q越接近越好)。
以p为横轴,q为纵轴,将表tab数据进行统计后在图上有*标出,并在图中画斜线q=p。
预报A的程序:
运行结果示例:
要求:
①运行上面程序,仍后修改程序,分别用于B、C、D,并运行。
②运行结果与p54中的结果比较。
③阅读并理解程序。
★预报A、B、C、D的程序运行结果(图形):
附1:实验提示
第2题
数据拟合函数polyfit
附2:第2章初等模型2.1 光盘的数据容量
2.3 划艇比赛的成绩
2.5 污水均流池的设计
2.9 天气预报的评价。