线性代数模型
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数学模型在《线性代数》教学中的应用实例(一) 课 程: 线性代数 教 学 内 容: 矩阵数 学 模 型:生态学:海龟种群统计数据该模型在高等数学教学应用的目的:1. 通过生动有趣的实例激发学生的学习积极性,在分析问题和解决问题的过程中培养学生的创新意识。
2. 使学生掌握建立矩阵代数模型的基本过程,能熟练地将矩阵的知识应用于实际问题。
培养学生将实际问题抽象成数学模型,又用数学模型的结果解释实际现象的能力。
3. 巩固矩阵的概念和计算。
生态学:海龟种群统计数据管理和保护许多野生物种,依赖于我们建立种群的动态模型的能力。
一个常规的建模技术是,把一个物种的生命周期划分为几个阶段。
该模型假设:每阶段的种群规模只依赖于母海龟的种群数;每只母海龟能够存活到下一年的概率依赖于其处在生命周期的那个阶段,而与个体的具体年龄无直接关系。
举例来说,可以用一个四阶段的模型来分析海龟种群的动态。
如果d i 表示第i 个阶段的持续时间,s i 表示该阶段的每年存活率,那么可以证明,在第i 阶段可以存活到下一年的比例是111i i d i i id i s p s s -⎛⎫-= ⎪-⎝⎭种群可以存活且在次年进入下一阶段的比例是()11i i d i i i d is s q s-=-如果用e i 表示第i 阶段的成员1年内产卵的平均数,构造矩阵123412233400000p e e e q p L q p q p ⎛⎫ ⎪ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭那么L 可以用来预测未来几年每阶段的种群数。
上述形式的矩阵称为Leslie (莱斯利)矩阵,相应的种群模型有时也称为莱斯利种群模型。
根据前面表格数据,我们模型的莱斯利矩阵是0127790.670.73940000.000600000.810.8077L ⎛⎫ ⎪ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭假设每阶段的初始种群数分别是200000、300000、500和1500,用向量x 0来表示,1年后每阶段的种群数可以如下计算1000127792000001820000.670.73940030000035582000.000600500180000.810.807715001617x Lx ⎛⎫⎛⎫⎛⎫ ⎪⎪ ⎪ ⎪⎪ ⎪=== ⎪⎪ ⎪ ⎪⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭(这里的计算进行了四舍五入)。
线性代数经管类知识点线性代数在经管类学科中具有重要的地位,其涉及的知识点对于分析、建模和解决管理问题具有重要的作用。
本文将介绍一些线性代数在经管类学科中常用的知识点,并探讨其应用。
应用于经管类学科的线性代数知识主要包括矩阵运算、线性方程组的求解以及向量空间的理解。
我们将逐一进行阐述。
1. 矩阵运算:矩阵是一个重要的线性代数工具,在经管类学科中广泛应用于数据的存储和计算。
矩阵的加法、减法和乘法运算能够对数据进行处理和分析。
例如,在经济学中,我们可以通过矩阵乘法来计算不同经济指标的加权平均值,从而对经济状况进行评估。
此外,矩阵的转置运算也可以用于解决一些经济和管理问题,例如对投资组合的评估与优化。
2. 线性方程组的求解:线性方程组是经管类学科中常见的数学模型。
通过线性代数的方法,我们可以求解线性方程组,从而得到方程组的解析解或数值解。
这对于经济学中的均衡分析和管理学中的约束优化问题具有重要的作用。
同时,我们还可以通过求解线性方程组来进行数据拟合和趋势预测,帮助企业做出决策。
3. 向量空间的理解:向量空间是线性代数中的一个重要概念,它描述了向量的线性组合和向量之间的相对位置关系。
在经管类学科中,我们经常遇到多个变量之间的关系,例如市场需求与供给的关系、公司利润与销售额的关系等。
通过将变量转化为向量,我们可以使用向量空间的理论和方法来分析这些关系。
例如,我们可以通过求解向量的线性相关性来检验变量之间的相关性,从而评估市场需求的变化对供给的影响,或者评估公司销售额的变化对利润的影响。
除了以上提到的知识点,线性代数在经管类学科中还有其他重要的应用。
例如,特征值和特征向量的分析可以用于研究矩阵的稳定性和动态系统的行为。
奇异值分解可以用于降维和数据压缩,从而提取关键信息。
矩阵的逆可以用于求解逆问题,例如在金融学中用于对冲或风险管理。
总之,线性代数在经管类学科中扮演着不可或缺的角色。
通过掌握矩阵运算、线性方程组求解和向量空间的理解,我们能够更好地理解和分析经济和管理问题。
学术研讨123线性代数数学建模案例教学研究◊宿迁学院文理学院周克元赵士银本文对线性代数融入数学建模进行分析研究,列举相关数学建模案例,使抽象的线性代数具体化、形象化,训练和培养学生数学建模、分析问题、解决问题的能力。
线性代数主要以线性方程组求解为基础,研究线性空间中线性关系和线性映射,具有较强的抽象性,对于普通应用型院校学生来说理解难度比较大。
很多学生认为线性代数没有任何用处,不想学也不愿学,教师往往感觉是在唱独角戏,久而久之,容易造成恶性循环。
造成这样困境的原因是多方面的,数学知识本身严谨性和逻辑性的特点是一个原因,但更重要的原因是长期以来割裂了数学和其他学科的联系,对线性代数进行孤立的教学,使学生很难认识到它的重要应用价值%线性代数难学的主要原因在于线性代数中有许多从天而降许多抽象的概念,抽象的各种概念和知识点有什么意义什么应用基本没有介绍%传统的线性代数教材偏重于理论推导,而轻实践应用,导致教学内容过于抽象,难于理解,且学生感受不到线性代数理论体系存在%学生难以理解学习各种概念的目的意义,学习线性方程组求解、线性空间、线性映射等知识点有什么作用。
目前一个比较好的解决方法是将数学建模融入线性代数中问,线性代数广泛应用在经济、管理、运筹学、社会学、人口学、遗传学、生物学等领域,在教学中补充讲解线性代数知识在生活工程中的各种应用,让学生理解线性代数各个知识的背景来源,理解学习线性代数在生活工程中的巨大应用,激发学生的学习兴趣,培养学生使用线性代数解决实际问题的能力。
本文介绍一些在实际教学过程中使用的一些数学建模案例。
1行列式应用案例各类线性代数教材旳中,对于行列式的介绍主要为,对于二元三元线性方程组,其解用二阶三阶行列式表示更方便,进而给出n阶行列式的概念、行列式性质、求解方法以及Crammer法则,对于行列式其他应用基本没有介绍。
学生在学习过线性代数后面知识后,认为用逆矩阵或初等变换方法求解线性方程组更方便,对于学习行列式有什么作用产生怀疑。
常用几何模型总结
几何模型是数学和物理学中用来描述特定现象或系统的抽象数学模型。
根据不同的应用领域,有许多不同的几何模型。
以下是一些常用的几何模型:
欧几里得几何模型:描述二维平面和三维空间中的点和线段的性质和关系。
拓扑几何模型:研究拓扑空间中元素之间的关系,包括连通性、紧致性、同胚等概念。
解析几何模型:通过解析式或函数来描述几何对象的位置、形状和大小。
微分几何模型:研究曲线、曲面等几何对象的微分性质,包括曲率、挠率等。
线性代数模型:描述向量空间和矩阵运算的性质和关系,广泛应用于物理学、工程学等领域。
极坐标模型:通过极坐标系来描述平面上的点和线段的性质和关系。
参数方程模型:通过参数方程来描述几何对象的形状和位置,常用于计算机图形学等领域。
代数几何模型:结合代数和几何的思想,研究代数方程组在几何空间中的解和性质。
概率几何模型:通过概率论和几何学的结合,描述随机现象的分布和性质。
微分流形模型:将流形和微分结构结合起来,描述复杂的几何对象和现象。
以上是一些常用的几何模型,每种模型都有其特定的应用场景和优势。
在实际应用中,需要根据具体问题选择合适的几何模型来进行描述和分析。
线性代数是高等学校理工科和经济类学科相关专业的一门重要基础课,它不仅是其他数学课程的基础,也是物理、力学、电路等专业课程的基础。
作为处理离散问题工具的线性代数,也是从事科学研究和工程设计的科研人员必备的数学工具之一。
实验一 生物遗传模型1.工程背景设一农业研究所植物园中某植物的基因型为AA 、Aa 和aa 。
常染色体遗传的规律是:后代是从每个亲体的基因对中个继承一个基因,形成自己的基因对。
如果考虑的遗传特征是由两个基因A 、a 控制的,那末就有三种基因对,记为AA 、Aa 和aa 。
研究所计划采用Aa(AA)型的植物与每一种基因型植物相结合的方案培育植物后代。
问经过若干年后,这种植物的任意一代的三种基因型分布如何?2.问题分析分析双亲体结合形成后代的基因型概率,如表6-4所示。
表6-4基因型概率矩阵 后代 基因对 父体—母体的基因对AA —AAAA —Aa AA —aa Aa —Aa Aa —aa aa —aa AA 1 1/2 0 1/4 0 0 Aa 0 1/2 1 1/2 1/2 0 aa1/41/213.模型建立与求解设,,n n n a b c 分别表示第n 代植物中基因型AA 、Aa 、aa 型的植物占植物总数的百分率。
则第n 代植物的基因型分布为()n n n n a x b c ⎛⎫ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭,0(0)00a x b c ⎛⎫ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭表示植物型的初始分布。
依据上述基因型概率矩阵,有1112n n n a a b --=+,1112n n n b b c --=+,0n c =,1n n n a b c ++=,表示为矩阵形式11111/2001/21000n n n n n n a a b b c c ---⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎪ ⎪⎪= ⎪ ⎪⎪ ⎪ ⎪⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭记11/2001/21000M ⎛⎫ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭,则()(1)2(2)3(3)(0)n n n n n x MxM x M x M x ---=====。
`线性代数是高等学校理工科和经济类学科有关专业的一门重要基础课, 它不单是其余数学课程的基础,也是物理、力学、电路等专业课程的基础。
作为办理失散问题工具的线性代数,也是从事科学研究和工程设计的科研人员必备的数学工具之一。
实验一 生物遗传模型1.工程背景AA 、Aa 和aa 。
常染色体遗传的规律是:设一农业研究所植物园中某植物的基因型为后辈是从每个亲体的基因对中个继承一个基因,形成自己的基因对。
假如考虑的遗传特点是由两个基因A 、a 控制的,那么就有三种基因对, 记为AA 、Aa 和aa 。
研究所计划采纳Aa(AA)型的植物与每一种基因型植物相联合的方案培养植物后辈。
问经过若干年后,这栽种物的任意一代的三种基因型散布怎样 ?问题剖析剖析双亲体联合形成后辈的基因型概率,如表6-4所示。
表6-4基因型概率矩阵 后辈 父体—母体的基因对基因对AA —AA AA —Aa AA —aa Aa —Aa Aa —aaaa —aaAA 1 1/2 0 1/4 0 0 Aa 0 1/2 1 1/2 1/2 0 aa 0 0 0 1/41/21模型成立与求解设a n ,b n ,c n 分别表示第n 代植物中基因型AA 、Aa 、aa 型的植物占植物总数的百分率。
a na 0则第n 代植物的基因型散布为x(n)b n ,x(0)b 0 表示植物型的初始散布。
依照上述基c nc 0因型概率矩阵,有a n an1 1b n1,b n1b n1c n1,c n0,a n b n c n1,表示为22矩阵形式a n 1 1/2 0 an1b n0 1/2 1 bn1c n0 00 cn11 1/2 0记M0 1/21 ,则x (n) Mx(n1)M2x (n2)M3x (n3)LM n x (0)。
0 0于是问题归纳为怎样计算 M n,可将M 对角化。
易于计算 M 的特点值为1、1/2、0,其相应的特点向量为(1,0,0)T,(0,1,0)T,(1,2,1)T。