下载文档原格式
微分方程模型介绍在研究实际问题时，常常会联系到某些变量的变化率或导数，这样所得到变量之间的关系式就是微分方模型。
微分方程模型反映的是变量之间的间接关系，因此，要得到直接关系，就得求微分方程。
求解微分方程有三种方法：1）求解析解；2）求数值解（近似解）；3）定性理论方法。
建立微分方程模型的方法：1）利用数学、力学、物理、化学等学科中的定理或经过实验检验的规律等来建立微分方程模型。
2）微元分析法利用已知的定理与规律寻找微元之间的关系式，与第一种方法不同的是对微元而不是直接对函数及其导数应用规律3）模拟近似法在生物、经济等学科的实际问题中，许多现象的规律性不很清楚，即使有所了解也是极其复杂的，建模时在不同的假设下去模拟实际的现象，建立能近似反映问题的微分方程，然后从数学上求解或分析所建方程及其解的性质，再去同实际情况对比，检验此模型能否刻画、模拟某些实际现象。
下面我们以生态学模型为例介绍微分方程模型的建立过程： 一. 单种群模型1. 马尔萨斯(Malthus)模型假定只有一个种群，()N t 表示t 时刻生物总数，r 表示出生率，0t 表示初始时刻，则生物总数增长的数学模型为()()()00d ,d (1)t t N t rN t t N t N =⎧=⎪⎨⎪=⎩不难得到其解为()0()0r t t N t N e-=.2. 密度制约模型由马尔萨斯模型知，种群总数将以几何级数增长，显然与实际不符，因为种群密度增大时，由于食物有限，生物将产生竞争，或因为传染病不再按照增长率r 增长，因而有必要修改，在(1)式右端增加一项竞争项。
()()()d (1)(2)d N t N t rN t tK=-其中K 为最大容纳量，可以看出当()N t K =时，种群的规模不再增大。
这个模型就是著名的Logistic 模型，可以给出如下解释：由于资源最多仅能维持K 个个体，故每个个体平均需要的资源为总资源的1K，在t 时刻个体共消耗了总资源的()N t K此时资源剩余()1N t K-，因此Logistic 模型表明：种群规模的相对增长率与当时所剩余的资源份量成正比，这种种群密度对种群规模增长的抑制作用。
常见的微分方程模型微分方程是数学的一个重要分支，广泛应用于自然科学和工程领域。
它描述了物理现象、社会问题和自然现象的变化规律，能够帮助我们理解和预测各种现象的发展趋势。
下面将介绍一些常见的微分方程模型。
1. 一阶线性微分方程一阶线性微分方程是最简单且常见的微分方程之一。
它可以描述许多实际问题，比如放射性衰变、人口模型等。
一阶线性微分方程的一般形式可以写为dy/dt = f(t) * y + g(t)，其中f(t)和g(t)是已知函数，y是未知函数。
2. 指数衰减模型指数衰减模型是描述某种变化过程的常见微分方程。
它可以用来描述放射性物质的衰变、人口增长的趋势等。
指数衰减模型的一般形式是dy/dt = -ky，其中k是常数。
这个方程表示y的变化速率与y本身成比例，且反向。
3. 扩散方程扩散方程是描述物质或能量传递过程的微分方程。
它可以用来研究热传导、扩散现象等。
扩散方程的一般形式是∂u/∂t = D ∇²u，其中u是未知函数，D是扩散系数，∇²是Laplace算子。
这个方程表示u 的变化率与u的二阶导数成正比。
4. 多体问题多体问题是描述多个物体之间相互作用的微分方程模型。
它可以用来研究天体运动、分子碰撞等问题。
多体问题的方程通常包括牛顿第二定律和对应的初始条件，如F = ma和相关的速度、位置初值条件。
5. 随机微分方程随机微分方程是考虑了随机因素的微分方程模型。
它可以用来研究金融市场的波动、生态系统的不确定性等。
随机微分方程的方程形式通常会引入一个随机项，如dy/dt = f(t, y) dt + g(t, y) dW，其中dW是布朗运动，表示随机项。
以上介绍的是一些常见的微分方程模型，它们在理论和实际应用中都具有重要的地位。
通过研究这些模型，我们可以深入理解各种现象背后的数学规律，并且为实际问题提供解决方案。
微分方程模型不仅有助于推动数学的发展，还在科学研究、工程设计和技术创新等领域中发挥着重要作用。
各类常微分方程模型分析常微分方程（Ordinary Differential Equation，ODE）是数学中的一个重要分支，是描述物理、化学、生物等自然界现象的一种数学工具。
而ODE模型就是从ODE方程构建出来的数学模型，是理解自然现象、预测未来趋势、设计优化控制策略的基础。
本文将介绍几种常见的ODE模型及其应用，希望能够对读者深入理解ODE模型的构建和分析提供启发和帮助。
一、指数增长模型指数增长模型是ODE中最简单的一种，它描述的是某个物种数量在到达一定条件后呈指数增长趋势的现象。
常见应用是在生态学和人口学领域中，例如病毒感染人群数量、野生动物种群数量等的变化趋势。
其ODE方程形式如下：$$\frac{dN}{dt}=rN$$其中，$N$表示物种数量，$t$表示时间，$r$表示物种增长率。
解析解为：$$N=N_0*e^{rt}$$其中，$N_0$表示初始数量。
二、洛伦兹模型洛伦兹模型是ODE中的一个著名模型，由美国数学家洛伦兹于1963年提出，它描述的是某个系统中两个变量之间的交互作用，例如空气中湍流的运动。
其ODE方程形式如下：$$\frac{dx}{dt}=\sigma(y-x)$$$$\frac{dy}{dt}=x(\rho-z)-y$$$$\frac{dz}{dt}=xy-\beta z$$其中，$x,y,z$为三个变量，$\sigma,\rho,\beta$为常数。
洛伦兹模型的解决方式是数学上的数值计算方法，例如欧拉方法、改进的欧拉方法、梯形法、龙格库塔法等。
三、容器模型容器模型是ODE中的一个典型模型，它描述的是容器内流体的动力学行为，例如饮水机里水的流动、石油管道中石油的流动等。
其ODE方程形式如下：$$\frac{dV}{dt}=Q_{in}-Q_{out}$$其中，$V$表示容器内的液体体积，$t$表示时间，$Q_{in}$表示进入容器内的流量，$Q_{out}$表示从容器内流出的流量。
数学建模微分方程模型在数学建模的旅程中，微分方程模型扮演了至关重要的角色。
它们在描述和解决各种实际问题中，从物理学到社会科学，都起到了关键的作用。
在本章中，我们将探讨微分方程模型的基本概念、类型和应用。
微分方程是一种方程，它包含未知函数的导数。
这种方程在描述变化率时非常有用，例如，描述物体的速度或加速度。
在形式上，微分方程可以表示为 y'(x) = f(x, y)，其中 y'表示 y的导数，f是一个给定的函数。
根据方程的特点，微分方程可以划分为多种类型，如线性微分方程、非线性微分方程、常微分方程、偏微分方程等。
每种类型的方程都有其特定的求解方法和应用领域。
微分方程在众多领域中都有应用，如物理学、工程学、经济学等。
例如，牛顿第二定律就是一个微分方程，它描述了物体的加速度如何由作用力决定。
人口增长模型、传染病模型等也都依赖于微分方程。
建立微分方程模型通常需要以下步骤：确定模型的目标和变量；然后，根据问题背景和物理规律建立数学模型；通过数值计算或解析解法得出结果。
求解微分方程的方法主要有两种：数值方法和解析方法。
数值方法是通过计算机程序或软件进行数值计算得到近似解，而解析方法是通过求解方程得到精确解。
对于某些类型的微分方程，可能需要结合使用这两种方法。
建立微分方程模型后，我们需要对模型进行评估和检验，以确保其有效性和准确性。
这通常包括对模型的假设进行检验、对模型的预测结果进行验证以及对模型的参数进行估计和调整等。
随着科学技术的发展，微分方程模型的应用前景越来越广阔。
例如，在生物学中，微分方程被用来描述疾病的传播动态；在经济学中，微分方程被用来分析市场供需关系的变化；在工程学中，微分方程被用来模拟复杂系统的行为等。
未来，随着大数据和人工智能等技术的发展，微分方程模型将在更多领域得到应用和发展。
微分方程模型是数学建模中一个极其重要的部分。
通过学习和掌握微分方程的基本概念、类型、应用以及求解方法等，我们可以更好地理解和解决现实生活中的各种问题。
微分方程模型的基本原理微分方程是数学中描述变化的一种重要工具，它能够描述系统中随时间、空间或者其他变量而发生的变化规律。
微分方程模型是一种基于微分方程的数学模型，用于描述各种实际问题的变化过程。
1.变量与变化率的关系：微分方程模型描述了系统中变量随时间的变化率，即变量的导数。
它指出了变量如何随时间而变化，从而提供了数量化的描述。
2.初始条件和边界条件：微分方程模型需要给定初始条件和边界条件，以确定具体的解。
初始条件是在系统起始时给定的变量值，边界条件是在系统边界上给定的限制条件。
这些条件可以是实际问题中必须满足的条件。
3.多变量之间的关系：微分方程模型可以涉及多个变量之间的相互作用。
这些变量可以表示不同的物理量或者变化过程，它们之间的关系可以是线性的、非线性的、常系数的或者变系数的。
这些关系可以通过微分方程进行描述。
4.具体问题的建模过程：微分方程模型的建立需要针对具体问题进行分析和建模过程。
这个过程中需要确定问题中涉及的变量、关系以及边界条件，并将其转化为合适的微分方程模型。
这个过程可以涉及到数学推理、物理实验、统计分析等多个方面。
微分方程模型的应用非常广泛，几乎涉及到各个学科领域。
例如，在物理学中，微分方程模型可以用于描述粒子的运动、电磁场的分布、热传导等问题；在经济学中，微分方程模型可以用于描述市场供需关系、经济增长等问题；在生物学中，微分方程模型可以用于描述生物种群的演化、药物动力学等问题。
微分方程模型的求解方法也非常丰富多样，可以通过数值方法、解析方法、近似方法等进行求解。
数值方法通过将微分方程转化为差分方程，然后采用逼近的方式进行求解。
解析方法通过数学推导和变量分离的方式求得方程的解析解。
近似方法通过针对特定问题的特殊性质，利用适当的近似方法得到问题的近似解。
总之，微分方程模型是一种重要的数学工具，广泛用于各个学科领域中的问题描述和解决。
它通过描述变量与变化率的关系，建立初始条件和边界条件，描述多变量之间的关系等方面，为实际问题提供了准确的数学描述和求解方法。
数学模型 13.人体注射葡萄糖溶液时，血液中葡萄糖浓度g(t)的增长率与注射速率r 成正比，与人体血液容积v 成反比，而由于人体组织的吸收作用，g(t)的减少率与g(t)本身成正比。
分别在以下几种假设下建立模型，并讨论稳定情况。
（1）人体血液容积v 不变。
（2）v 随着注入溶液而增加。
（3）由于排泄等因素v 的 增加有极限值
解：模型假设：
本模型中主要符号说明为：
葡萄糖浓度g(t)
注射速率r
人体血液容积v
基本模型为：
g k V
r k dt dg 21-= (1k ,02>k ,常数) ⑴ (1)V 为常数时，平衡点V k r k g 210=
稳定。
如果以g 为横轴、
dt dg 为纵轴作出方程的图形（图1），可以分析葡萄糖浓度增长速度dt
dg 随着g 的增加而变化的情况，从而大概地看出g(t)的变化规律。
令2.01=k ，5.02=k ,利用Mathematica 在操作窗口中输入以下代码命令： Plot[0.2/100-0.5g,{g,0,100},PlotStyle->{RGBColor[1,0,0]}]
得到：
图1
dt
dg ～g 曲线 再利用matlab 在操作窗口中输入以下代码命令：
g=dsolve('Dg=k1*r/v-k2*g','g(0)=g0','t')
其解为
g =k1*r/v/k2+exp(-k2*t)*(-k1*r+g0*v*k2)/v/k2
整理得到：
2
20112)(vk vk g r k e v r k t g t
k +-+=- ⑵ 令2.01=k ，5.02=k ，利用Mathematica 在操作窗口中输入以下代码命令： Plot[0.2/100+Exp[-0.5t],{t,0,100},PlotStyle->{RGBColor[1,0,0]}]
得到：
图2 g ～t 曲线
由图可以知道它在平衡点V k r k g 210=
稳定。
(2)不妨设
β=dt
dV （0>β，常数） ⑶ 方程⑴，⑵不存在平衡点。
若由⑵解出t V t V β+=0)(代入⑴，得到 g k t
V r k dt dg 201-+=β ⑷ 则⑷不能是自治方程。
因为平衡点及稳定性的概念只是对自治方程而言才有意义，而⑷不能是自治方程，所以不能考虑它的稳定性。
(3)不妨设
V ）（V dt
dV -=1μ （0>μ，常数） ⑸ 如果以V 为横轴、dt
dV 为纵轴作出方程的图形（图3），可以分析人体血液容积V 增长速度dt
dV 随着V 的增加而变化的情况，从而大概地看出V(t)的变化规
律。
令5.0=u ，20001=V ,利用Mathematica 在操作窗口中输入以下代码命令： Plot[0.5(2000-v),{v,0,2000},PlotStyle->{RGBColor[0,1,0]}]
得到：
图3
dt
dV ～V 曲线 再利用matlab 在操作窗口中输入以下代码命令：
v=dsolve('Dv=u*(v1-v)','v(0)=v0','t')
得到：
v =v1+exp(-u*t)*(-v1+v0)
整理得到： t e V V V t V μ---=)()(011 ⑹
令5.0=u ，20001=V ,，利用Mathematica 在操作窗口中输入以下代码命令： Plot[2000-Exp[-0.5t](2000-1000),{t,0,100},PlotStyle->{RGBColor[0,1,0]}] 得到：
图4 V ～t 曲线
由图可以知道它在平衡点1V V =稳定.
方程⑴，⑸存在平衡点：),(),(1121**V V k r k V g =，它是稳定的，若由⑸解出t e V V V t V μ---=)()(011代入⑴，得到：
g k e
V V V r k dt dg ut 20111)(---=- ⑺ 则⑺不能是自治方程，所以不能考虑它的稳定性。
