高等数学在医学中的应用

数学与医学的关系数学和医学是两个看似完全不同的学科领域，但实际上它们之间有着紧密的联系和相互依赖。

数学提供了医学研究和实践中不可或缺的工具和方法，同时医学也为数学提供了实际应用和发展的动力。

本文将探讨数学与医学之间的关系，并阐述它们在医学领域中的具体应用。

一、数学在医学研究中的应用1. 统计学统计学在医学研究中起着重要的作用。

通过合理的样本设计、数据收集和分析，医学研究者可以利用统计学方法对大量数据进行计算和推断，从而获得科学准确的结论。

临床试验的设计、药物疗效的评估、流行病学调查等都需要统计学的支持。

2. 概率论医学领域存在许多涉及风险和概率的问题，如诊断和预测疾病的概率、药物治疗的效果和副作用的概率等。

概率论为医学研究提供了理论基础和数学模型，帮助医生和研究者做出决策和预测，从而指导临床实践和个体化治疗。

3. 数值计算数值计算在医学研究中的应用非常广泛，如模拟器官的生理功能、模拟肿瘤生长过程、计算医学成像中的图像重建等。

通过数值计算方法，医学研究者可以更好地了解生物系统的特性和相互作用，为疾病的预防、诊断和治疗提供科学依据。

二、医学对数学的借鉴与推动1. 数理生物学数理生物学是数学和生物学相结合的交叉学科，它通过数学建模和计算方法来研究生物学问题。

医学领域的许多问题，如肿瘤生长、免疫系统反应、疾病传播等，都可以通过数理生物学的方法来解释和分析。

数学为医学带来了新的研究思路和科学工具，推动了医学的进步与发展。

2. 医学成像技术医学成像技术的快速发展离不开数学算法和图像处理技术的支持。

如CT扫描、MRI和PET等医学影像学技术，通过数学模型和图像重建算法，可以将人体内部的结构和功能以高分辨率呈现出来，帮助医生进行诊断和治疗。

3. 医学统计学与临床决策医学统计学通过对临床数据的收集、整理和分析，为临床决策提供科学依据。

医生可以利用统计学的方法，分析疾病的发病率、治疗效果、生存率等指标，从而制定最佳的诊疗方案，提高患者的治疗效果和生活质量。

数学在医学领域的应用数学是一门广泛而强大的学科，它在各个领域都有重要的应用。

医学作为一门关乎人类生命健康的学科，也离不开数学的支持和应用。

本文将探讨数学在医学领域的应用，包括医学影像处理、生物模拟、流体力学等方面。

1. 医学影像处理医学影像处理是指通过图像处理技术对医学图像进行分析和诊断的过程。

数学在医学影像处理中起到至关重要的作用。

首先，数学可以帮助实现图像的增强和修复。

例如，通过应用傅里叶变换和小波变换等数学方法，可以提取出医学图像中的有效信息，并去除噪声。

其次，数学模型的建立可以实现对图像中异常区域的自动检测和分割。

通过数学方法，可以将医学图像中的组织、器官等区域进行准确的划分和分析，为医生提供更可靠的诊断依据。

2. 生物模拟生物模拟是指通过数学模型和计算方法对生物系统进行仿真和模拟的过程。

在医学领域，生物模拟可以用来研究人体组织、器官的生理和病理过程，为临床应用提供科学的依据。

例如，通过建立数学模型来模拟心脏的电生理过程，可以帮助医生更好地理解心脏的节律异常和心律失常的发生机制，从而指导治疗。

此外，生物模拟还可以用来研究药物在人体内的吸收、分布、代谢和排泄等过程，为药物的研发和剂量设计提供理论支持。

3. 流体力学流体力学是研究流体运动和力学特性的学科，它在医学领域中的应用主要是研究人体内的血液循环和气体交换等过程。

通过建立数学模型和使用计算流体动力学方法，可以模拟和分析人体内部的血流情况。

例如，通过数学模型可以计算出心脏泵血时的血液流速、流量和压力等参数，从而评估心脏的功能和血管的狭窄程度。

此外，流体力学还可以应用于呼吸系统的研究，通过模拟气体在肺部的运动和扩散过程，帮助医生诊断和治疗肺部疾病。

综上所述，数学在医学领域具有广泛而重要的应用。

从医学影像处理到生物模拟、流体力学等领域，数学都为医学研究和临床诊疗提供了有力的工具和方法。

随着科技的不断进步，数学在医学领域的应用将会越来越深入，为人类的健康事业做出更大的贡献。

数学与医学数学在医学领域的应用数学与医学：数学在医学领域的应用数学和医学是两个看似迥然不同的领域，然而它们之间存在着密不可分的联系。

数学在医学领域的应用不仅能够帮助医生进行精确的诊断和治疗，还可以提高医疗系统的效率和优化医疗资源的利用。

本文将探讨数学在医学领域的应用，并说明其对医疗事业的重要性。

一、图像处理与医学影像学医学影像学在诊断与治疗中起着至关重要的作用。

X光、CT扫描、MRI和超声等成像技术成为医生了解患者内部结构的“窗口”。

然而，这些图像数据本身并不直接提供诊断结果，而是需要通过图像处理技术来提取和分析有用的信息。

数学在医学影像处理中可以发挥重要作用。

例如，基于数学的图像分割技术可以将图像中不同的组织、器官和病变区域准确地分离出来，帮助医生做出准确的诊断。

此外，数学的滤波和增强算法可以帮助提高图像的质量，使医生能够更清晰地观察到细微的结构和病变。

因此，数学在医学影像学中的应用对于提高诊断准确性和治疗效果具有重要价值。

二、统计学与临床研究临床研究是评估医疗手段效果和药物疗效的重要方法。

而统计学在临床研究中发挥着重要的作用，可以帮助医生和研究人员进行数据分析、判断结果是否显著，并推断其相关性。

例如，在药物试验中，通过对样本进行统计分析，可以得出试验组和对照组之间的差异是否具有显著意义。

统计学模型可以帮助研究人员定量地评估药物的疗效，从而为决定是否将其用于临床实践提供科学依据。

此外，统计学在评估新医疗技术、预测疾病风险以及制定个性化治疗方案等方面也发挥着重要的作用。

三、医疗资源的优化分配医疗资源的合理分配是改善医疗服务质量的关键问题。

数学优化方法可以帮助医院和决策者在有限的资源下做出最佳分配方案，以达到资源的最优利用和效益的最大化。

举例来说，数学模型可以用于优化手术室和病床的调度，以减少患者等待时间和手术室闲置时间。

同时，可以借助数学模型来制定医疗设备采购的最佳方案，以满足患者需求和降低费用开支。

数学在现代医学中的应用数学作为一门理论和实践相结合的学科，不仅在工程、物理、经济等领域发挥着重要作用，而且在现代医学中也扮演着不可忽视的角色。

数学的抽象思维、逻辑推理以及数据分析能力为医学研究和临床实践提供了有力的支持。

本文将探讨数学在现代医学中的应用，并通过实际案例，展示数学在医学中的重要性。

1. 医学影像处理中的数学模型医学影像处理是临床医学中非常重要的一部分，能够提供准确的诊断与检测结果。

数学在医学影像处理中扮演着关键的角色。

例如，CT扫描、MRI、X光等医学影像技术的成像原理都是基于数学模型的建立和计算。

医学图像的质量、对比度、噪声等问题都可以通过数学方法进行调整和优化，以获得更准确的诊断结果。

2. 模型与仿真在药物研发中的应用药物研发是医学领域的重要环节之一。

传统的药物研发过程可能需要大量的试验和时间，而且成本较高。

数学模型与仿真技术的应用可以有效地提高药物研发的效率。

通过建立药物代谢动力学模型，可以预测药物在人体内的代谢过程，并优化药物的剂量和给药方式。

此外，通过数学模型的仿真实验，可以提前评估药物的安全性和疗效，降低实际试验的风险。

3. 统计学在临床研究中的应用临床研究是医学领域的重要环节，但是临床研究所涉及的数据庞杂且复杂，需要进行合理的统计分析。

统计学的方法可以帮助研究人员从大量的数据中提取有意义的信息，并通过对数据的分析和统计验证来验证研究的结论的可靠性。

例如，在临床试验中，统计学方法可以帮助科学家评估药物的疗效、预测患者的生存率、确定治疗方案等。

4. 生物数学在个体化医疗中的应用个体化医疗是近年来医学的重要发展方向之一，旨在根据个体的基因信息、生理特征和疾病状态，为患者提供个性化的治疗方案。

而生物数学则为个体化医疗提供了理论和方法的支撑。

通过对个体生物特征和病理过程进行建模和模拟，可以为临床医生提供更准确的治疗建议和预后评估，从而提高治疗效果和患者的生活质量。

综上所述，数学在现代医学中发挥着不可替代的作用。

医用高数复习
中医学是一门深厚的知识结构，其中也包括大量涉及高数的内容，本文就简要回顾高数在中医学研究中的应用。

高数在中医学研究中的应用，从诊断学、治疗学、按摩康复学、中药学、病理学、药理学等角度分为三个层次，即数理工具层次、数理方法层次和数理模式层次。

首先，高数作为数理工具，主要用于测量、计算、描述和预测中医诊断结果，为了满足复杂诊断要求，发展出各种数学模型，以便能够根据某些定量结果计算出精准的中医诊断结论。

其中，最具代表性的就是概率模型、优化模型、统计模型以及神经网络模型等。

其次，高数作为数理方法，主要是用于治疗学、按摩康复学以及中药学等方面，可以依靠高数的数学工具，研究药效学等理论，深入研究治疗规律，有利于提供有效而精准的治疗指导。

此外，也可以通过计算与模拟，开展人体、病理学和药理学等领域的定量研究，有助于在精准治疗方面取得积极进展。

最后，高数作为数理模式，主要用于研究中医诊断理论的建立，通过提出数学模型，研究和分析因果联系、最佳化方案和自动调节等问题，便于实现中医诊断的精准性和高效性，从而使中医的综合性诊断理论更加严谨、深入。

总之，医用高数在中医学研究中发挥了重要作用，其在中医学研究中的应用，主要从诊断学、治疗学、按摩康复学、中药学、病理学、药理学等角度，从数理工具层次、数理方法层次和数理模式层次进行
研究，以及建立精准的中医诊断模型，从而推动中医学的进步。

未来，通过这些理论和数学模型的研究，中医学将进一步发展，为满足人们的健康需求，贡献更多的中医医疗手段。

数学与医学的关系数学在医学领域的应用在现代科学领域中，数学作为一门基础学科，在各个专业领域都有着重要的应用。

医学作为一门应用型学科，也需要借助数学的帮助来进行研究和实践。

本文将探讨数学与医学的关系，以及数学在医学领域的应用。

数学和医学之间的联系紧密而广泛。

数学为医学提供了许多基础工具和方法，帮助医学研究和实践更加准确和高效。

首先，数学为医学数据的分析和处理提供了强有力的工具。

在医疗领域，医生和研究人员需要处理大量的数据，如生理指标、病例统计等。

而数学中的统计学和概率论等分析方法，可以帮助他们对这些数据进行合理的分析与解读，从而为医学研究和临床实践提供依据。

另外，数学建模也是医学研究的重要手段之一。

医学问题往往具有复杂性和不确定性，通过数学建模，可以将这些问题转化为数学模型，从而简化和抽象问题，使其更易于研究和解决。

其次，数学为医学图像的处理和分析提供了技术支持。

医学图像在疾病诊断、手术规划等方面起着至关重要的作用。

而数学中的信号处理和图像处理技术，可以提取和分析医学图像中的有用信息，帮助医生做出准确的诊断和治疗决策。

例如，通过数学图像处理算法，可以对病灶进行定位和分割，从而帮助医生更好地理解病情并选择合适的治疗方法。

此外，数学也在医学影像的重建和重构中发挥了重要作用。

在医学影像学领域，常常需要利用少量的投影数据来重建出高质量的图像。

这个问题可以被看作是一个数学逆问题，通过数学算法和优化方法，可以从有限的投影数据中还原出高质量的图像，从而提高影像诊断的准确性。

此外，数学在医学建模和仿真中也有重要应用。

医学研究中常常需要进行大规模的模拟实验和仿真，以评估新的治疗方法或药物的效果。

而数学模型和计算方法能够对这些实验和仿真进行精确的建模和计算，为医学研究提供科学依据。

总之，数学在医学领域的应用广泛而重要。

它为医学研究和实践提供了强大的工具和方法，使医学变得更加科学、精确和高效。

数学和医学之间的合作和融合将进一步推动医学领域的发展，为人类的健康事业做出更大的贡献。

⾼等数学在医学中的作⽤的论⽂浅谈⾼等数学在现代医学中的作⽤⼀、⾼等数学在医学领域的应⽤数学是⼀门语⾔, 它是表达量变和质变最完美的⼯具; 数学⼜是⼀种感觉, 它是科学迅速超越时空的触⾓。

恩格斯曾对数学做过如下定义: 数学是研究现实世界的空间形式与数量关系的科学。

数学是基础教育中最受重视的学科之⼀, 并贯穿于整个基础教育阶段。

⾼等数学教育则⼏乎覆盖了⼤学本科阶段所有⾃然学科领域和部分⼈⽂社会学科领域。

随着计算机科学技术的不断发展, 数学的社会化程度也⽇益提⾼, 数学的思想、观点、⽅法已⼴泛地渗透到⾃然科学和社会科学的各个领域。

数学在传统领域的应⽤, 以及在新领域取得的许多重要进程, 使得数学在医学领域中的作⽤也不断突出。

数学与医学, 特别是⽣物医学的结合越来越紧密。

例如, 可以为⽣物医学⼯程学、细胞分⼦⽣物学、肿瘤⽣长动⼒学、药物动⼒学等现代⽣物医学做出定性描述向定量描述的趋变; 常微分⽅程可以运⽤到临床医学的定量分析和群体医学的动态分析; ⽣物统计学、概率论可以为药物使⽤、⼈⼝统计与流⾏病、公共卫⽣管理等作出决策; 数学可为医学基础、临床医学、预防医学建⽴医学数学模型, 经过数学处理得到可供⼈们作出分析、判断、预测和决策的定量结果; 临床治疗和医学科研所使⽤到的各种⾼、精、尖端医学仪器都离不开数学和计算机科学的⽀持, 等等。

马克思曾说过:“⼀门科学只有成功地应⽤数学时, 才算达到了完善的地步。

”因此可以看出, 数学与现代医学结合程度将决定现代医学的发展程度。

中科院在《21 世纪初科学发展趋势》的研究报告中指出, ⽣命科学“可能发展成为科学⾰命的中⼼”, 数学科学则“⼀直是整个科学技术发展的带动因素”, 加快数学在医学领域的应⽤和发展是当今医学发展的必然趋势。

⼆、⾼等数学教育在医学教育中的作⽤及意义数学的思维⽅式、计量分析技术有⼒地推动了现代医学的迅速发展。

强调⽤数学、统计学研究并解决医学问题的思路和⽅法, 增强对医学问题进⾏定量分析与处理的能⼒, 提⾼医学科研⽔平, 促进临床⼯作进⼀步精确化、科学化早已成为各国⾼等医学教育所关注的重要内容。

高等数学知识在医学中的应用举例随着现代科学技术的发展和电子计算机的应用与普及，数学方法在医药学中的应用日益广泛和深入。

医药学科逐步由传统的定性描述阶段向定性、定量分析相结合的新阶段发展。

数学方法为医药科学研究的深入发展提供了强有力的工具。

高等数学是医学院校开设的重要基础课程，下文仅例举一些用高等数学基础知识解决医学中的一些实际问题的例子，旨在启发学生怎样正确理解和巩固加深所学的知识，并且强化应用数学解决实际问题的意识。

例1 脉管稳定流动的血流量设有半径为R ，长度为L 的一段血管，左端为相对动脉端，血压为1P ．右端为相对静脉端，血压为2P （12P P ）（如下图）．取血管的一个横截面，求单位时间内通过血管横截面的血流量Q ．分析 利用微元法，在取定的横截面任取一个内径为r ，外径为rdr （圆心在血管中心）的小圆环作为研究问题的微元，它的面积近似等于2πrdr ，假定血管中血液流动是稳定的，此时血管中血液在各点处的流速v 是各点与血管中心距离r 的函数，即()vv r ．血流量等于流速乘以面积．因此，可以求得在在单位时间内，通过该环面的血流量dQ 的近似值，进而求得该横截面的血流量Q ． 解 在单位时间内，通过环面的血流量dQ 近似地为dQ()22().v r πrdrπrv r dr从而，单位时间内通过该横截面的血流量为 0()22().R R Qv r πrdr πrv r dr由研究人员经实验得知，在通常情况下，有2Prdr r2212()().4P P v r R r ηL其中η为血液的粘滞系数．于是 221202()4R P P QπR r rdr ηL224120()142RπP P R rr ηL 412().8πP P R ηL小结 血流量与血管两端压力差成正比；血流量与血管半径的４次方成正比；血流量与血液粘滞系数成反比．例2 药物在体内血液中的浓度称为血药浓度．血药浓度随时间变化的函数称为药时曲线．如口服药后，体内血药浓度的变化关系是 ()()e a k tk tC C t A ee这里,,(0,0)e a eaA k k k k 为参数，试对该药时曲线进行分析．解题思路 要分析该药时曲线，首先要确定药时曲线的性态特征，然后根据曲线对血药浓度的进行分析． 解 性态描述 (1)定义域为(0,)．(2)求()C t 的一、二阶导数． ()()e a k tk te a C t A k e k e22()()e a k t k te a C t A k ek e．(3) 求()C t 的一、二阶导数等于零的解．由()0C t ，解得ln.a ema e k k t T k k 由()0C t ，解得ln22.a em a ek k t T T k k(4)因为lim ()0tC t ，所以0C 是曲线的水平渐近线．(5)列出药时曲线的性态特征表如下000(0,)(,)(,)m m m T T T TTT 范围()0()0C t C t 性态凸增最大值凸减拐点凹减绘出下图：根据曲线的性态特征，可见：(1)服药后，体内血药浓度的变化规律是：从0到m T 这段时间内体内药物浓度不断增高，m T 以后逐渐减少．(2)服药后到m T 时，体内药物浓度达到最大值()m m C T C ，称之为峰浓度，m T 称为峰时．若m T 小m C 大，则反映该药物不仅被吸收快且吸收好，有速效之优点． (3)服药后到0tT 这段时间内曲线是凸的，其后为凹的．这显示体内药物浓度在0T 前变化的速度在不断减小（即血药浓度在减速变化），而在0T 后变化的速度在不断增加（即血药浓度在加速变化），在0tT 处血药浓度的变化速度达到最小值．由于在0T 后整个血药浓度在不断减少，所以，血药浓度在加速减少． (4)当t 时，()0C t ，即渐近线是时间轴，表明药物最终全部从体内消除．例3 求直线型经验公式从某新生儿1个月开始，每月测量他的体重，得原始数据如下：根据这些数据，求关于,x y 的经验公式（精确到0.001）．解 （主要介绍最小二乘法，也把选点法和平均值法作以介绍，以示比较） （一）选点法把表中各对数据作为点的坐标，在坐标平面上画出这些点，观察这些点，可以看出它们大致分布在一条直线上，用透明直尺的边缘在这些点间移动，使它尽量靠近或通过大多数点，画出直线，然后在该直线上选两点（一般为提高经验公式的精确度，选取的两点间隔较远为好），例如选(1,3.5)和(7,8.0)两点，得经验公式为0.750 2.750.yx（Ａ）（这里图略） （二）平均值法先根据七组数据画出经验曲线，确定经验公式是直线型的，然后把表中,x y 的对应值代入ykxb ，可得七个关于,k b 的一次方程．为了确定k 与b 的值，把七个方程分为两组，使两组中方程个数相差一个（当方程为偶数个时，则取相同个数），再把各组方程两边分别相加，就得关于,k b 的方程组．3.54.225.84)8.07k b k bk b k b5.036.55)7.26k bk b k b21.5144kb 18.7143k b解方程组：21.514418.7143k b kb，得 2.800,0.736b k ，代入y kx b ，得经验公式：0.736 2.800.y x （Ｂ）（三）最小二乘法对于实验数据中自变量的每一个值(1,2,,)i x i n 的实测值(1,2,,)i y in ，由经验公式求出相应的值(1,2,,)i y in ，则差值i i y y 叫做偏差，记作(1,2,,)i δin ，偏差平方和记作21ni i δ，最小二乘法就是采用偏差平方和为最小来确定经验公式的． 利用最小二乘法求经验公式y kxb ，其中k 与b 为待定系数，分别由下列公式确定：22.()i i i x y nx y k x n x 其中,i i x y x ynn.bykx由上式得22240.2181.87470.750.()14074i i ix y nx y k xn x5.7430.7504 2.743.b ykx代入ykxb ，得经验公式：0.750 2.743.yx（Ｃ）三种方法求得的经验公式分别为：0.750 2.750;y x 计算得偏差平方和210.0075;ni i δ0.736 2.800;y x 计算得偏差平方和210.0127;ni i δ0.750 2.743.y x 计算得偏差平方和210.0068.ni i δ可见，用最小二乘法求出的经验公式最精确．例4 药物动力学中静脉恒速注射的一室模型把剂量为0D 的丹参注射液在T 一段时间内以恒速（速度00D k T）滴入人体，人体内药物量用x 表示，显然当0t 时，0x ，求体内血药浓度C 随时间t 的变化规律．分析 人体内除了有药物输入这一输入速度外，同时还有一个消除速度记为kx ，这样体内药物量x 变化的数学模型为0dx kxk dt(1)其中k 为消除速度常数．由方程和初始条件可求得血药浓度C 随时间t 的变化规律． 解（一）0dx kxk dt是一阶线性微分方程，常数变易法解之． 对应的齐次方程为dx kx dt，分离变量得ktxce，将()ktxc t e代入方程0dx kxk dt中，得01()ktk c t e c k，则00111ktktktk k x e c ec e k k，由初始条件0t 时，0x得11c ，故01ktk xe k两端再除以表现分布容积V ，则血药浓度方程为 ()C t 0(1)ktk e kV当滴注完了时(tT 时)的体内血药浓度为()(1)kTD C T e kVT ．解（二）由0dx kx k dt，0t时，0x 是初始条件，用拉普拉斯变换求解．设()()X s L s ，则(0)0x ，对方程(1)两端取拉氏变换 0()()dx L kL x L k dt整理后得011(),()k k X s s s k k ss k取拉氏逆变换，可得(1)ktk xe k两端再除以表现分布容积V ，则血药浓度方程为 ()C t 0(1)ktk e kV当滴注完了时(tT 时)的体内血药浓度为()(1)kTD C T e kVT．例5 药物动力学中快速静脉注射的二室模型在一次快速静脉注射给药的情况下，如快速静脉注射柴胡注射液、葡萄糖注射液等，其药物动力学过程可用下图所示的二室模型来模拟．其中一室常代表血液及血流灌注充沛的器官和组织，二室表血流灌注贫乏的组织，1212211012k x x k k101221,,k k k 都是一级速率常数．设静脉注射的剂量为0x ，在时刻t ，一室和二室中的药量分别为1x 和2x ，且当0t 时，102,0x x x ．试求一室和二室药量随时间变化的规律．分析 在时刻t ，一室和二室中的药量分别为1x 和2x ，其数学模型为下列微分方程组1212121012121212().dx k x k k x dt dx k x k x dt(1)由方程和初始条件可求得一室和二室药量1x 和2x 随时间的变化规律． 解 用拉普拉斯变换求解，设1122[()](),[()]()L x t X s L x t X s ，对方程组(1)两端取拉氏变换得 10212121012121212()()()(),()()().sX s x k X s k k X s sX s k X s k X s解得021121221102110()()()x s k X s s k k k s k k设α和β是21221102110()0s k k k sk k 的两个根，由判别式可知αβ，则有21221102110()()(),s k k k s k k s αs β于是0211()()()()x s k X s s αs β取拉氏逆变换，即得一室药量随时间t 的变化规律为 2102101()()αtβtk αx ek βx ex βα若以1V 表示一室的表现分布容积，则血药浓度随时间的变化规律为 02102111()()()()()αtβtx αk x k βC t eeV αβV αβ类似地，可求出 120120221221102110()()()()k x k x X s sk k k sk k sαsβ取拉氏逆变换，得二室药量随时间的变化规律为 1202()αtβtk x x e eβα．（注：本例选自＂生物数学学报＂2000,15(4):476-479董萍, 拉普拉斯变换在药物动力学中的应用）例6 某医院采用I 、II 、III 、IV 四种方法医治某种癌症，在该癌症患者中采用4种方案的百分比分别为0.1，0.2，0.25，0.45，其有效率分别为0.97，0.95，0.94，0.9. 试求: (1)到该院接受治疗的患者,治疗有效的概率为多少?(2)如果1名患者经治疗有收效, 最有可能接受了哪种方案的治疗? 解 分别记采用I 、II 、III 、IV 种方法治疗为事件1234,,,A A A A ,则1234()0.1,()0.2,()0.25,()0.45P A P A P A P A治疗有效记为B, 则B 伴随事件1234,,,A A A A 之一的发生而发生 则1234(|)0.97,(|)0.95,(|)0.94,(|)0.9P B A P B A P B A P B A由全概率公式有,41()()(|)0.10.970.20.950.250.940.450.9i i i P B P A P B A 0.927.由贝叶斯公式41()(|)(|)()(|)k k k i i i P A P B A P A B P A P B A有11141()(|)97(|)927()(|)i i i P A P B A P A B P A P B A ; 234190235405(|);(|);(|).927927927P A B P A B P A B 取1234405max (|),(|),(|),(|)927P A B P A B P A B P A B ,所以最有可能接受了第IV种方案的治疗.例7 某种动物雌性的最大生丰年龄为15年．以5年为间隔，把这一动物种群分为3个年龄组[0,5)，[5,10)，[10,15)．设初始时刻00t 时，3个年龄组的雌性动物个数分别为500, 1000, 500．利用统计资料，已知*12312110,4,3,,24a a ab b ．试分析该动物种群的年龄分布． *注释与分析 设第(1,2,3)i i个年龄组的生育率为(1,2,3)i a i，存活率为i b (ib 表示第i 年龄组中可存活到第1i 年龄组的雌性数与该年龄组总数之比，1,2i )．在不发生意外事件(灾害等)的条件下,i i a b 均为常数，且0,01iia b ．由已知条件可知初始年龄分布向量(0)(500,1000,500)T X ．由莱斯利种群模型得莱斯利矩阵为12312043001/200001/40a a a Lb b ．()(1)(0),0,1,2,.k kk X LX L X k以下从莱斯利矩阵入手对该动物种群的年龄分布进行分析．解 由(0)(500,1000,500)T X ，0431/20001/40L ． 于是，(1)(0)4350055001/200100025001/40500250X LX (2)(1)43550017501/20250275001/4025062.5X LX (3)(2)431750110001/200275087501/4062.5687.5X LX 为了分析k 时，该动物种群年龄分布向量的特点．先求出矩阵L 的特征值和特征向量．L 的特征多项式243331det()1/20()()2241/4λλE L λλλλλ 得L 的特征值12333535,,.244λλλ 显然1λ是矩阵L 的唯一正特征值， 且1213,λλλλ，因此矩阵L 可与对角矩阵相似．设矩阵L 属于特征值i λ的特征向量为(1,2,3)i αi ．不难计算，L 的属于特征值132λ的特征向量1111,,318Tα．记矩阵123(,,),P ααα123Λ(,,),diag λλλ则1ΛP LP 或1ΛL P P 于是， ()(0)1(0)Λk k k X L X P P X1(0)121311000(/)000(/)k k k λP λλP X λλ 即 ()1(0)3211111,,k k k k λλX Pdiag P X λλλ 因为32111,1λλλλ，所以()1(0)11lim 1,0,0k k k X Pdiag P X λ．记列向量1(0)P X 的第一个元素为c (常数)，则上式可化为()123111lim (,,)00kk kc X αααc αλ 于是，当k 充分大时，近似地成立 ()11131/321/18k k k X c λαc (c 为常数)这一结果说明，当时间充分长，这种动物中雌性的年龄分布将趋于稳定：即3个年龄组的数量比为111::318，并由此可近拟得到k t 时种群中雌性动物的总量，从而对整个种群的总量进行估计．。