第5讲 差分方程模型
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差分方程模型一. 引言数学模型按照离散的方法和连续的方法,可以分为离散模型和连续模型。
1. 确定性连续模型1) 微分法建模(静态优化模型),如森林救火模型、血管分支模型、最优价格模型。
2) 微分方程建模(动态模型),如传染病模型、人口控制与预测模型、经济增长模型。
3) 稳定性方法建模(平衡与稳定状态模型),如军备竞赛模型、种群的互相竞争模型、种群的互相依存模型、种群弱肉强食模型。
4) 变分法建模(动态优化模型),如生产计划的制定模型、国民收入的增长模型、渔业资源的开发模型。
2. 确定性离散模型1) 逻辑方法建模,如效益的合理分配模型、价格的指数模型。
2) 层次分析法建模,如旅游景点的选择模型、科研成果的综合评价模型。
3)图的方法建模,如循环比赛的名次模型、红绿灯的调节模型、化学制品的存放模型。
4)差分方程建模,如市场经济中的蛛网模型、交通网络控制模型、借贷模型、养老基金设置模型、人口的预测与控制模型、生物种群的数量模型。
随着科学技术的发展,人们将愈来愈多的遇到离散动态系统的问题,差分方程就是建立离散动态系统数学模型的有效方法。
在一般情况下,动态连续模型用微分方程方法建立,与此相适应,当时间变量离散化以后,可以用差分方程建立动态离散模型。
有些实际问题既可以建立连续模型,又可建立离散模型,究竟采用那种模型应视建模的目的而定。
例如,人口模型既可建立连续模型(其中有马尔萨斯模型Malthus、洛杰斯蒂克Logistic模型),又可建立人口差分方程模型。
这里讲讲差分方程在建立离散动态系统数学模型的的具体应用。
二. 差分方程简介在实际中,许多问题所研究的变量都是离散的形式,所建立的数学模型也是离散的,譬如,像政治、经济和社会等领域中的实际问题。
有些时候,即使所建立的数学模型是连续形式,例如像常见的微分方程模型、积分方程模型等。
但是,往往都需要用计算机求数值解。
这就需要将连续变量在一定的条件下进行离散化,从而将连续型模型转化为离散型模型。
第五章 差分方程模型在第四章中,我们利用微分方程方法研究了一些连续变化的变量。
如果将变量离散化,即可得到相应的差分方程模型,为了方便不熟悉差分方程的读者,先对本章用到的差分方程的知识作一简略介绍。
5.1差分方程简介一、差分方程及其通解以t 表示时间,规定t 只取非负整数。
0=t 表示第一周期初,1=t 表示第二周期初等。
记t y 为变量y 在时刻t 时的取值,则称t t t y y y -=∆+1为的一阶差分,称t t t t t t t y y y y y y y +-=∆-∆=∆∆=∆+++12122)(为y t 的二阶差分。
类似地,可以定义y t 的n 阶差分t n y ∆。
由t 、t y 及t y 的差分给出的方程称为t y 差分方程,其中含t y 的最高阶差分的阶数称为该差分方程的阶。
差分方程也可以写成不显含差分的形式。
例如,二阶差分方程02=+∆+∆t t t y y y 也可改写成012=+-++t t t y y y 。
满足差分方程的序列t y 称为此差分方程的解。
类似于微分方程情况,若解中含有的独立常数的个数等于差分方程的阶数时,则称此解为该差分方程的通解。
若解中不含任意常数,则称此解为满足某些初值条件的特解,例如,考察两阶差分方程: 02=++t t y y 易见t y t 2sin π=与t y t 2cos π=均是它的特解,而t c t c y t 2cos 2sin 21ππ+=则为它的通解,其中1c ,2c 为两个任意常数。
类似于微分方程,称差分方程)()()()(110t b y t a y t a y t a t n n t n t =+++-++ (1) 为n 阶线性差分方程,当0)(≠t b 时称其为n 阶非齐次线性差分方程,而0)()()(110=+++-++t n n t n t y t a y t a y t a (2) 称为方程(1)对应的齐次线性差分方程。
第八讲 差分方程模型一、差分方程介绍规定t 只取非负整数。
记为变量在t 点的取值,则称t y y t t t y y y −=Δ+1为的一阶向前差分,简称差分,称Δ为的二阶差分。
类似地,可以定义的阶差分。
t y t t t t t y t t y y y y y y +−=Δ−Δ=ΔΔ=+++12122)(t y t y n t ny Δ由及的差分给出的方程称为的差分方程,其中含的最高阶差分的阶数称为该差分方程的阶。
差分方程也可以写成不显含差分的形式。
例如,二阶差分方程也可改写成t y t 、t y t y t y 02=+Δ+Δt t t y y y 012=+−++t t t y y y 。
满足一差分方程的序列称为差分方程的解。
类似于微分方程情况,若解中含有的独立常数的个数等于差分方程的阶数时,称此解为该差分方程的通解。
若解中不含任意常数,则称此解为满足某些初值条件的特解。
t y 称如下形式的差分方程)(110t b y a y a y a t n t n t n =+++−++L (1) 为阶常系数线性差分方程,其中是常数,n n a a a ,,,10L 00≠a 。
其对应的齐次方程为0110=+++−++t n t n t n y a y a y a L (2)容易证明,若序列与均为(2)的解,则也是方程(2)的解,其中为任意常数。
若是方程(2)的解,是方程(1)的解,则也是方程(1)的解。
)1(t y )2(t y )2(2)1(1t tt y c y c y +=21,c c )1(t y )2(t y )2()1(t t t y y y +=方程(1)可用如下的代数方法求其通解: (I )先求解对应的特征方程(3)00110=+++−a a a n nL λλ(II )根据特征根的不同情况,求齐次方程(2)的通解。
(i )若特征方程(3)有n 个互不相同的实根n λλ,,1L ,则齐次方程(2)的通解为t n n t c c λλ++L 11 (为任意常数)n c c ,,1L (ii )若λ是特征方程(3)的重根,通解中对应于k λ的项为t k k tc c λ)(11−++L ,),,1(k i c i L =为任意常数。
第三章 差分方程模型§1、 差分方程设有未知序列{}k y ,称0),,,;(1=++n k k k y y y k F (1)为n 阶差分方程。
若有)(k y y k =,满足0))(,),1(),(;(=++n k y k y k y k F则称)(k y y k =是差分方程(1)的解,包含n 个任意常数的解称为(1)的通解, 当110,,,-n y y y 为已知时,称其为(1)的初始条件,通解中的任意常数都由初始条件确定后的解称为(1)的特解。
[例1] 设第一月初有雌雄各一的一对小兔,假定两月后长成成兔,同时即第三月开始每月初产雌雄各一的一对小兔,新增小兔也按此规律繁殖。
设第k 月末共有k y 对兔子,试建立关于k y 的差分方程。
[解] 因为第2+k 月末的兔子包括两部分,一部分为上月留下的,另一部分为当月新生的,而由题设当月生的小兔数等于前月末的兔数,所以有⎩⎨⎧==+=++1,01012y y y y y k k k 这是著名的裴波那契数列。
[例2] 汉诺塔问题将k 个大小不同的圆盘依其半径大小依次套在桩A 上,大的在下,小的在上。
现将此k 个盘移到空桩B 或C 上,但要求一次只能移动一个盘且移动过程中,始终保持大盘在下,小盘在上,移动过程中桩A 也可利用。
设移动k 个盘的次数为k y ,试建立k y 的差分方程。
[解] 先将桩A 上的k 个大小不同的圆盘按题设要求移到C 上,这需要移动k y 次,再将A 上的最大盘移到B 上,这需要移动一次,最后将C 上的k 个盘按要求移到B 上,这又需要移动k y 次。
所以,差分方程为⎩⎨⎧=+=+01201y y y k k§2、 差分方程的解法一.常系数线性齐次差分方程形如 0110=+++-++k n n k n k y a y a y a ——(1)其中n a a a ,,,10 为常数,且0,00≠≠n a a ,称为n 阶常系数齐次线性差分方程。
第五讲 差分方程模型——对变化进行建模引言为了更好地了解世界,人们常常用数学来描述某种特定现象.这种数学模型是现实世界现象的理想化,但永远不会是完全精确的表示.尽管任何模型都有其局限性,但是好的模型能够提供有价值的结果和结论.在本章中我们将重点介绍对变化进行建模. 简化 比例性多数模型简化了现实的情况.一般情况下,模型只能近似地表示实际的行为.一种非常强有力的简化关系就是比例性.定义 两个变量y 和x 是(互成)比例的,如果kx y =,我们记为x y ∝.从几何上看,y 关于x 的图形位于通过原点的一条直线上.例1 测试比例性做一个测量弹簧的伸长作为置于弹簧末端的质量的函数的实验,表1-1为该实验收集到的数据表1-1 弹簧—质量系统 质量50 100 150 200 250 300 350 400450 500 550 伸长1.000 1.8752.7503.2504.375 4.8755.6756.5007.2508.000 8.750 弹簧的伸长对于置于弹簧末端的质量的散点图展现了它近似是过原点的一条直线.图1-1 来自弹簧—质量系统的数据看来该数据遵从比例性法则,伸长e 与质量m 成比例,或者说m e ∝。
该直线看似通过原点。
在本例中,假设这两种数据成比例看来是合理的,我们选位于直线上的两点)25.3,200(和)875.4,300(来估计比例系数k (直线斜率):01625.020030025.3875.4=--=k因此比例系数约为0.0163,于是可以建立以下估算模型:m e 0163.0=然后把表示该模型的直线图形重叠画到散点图上,以考察模型对这些数据的拟合效果。
从图中可以看出这个简化的比例模型是合理的。
图1-2来自弹簧—质量系统的数据和比例性模型直线对变化进行建模对变化进行建模的一个非常有用的范例就是:未来值=现在值+变化人们往往希望从现在知道的东西加上精心观测到的变化来预测未来。
数学建模方法之差分方程模型差分方程模型是数学建模中常用的一种方法,它基于差分方程来描述问题,并用差分方程来求解问题。
所谓差分方程,是指用差分代替微分的方程,它是一种离散的模型。
在实际问题中,很多情况下,并不能直接通过微分方程来描述问题,而差分方程模型则可以通过离散化的方法来近似地描述问题。
差分方程模型的优点之一是可以适用于离散化的数据,对于实际问题的离散化模型建立是非常有帮助的。
差分方程模型的另一个优点是可以通过数值方法来求解,不需要进行繁琐的解析推导,因此适用于复杂问题的求解。
差分方程模型的基本形式为:yn+1 = fn(yn, yn-1, ..., yn-k)其中,yn表示第n个时刻的解,fn是一个给定的函数,表示通过前k个时刻的解来计算第n+1个时刻的解。
这个方程是离散的,通过已知的初始条件来逐步递推获得结果。
差分方程模型的适用范围非常广泛,可以用于描述和预测各种动态过程。
例如,差分方程模型可以用来描述人口增长模型、生态系统模型、传染病模型等等。
在这些例子中,差分方程模型可以通过已知的数据和初始条件来预测未来的发展趋势。
差分方程模型的建立步骤主要包括以下几个方面:1.确定问题的描述和目标:明确问题的背景和目标,确定需要建立差分方程模型的原因和用途。
2.确定模型的变量和参数:根据实际问题,确定需要用到的变量和参数。
3.确定差分方程的形式和函数:根据问题的特点和要求,选择合适的差分方程形式和函数。
这部分需要结合实际问题和数学方法来确定。
4.确定初始条件和边界条件:确定差分方程模型的初始条件和边界条件。
这部分是求解差分方程的前提条件。
5.差分方程的求解和分析:通过数值方法求解差分方程,得到数值解,并对结果进行分析和解释。