数学建模相关分析

数学建模方法与分析
数学建模是利用数学方法解决实际问题的过程。

数学建模的一般步骤包括问题定义、建立数学模型、模型求解和结果分析等阶段。

数学建模方法可以分为多种，常见的方法包括：
1. 数据分析：通过统计分析和数据挖掘等方法，对问题中的数据进行处理和分析，找出其中的规律和趋势。

2. 最优化方法：根据问题的要求，建立相应的数学规划模型，通过求解最优化问题，得到最优解。

3. 随机模型：将问题建立为随机过程或概率模型，通过概率统计的方法进行分析和求解。

4. 系统动力学模型：将问题建立为动态系统模型，通过系统动力学的方法分析系统的行为和演化规律。

5. 图论和网络分析：将问题建立为图模型或网络模型，通过图论和网络分析的方法研究其结构和性质。

6. 分数阶模型：将问题建立为分数阶微分方程或分数阶差分方程，通过分数阶
微积分的方法进行分析和求解。

数学建模的分析阶段是对模型求解结果进行解释和评估。

分析结果可以包括对模型的可行性和有效性进行验证，对模型的优化方向进行探讨，以及对问题的解释和解决方案的提出等。

总的来说，数学建模方法与分析是数学建模过程中重要的环节，通过合理选择建模方法和深入分析模型结果，可以得到对实际问题有价值的解决方案。

现代统计学1.因子分析(Faｃｔor Ａｎalysis)因子分析的基本目的就是用少数几个因子去描述许多指标或因素之间的联系，即将相关比较密切的几个变量归在同一类中，每一类变量就成为一个因子(之所以称其为因子,是因为它是不可观测的，即不是具体的变量），以较少的几个因子反映原资料的大部分信息.运用这种研究技术，我们可以方便地找出影响消费者购买、消费以及满意度的主要因素是哪些，以及它们的影响力（权重）运用这种研究技术，我们还可以为市场细分做前期分析。

2．主成分分析主成分分析主要是作为一种探索性的技术，在分析者进行多元数据分析之前,用主成分分析来分析数据,让自己对数据有一个大致的了解是非常重要的.主成分分析一般很少单独使用：a，了解数据。

(screeninｇ the daｔa)，b，和ｃｌuｓteｒ aｎaｌysｉs一起使用，c，和判别分析一起使用，比如当变量很多，个案数不多，直接使用判别分析可能无解,这时候可以使用主成份发对变量简化。

（ｒeduce dimensiｏｎality)d,在多元回归中,主成分分析可以帮助判断是否存在共线性(条件指数),还可以用来处理共线性。

主成分分析和因子分析的区别1、因子分析中是把变量表示成各因子的线性组合，而主成分分析中则是把主成分表示成个变量的线性组合。

2、主成分分析的重点在于解释个变量的总方差，而因子分析则把重点放在解释各变量之间的协方差。

３、主成分分析中不需要有假设(ａｓｓｕｍptions）,因子分析则需要一些假设。

因子分析的假设包括：各个共同因子之间不相关，特殊因子（speｃific fａct ｏr）之间也不相关，共同因子和特殊因子之间也不相关.４、主成分分析中，当给定的协方差矩阵或者相关矩阵的特征值是唯一的时候，的主成分一般是独特的；而因子分析中因子不是独特的,可以旋转得到不同的因子。

５、在因子分析中,因子个数需要分析者指定（spss根据一定的条件自动设定,只要是特征值大于1的因子进入分析),而指定的因子数量不同而结果不同。

数学建模常用各种检验方法数学建模是利用数学方法解决实际问题的过程。

在进行数学建模时，需要对模型的合理性进行检验，以确保模型的可靠性和准确性。

本文将介绍数学建模中常用的各种检验方法。

1.残差分析方法残差（residual）是指观测值与模型预测值之间的差异。

残差分析可以通过比较残差的大小、分布和形态，来检验模型的合理性。

常用的残差分析方法包括：正态性检验、稳定性检验、独立性检验和同方差性检验。

2.敏感性分析方法敏感性分析（sensitivity analysis）用于分析参数对模型结果的影响程度。

通过改变参数的值，并观察输出结果的变化，可以评估参数对模型的敏感性。

常用的敏感性分析方法包括：单参数敏感性分析、多参数敏感性分析和全局敏感性分析。

3.假设检验方法假设检验（hypothesis testing）用于判断模型的假设是否成立。

通过对模型的假设进行检验，可以评估模型的合理性和拟合优度。

常用的假设检验方法包括：t检验、F检验和卡方检验。

4.误差分析方法误差分析（error analysis）用于评估模型的误差水平。

通过比较实际观测值与模型预测值之间的误差，可以评估模型的准确性和精度。

常用的误差分析方法包括：平均绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE）和平均百分比误差（MAPE）。

5.稳定性分析方法稳定性分析（stability analysis）用于评估模型的稳定性和鲁棒性。

通过对模型进行参数扰动或输入扰动，并观察输出结果的变化，可以评估模型的稳定性和可靠性。

常用的稳定性分析方法包括：参数扰动分析、输入扰动分析和鲁棒性分析。

6.验证方法验证（validation）用于评估模型的预测能力和适用范围。

通过对模型进行验证，可以判断模型在不同情况下的预测效果和适用性。

常用的验证方法包括：留一验证（leave-one-out validation）、交叉验证（cross-validation）和外部验证（external validation）。

数学建模各种分析方法数学建模是指将实际问题转化为数学问题，然后利用数学方法求解的过程。

在数学建模中，有各种各样的分析方法可以辅助研究人员进行问题分析和求解。

下面将介绍一些常用的数学建模分析方法。

1.计算方法：计算方法是数学建模中最基础也是最常用的方法之一、它可以包括求解方程组、数值积分、数值微分、插值与拟合、数值优化等。

通过这些计算方法，可以将实际问题转化为数学模型，然后利用计算机进行数值计算和模拟实验。

2.统计分析方法：统计分析在数学建模中也起着非常重要的作用。

它可以用来分析数据、建立概率模型、进行参数估计和假设检验等。

统计分析可以帮助研究人员从大量数据中提取有用的信息，深入分析问题的特征和规律，为问题解决提供参考。

3.线性规划模型：线性规划是一种优化模型，常用于解决资源分配、生产计划、物流运输等问题。

线性规划模型的目标是最大化或最小化一些线性函数，同时满足一系列线性等式或不等式约束。

通过线性规划模型，可以确定最优决策和最优解。

4.非线性规划模型：非线性规划是一种更一般的优化模型，用于解决非线性约束条件下的最优化问题。

非线性规划模型常用于经济管理、工程设计、生物医学等领域。

非线性规划模型的求解较复杂，需要借助数值计算和优化算法。

5.动态规划模型：动态规划是一种用来解决决策问题的数学方法，其特点是将问题分解为多个阶段，并利用最优子结构的性质进行递推求解。

动态规划模型常用于决策路径规划、资源调度、序列比对等问题。

它优化了逐步贪心法的局部最优解，能够得到全局最优解。

6.图论模型：图论是一种数学工具，用于研究图或网络结构及其属性。

图论模型在数学建模中可以用来分析网络拓扑、路径优化、最短路径、最小生成树等问题。

图论模型的特点是简洁明了，适用于复杂问题的分析和求解。

7.随机过程模型：随机过程是一种描述随机变量随时间变化的数学模型，常用于建立概率模型和分析具有随机性的系统。

随机过程模型常用于金融风险评估、天气预测、信号处理、优化设计等问题。

数学建模相关性分析模型例题相关性分析是指分析两个随机变量之间是否存在一定的关系.相关分析可以发现变量间的共变关系（包括正向的和负向的共变关系），一旦发现了共变关系就意味着变量间可能存在两种关系中的一种：(1)因果关系（两个变量中一个为因、另一个为果）：(2)存在公共因子（两变量均为果，有潜在的共因)，很多时候，我们需要寻找这些因果关系，或者是寻找公共因子.相关性研究是非常有用的，它是许多深入研究必备的初始阶段工作衡量随机变量相关性的度量主要有三种：pearson相关系数、spearman相关系数、kendall相关系数.7.1 Pearson(皮尔逊)相关系数一线形相关分析对于二维随机变量(X,Y),根据数学期望性质，若X和Y相互独立，且EX和EY存在，则有E[(X-EX(Y-EY]=E(XY-EX.EY =0所以当E[(X-EX)(Y-EY】≠0时，必有X和Y不相互独立.定义7-1设(X,Y)为二维随机变量，称E[(X-EX(Y-EY)]为随机变量X,Y 的协方差(Covariance),记为Cov(X,Y),即Cov(X,Y)=E[(X-EX)(Y-EY)]特别地Cov(X,X)=E[(X-EX(X-EX)]=DXCov(Y,Y)=E[(Y-EY)(Y-EY)]=DY故方差DX,DY是协方差的特例从定义中看到，协方差和变量的量纲有关.我们将随机变量标准化，得水=X Ex,yapos;_Y-EYDXDY(X,Y)的协方差为Cov(X,Y)D(X)D(Y)定义7-2设(X,Y)为二维随机变量，称Cov(X,Y)为随机变量X,Y的Pearson相关系D(X)D(Y)数(Pearson correlation coefficient)或标准协方差(Standard covariance),记为pxy,即Cov(X,Y)P=D(X)D(Y)定理7-1设D(X)amp;gt;0,D(Y)amp;gt;0,P为(X,Y)的相关系数，则(1)如果X,Y相互独立，则pxw=0;(2)p≤1：(3)Pw=1的充要条件是存在常数a,b使P(Y=aX+b=1(a≠0).相关系数pxy描述了随机变量X,Y的线性相关程度，Pw愈接近1，则X与Y之间愈接近线性关系.Pwamp;gt;0为正相关，Pw<0为负相关一般用下列标准对相互关系进行判定：(1)Pwamp;gt;0.95,X与Y存在显著性相关：(2)Pxw≥0.8，X与Y高度相关：(3)0.5≤Pxwamp;lt;0.8,X与Y中度相关：(4)0.3≤pxwamp;lt;0.5,X与Y低度相关；(5)Px≤0.3，X与Y关系极弱，认为不相关：(6)Pxw=0,X与Y无显性相关.可以证明：(1)当两个随机变量不线性相关时，它们并不一定相互独立，它们之间还可能存在其他的函数关系(2)若(X,Y)服从二维正态分布，X与Y不相关和X与Y相互独立是等价的，且概率密度中的参数p就是X和Y的相关系数.即，X和Y相互独立的充要条件是p=0.。

数学建模__SPSS_典型相关分析典型相关分析（Canonical Correlation Analysis）是一种多变量统计方法，用于分析两组变量之间的关系。

在典型相关分析中，我们尝试找到两组变量之间的线性组合，使得这些线性组合之间的相关性最大化。

典型相关分析可以帮助研究者理解两组变量之间的关系，并发现潜在的相关结构。

典型相关分析适用于有两组或多组相关变量的研究。

典型相关分析既可以用于预测模型的建立，也可以用于变量选择和降维。

下面我们将介绍典型相关分析的基本原理、步骤和应用。

典型相关分析的基本原理是寻找两个组合线性关系，使得两个组合相互之间具有最大的相关性。

在典型相关分析中，我们将一个变量集作为自变量，另一个变量集作为因变量，然后寻找这两个变量集之间的最佳线性组合。

典型相关分析的步骤如下：1.收集数据：首先需要收集自变量和因变量的数据。

这些数据可以是观察数据、实验数据或调查数据。

2.数据预处理：在进行典型相关分析之前，我们需要对数据进行预处理。

这包括缺失数据处理、异常值检测和变量归一化等步骤。

3.计算相关系数：接下来，我们需要计算自变量和因变量之间的相关系数。

这可以通过计算皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数或肯德尔相关系数来实现。

4.计算典型变量：通过应用典型相关分析模型，我们可以计算出一组自变量和一组因变量的典型变量。

典型变量是自变量和因变量的线性组合，它们具有最大的相关性。

5.进行相关性检验：在典型相关分析中，我们常常需要进行相关性的显著性检验。

这可以通过计算典型相关系数的显著性水平来实现。

6.结果解释和应用：最后，根据典型相关分析的结果，我们可以解释自变量和因变量之间的关系，并根据这些结果进行应用和决策。

典型相关分析的应用非常广泛。

例如，在金融领域，典型相关分析可以帮助分析公司的财务指标与市场指标之间的关系。

在医学研究中，典型相关分析可以用于分析不同变量对医疗结果的影响。

在社会科学研究中，典型相关分析可以帮助分析人们的行为和态度之间的关系。

数学建模的实验分析数学建模是一门综合性强、应用广泛的学科，通过应用数学知识和方法，对真实世界中的问题进行建模、分析和求解。

其中，实验分析是数学建模过程中不可或缺的一环，它能够帮助我们验证模型的有效性、可行性，并为实际问题的解决提供科学依据。

本文将重点探究数学建模的实验分析方法及其在实践中的应用。

一、实验分析方法的选择在进行数学建模实验分析时，我们可以根据具体的问题选择不同的方法，下面将介绍几种常用的实验分析方法：1. 数值实验：通过计算机模拟实际情况，利用数值方法求解模型，得到数值解并进行分析。

这种方法的优势在于计算精度高、计算速度快，能够较好地模拟实际问题。

例如，在物理模型中，我们可以利用有限差分法或有限元法进行数值实验，验证模型的正确性。

2. 理论分析：通过数学推导和分析，对模型进行深入研究，推导出解析解或近似解，并对解的性质进行分析。

这种方法的好处在于可以得到精确的解析解，从而深入理解问题。

例如，在经济模型中，我们可以通过对微分方程的求解，得到模型的解析解，并分析解的稳定性和灵敏度。

3. 实际实验：通过搭建实验装置，对模型进行真实实验，并记录实验数据。

这种方法的优点在于可以获取真实的数据，并对模型的可行性进行验证。

例如，在生物模型中，我们可以利用实验仪器观察生物的生长过程，得到实际数据，然后与建模结果进行对比。

选择合适的实验分析方法需要综合考虑问题的性质、数据的可获得性以及模型的复杂程度等因素。

二、实验分析的应用举例数学建模的实验分析在各个学科中都有广泛的应用。

以下将从物理、经济和生物三个领域分别介绍实验分析的应用举例。

1. 物理领域：在物理模型中，实验分析可以帮助验证模型的正确性并得到更准确的物理规律。

例如，在模拟天体运行的模型中，我们可以通过数值实验计算行星的轨道、速度等信息，并与实际观测数据进行对比，从而验证模型的准确性。

2. 经济领域：在经济模型中，实验分析可以帮助评估政策、预测市场走向等。

数学建模方法与经验数学建模是一种解决实际问题的方法，通过建立数学模型来描述现象和探索解决问题的方法。

数学建模方法与经验是指在数学建模过程中所运用的各种方法和经验总结，旨在提高数学建模的效果和准确性。

以下是一些常见的数学建模方法与经验。

1.问题分析：正确的问题分析是数学建模的第一步，需要对问题进行深入的理解和分析。

问题分析包括问题的背景、目标、约束条件和关键要素等方面的考虑，并根据实际情况确定数学建模的方向和方法。

2.建立模型：建立数学模型是数学建模的核心步骤，需要根据问题的特征和要求选择适当的数学方法和模型类型。

常见的数学模型包括线性模型、非线性模型、动态模型、优化模型等。

在建立数学模型时，需要包括问题的数学描述、变量的定义、假设和约束条件等。

3.数据处理：数学建模中离不开数据的处理和分析。

数据处理包括数据采集、数据预处理、数据清洗、数据可视化等步骤。

数据的准确性和可靠性对数学建模的结果具有很大的影响，因此需要进行有效的数据处理和分析。

4.模型求解：在建立好数学模型后，需要选择合适的算法和方法来求解模型。

常见的模型求解方法包括数值方法、解析方法、优化算法等。

选择合适的求解方法有助于提高模型求解的效率和准确性。

5.模型验证与评估：模型验证是指对建立的数学模型进行验证和评估，判断模型的准确性和可靠性。

模型验证可以通过实验数据对比、模型输出与实际情况对比等方式进行。

模型评估可以通过误差分析、灵敏度分析等方法进行。

6.模型优化与改进：在建立数学模型和求解模型的过程中，可能会遇到一些问题和困难。

这时需要根据实际情况对模型进行优化和改进。

模型优化可以通过调整模型参数、改进求解算法等方式进行。

在进行数学建模时，还需要注意以下几点经验：1.问题的抽象与简化：在建立数学模型时，问题往往会比较复杂，需要对问题进行适当的抽象与简化。

适当的抽象与简化可以使问题更容易理解和求解。

2.多种方法的比较：在建立数学模型时，可以尝试不同的方法和模型，比较它们的优缺点，选择最合适的方法和模型。

数学建模方法详解三种最常用算法在数学建模中，常使用的三种最常用算法是回归分析法、最优化算法和机器学习算法。

这三种算法在预测、优化和模式识别等问题上有着广泛的应用。

下面将对这三种算法进行详细介绍。

1.回归分析法回归分析是一种用来建立因果关系的统计方法，它通过分析自变量和因变量之间的关系来预测未知的因变量。

回归分析可以通过构建一个数学模型来描述变量之间的关系，并利用已知的自变量值来预测未知的因变量值。

常用的回归分析方法有线性回归、非线性回归和多元回归等。

在回归分析中，我们需要首先收集自变量和因变量的样本数据，并通过数学统计方法来拟合一个最优的回归函数。

然后利用这个回归函数来预测未知的因变量值或者对已知数据进行拟合分析。

回归分析在实际问题中有着广泛的应用。

例如，我们可以利用回归分析来预测商品销售量、股票价格等。

此外，回归分析还可以用于风险评估、财务分析和市场调研等。

2.最优化算法最优化算法是一种用来寻找函数极值或最优解的方法。

最优化算法可以用来解决各种优化问题，例如线性规划、非线性规划和整数规划等。

最优化算法通常分为无约束优化和有约束优化两种。

无约束优化是指在目标函数没有约束条件的情况下寻找函数的最优解。

常用的无约束优化算法有梯度下降法、共轭梯度法和牛顿法等。

这些算法通过迭代计算来逐步优化目标函数，直到找到最优解。

有约束优化是指在目标函数存在约束条件的情况下寻找满足约束条件的最优解。

常用的有约束优化算法有线性规划、非线性规划和混合整数规划等。

这些算法通过引入拉格朗日乘子、KKT条件等来处理约束条件，从而求解最优解。

最优化算法在现实问题中有着广泛的应用。

例如，在生产计划中，可以使用最优化算法来确定最优的生产数量和生产计划。

此外，最优化算法还可以应用于金融风险管理、制造工程和运输物流等领域。

3.机器学习算法机器学习算法是一种通过对数据进行学习和模式识别来进行决策和预测的方法。

机器学习算法可以根据已有的数据集合自动构建一个模型，并利用这个模型来预测未知的数据。

美赛数学建模常用模型及解析
数学建模是数学与实际问题的结合，解决实际问题的具体数学模型是数学建模的核心。

以下是一些美赛中常用的数学模型及其解析。

1. 线性规划模型
线性规划模型是一种最常见的优化模型，它的目标是在给定的约束条件下，寻找一个线性函数的最大值或最小值。

线性规划模型可以用于解决资源分配、生产计划、运输优化等问题。

2. 整数规划模型
整数规划是线性规划的一个扩展，它要求决策变量只能取整数值。

整数规划模型可以应用于旅行商问题、装配线平衡问题等需要整数解决方案的实际问题。

3. 动态规划模型
动态规划是一种将多阶段决策问题转化为单阶段决策问题求解的方法。

动态规划模型可以用于解决背包问题、序列对齐问题等需要在不同阶段做出决策的问题。

4. 排队论模型
排队论模型用于分析系统中的排队现象，包括到达率、服务率、系统稳定性等指标。

排队论模型可以用于研究交通流量、电话系统、服务器排队等实际问题。

5. 随机过程模型
随机过程模型用于描述随机事件的演变过程，其中最常见的是马尔可夫链和布朗运动。

随机过程模型可以用于模拟金融市场、天气预测、股票价格等随机变化的问题。

这些模型只是数学建模中常用的几种类型，实际问题通常需要综合运用多种模型进行分析和求解。

对于每个具体的问题，需根据问题的特点和要求选择合适的数学模型，进行合理的建模和求解。

.例1差分方程——资金(de)时间价值问题1:抵押贷款买房——从一则广告谈起每家人家都希望有一套(甚至一栋)属于自己(de)住房,但又没有足够(de)资金一次买下,这就产生了贷款买房(de)问题.先看一下下面(de)广告(这是1991年1月1日某大城市晚报上登(de)一则广告),任何人看了这则广告都会产生许多疑问,且不谈广告中没有谈住房面积、设施等等,人们关心(de)是：如果一次付款买这栋房要多少钱呢银行贷款(de)利息是多少呢为什么每个月要付1200元呢是怎样算出来(de)因为人们都知道,若知道了房价(一次付款买房(de)价格),如果自己只能支付一部分款,那就要把其余(de)款项通过借贷方式来解决,只要知道利息,就应该可以算出五年还清每月要付多少钱才能按时还清贷款了,从而也就可以对是否要去买该广告中所说(de)房子作出决策了.现在我们来进行数学建模.由于本问题比较简单无需太多(de)抽象和简化.a.明确变量、参数,显然下面(de)量是要考虑(de)：需要借多少钱,用记；月利率(贷款通常按复利计)用R记；每月还多少钱用x记；借期记为N个月.b．建立变量之间(de)明确(de)数学关系.若用记第k个月时尚欠(de) 款数,则一个月后(加上利息后)欠款 , 不过我们又还了x元所以总(de)欠款为k=0,1,2,3,而一开始(de)借款为.所以我们(de)数学模型可表述如下(1)c. (1)(de)求解.由(2)这就是之间(de)显式关系.d．针对广告中(de)情形我们来看(1)和(2)中哪些量是已知(de).N=5年＝60个月,已知；每月还款x＝1200元,已知 A.即一次性付款购买价减去70000元后剩下(de)要另外去借(de)款,并没有告诉你,此外银行贷款利率R也没告诉你,这造成了我们决策(de)困难.然而,由(2)可知60个月后还清,即,从而得(3)A和x之间(de)关系式,如果我们已经知(3)表示N＝60,x＝1200给定时0A.例如,若R ＝0．01,则由(3)可算得道银行(de)贷款利息R,就可以算出053946元.如果该房地产公司说一次性付款(de)房价大于70000十53946＝123946元(de)话,你就应自己去银行借款.事实上,利用图形计算器或Mathematica这样(de)数学软件可把(3)(de)图形画出来,从而可以进行估算决策.以下我们进一步考虑下面两个问题.注1问题1标题中“抵押贷款”(de)意思无非是银行伯你借了钱不还,因而要你用某种不动产(包括房子(de)产权)作抵押,即万一你还不出钱了,就没收你(de)不动产.例题1某高校一对年青夫妇为买房要用银行贷款60000元,月利率0．01,贷款期25年＝300月,这对夫妇希望知道每月要还多少钱,25年就可还清.假设这对夫妇每月可有节余900元,是否可以去买房呢解：现在(de)问题就是要求使 (de)x,由(2)式知现＝60000,R＝0．01,k＝300,算得x=632元,这说明这对夫妇有能力买房.例题2 恰在此时这对夫妇看到某借贷公司(de)一则广告：“若借款60000元,22年还清,只要；(i)每半个月还316元；(ii)由于文书工作多了(de)关系要你预付三个月(de)款,即316×6＝1896元.这对夫妇想：提前三年还清当然是好事,每半个月还316元,那一个月不正好是还632元,只不过多跑一趟去交款罢了；要预付18％元,当然使人不高兴,但提前三年还清省下来(de)钱可是22752元哟,是1896元(de)十几倍哪这家公司是慈善机构呢还是仍然要赚我们(de)钱呢这对夫妇请教你给他们一个满意(de)回答.具体解法略.问题2：养老基金今后,当年青人参加工作后就要从其每月工资中扣除一部分作为个人 (de)养老基金,所在单位（若经济效益好(de)话）每月再投入一定数量(de)钱,再存入某种利息较高而又安全(de)“银行”(也可称为货币市场)到60岁退休时可以动用.也就是说,若退休金不足以维持一定(de)生活水平时,就可以动用自己(de)养老基金,每月取出一定(de)款项来补贴不足部分.假设月利率及＝0．01不变,还允许在建立养老基金时自己可以一次性地存入A(不论多少),每月存入y元(个人和单位投入(de)总和)；通常从一笔钱0三十一岁开始到六十岁就可以动用.这当然是一种简化(de)假设,但作为估算仍可作为一种考虑(de)出发点.本问题实际上有两个阶段,即退休前和退休后,其数学模型为其中x为每月要从养老基金中提出(de)款项.习题1 某大学年青教师小李从31岁开始建立自己(de)养老基金,他把已有(de)积蓄1万元也一次性地存入,已知月利率为0．01 (以复利计),每月存入300元,试问当小李60岁退休时,他(de)退休基金有多少又若,他退休后每月要从银行提取l000元,试问多少年后他(de)退休基金将用完你能否根据你了解(de)实际情况建立一个较好(de)养老基金(de)数学模型及相应(de)算法和程取软件).习题2 渔业(林业)管理问题设某养鱼池(或某海域)一开始有某种鱼条,鱼(de)平均年净繁殖率为R,每年捕捞x条,记第N年有鱼条,则池内鱼数按年(de)变化规律为注意,在实际渔业经营中并不按条数计算而是以吨记数(de).若对某海域(de)渔业作业中＝100000吨,R＝0．02,x＝1000吨,试问会不会使得若干年后就没有鱼可捕捞了（资源枯竭了）例2比例分析法——席位分配问题：某学校有三个系联合成立学生会,（1）试确定学生会席位分配方案.（2）若甲系有100名,乙系60名,丙系40名.学生会设20个席位,分配方案如何(3)若丙系有3名学生转入甲系,3名学生转入乙系,分配方案有何变化（4）因为有20个席位(de)代表会议在表决提案时有可能出现10： 10(de)平局,会议决定下一届增加1席,若在第（3）问中将学生会席位增加一席呢（5）试确定一数量指标衡量席位分配(de)公平性,并以此检查（1）—（4）.公平而又简单(de)席位分配办法是按人数(de)比例分配,若甲系有100名,乙系60名,丙系40名.学生会设20个席位,三个系分别应有10,6,4个席位.如果丙系有6名学生转入其他两系学习,各系人数如表所示系别学生人数所占比例（%）按比例分配(de)席位按惯例分配(de)席位甲10310乙636第二列所示,按比例分配席位时,出现了小数(见表中第四列)．在将取得整数(de)19席分配完毕后,剩下(de)1席按照惯例分给余数最大(de)丙系,于是三个系仍分别占有10、6、4个席位．因为有20个席位(de)代表会议在表决提案时有可能出现10：10(de)平局,会议决定下一届增加1席,于是他们按照上述惯例重新分配席位,计算(de)结果令人吃惊：总席位增加1席,丙系反而减少1席,见下表．看来,要解决这个矛盾,必须重新研究所谓惯例分配方法,提出更加“公平”(de)办法．下面就介绍这样一个席位分配模型．设A、B两方人数分别是p1 和p2,分别占有n1 和n2 个席位,则两方每个席位所代表(de)人数分别是p1 ／n12和p2／n2．很明显,仅当这两个数值相等时,席位(de)分配才是公平(de)．但是,通常它们不会相等,这时席位分配得不公平.不公平(de)程度可以用数值来表示,它衡量(de)是“绝对不公平”．从下表所举(de)例子来看,A、B之间(de)“绝对不公平”与C、D之间是一样(de).但是从常识(de)角度看,A、B之间显然比C、D之间存在着更加严重(de)不公平．所以“绝对不公平”不是一个好(de)衡量标准．p n p/n p1/n1-p2/n2 A120101212-10=2B1001010C102010102102-100=2D100010100为了改进绝对标准,我们自然想到用相对标准．因为p／n越大,每个席位代表(de)人数越多,或者说,总人数一定时分配(de)席位越少.所以,如果p1／n13＞p2/n2,则A方是吃亏(de),或者说,对A是不公平(de),由此,我们这样定义“相对不公平”：若p1／n1＞p2／n2,则称为对A(de)相对不公平值,记做若p1／n1＜p2／n2,则称为对B(de)相对不公平值,记做假设A、B两方已分别占有n1和n2个席位,我们利用相对不公平(de)城念来讨论,当总席位再增加1席时,应该给且A方还是B方不失一般性,可设p1／n1＞p2/n2,即此时对A方不公平, ,有定义．当再分配1个席位时,关于p／n(de)不等式有以下三种可能：1)p1／(n1十1)＞p2／n2,这说明即使A方增加1席,仍然对A不公平,所以这1席当然应给A方；2)p1／(n1十1)＜p2／n2,说明当A方增加1席位,将对B不公平,此时应参照式,计算对B(de)相对不公平值3）说明当B方增加1席时,将对A方不公平,此时计算得对A (de)相对不公平值是（注意：在p1/n1p2/n2(de)假设下,不可能出现p1／n1＜p2／(n2+1)(de)情况因为公平(de)席位分配方法应该使得相对不公平(de)数值尽量地小,所以如果则这1席应给A方；反之应给B方．根据(3)、（4）两式,(5)式等价于并且不难证明1从上述第1)种情况(de)p1／(n1十1)＞p2／p2也可推出. 于是我们(de)结论是：当(6)式成立时,增加(de)1席应分配A方；反之,应分配给B方．若记,则增加(de)1席位应分配给Q值较大(de)一方．将上述方法可以推广到有m方分配席位(de)情况．下面用这个方法,重新讨论本节开始时提出(de),三个系分配21个席位(de)问题．首先每系分配1席,然后计算：甲系n1＝1,乙系, n2=1,丙系,n3=1,因为最大,所以第4席应分配给甲系,继续计算：甲系n1＝2,将与上面(de)相比,最大,第5席应分给乙系,继续计算.如此继续,直到第21席分配给某个系为止（详见列表）．n甲系乙系丙系1（4）（5）578（9）2（6）（8）（15）3（7）（12）（21）4（10）（14）5（11）（18）6（13）7（16）8（17）9（19）10（20）11可以看出,用Q值法,丙系保住了它险些丧失(de)1席.你觉得这个方法公平吗习题：学校共1000名学生,235入住在A宿合,333人住在B宿合,432人住在C宿合．学生们要组织一个10人(de)委员会,试用下列办法分配各宿舍(de)委员数．1）惯例(de)方法,印按比例分配完整数名额后,剩下名额给余数最大者. 2）Q值方法.如果委员会从10人增至15人,分配名额将发生什么变化 ,例3 状态转移问题——常染色体遗传模型随着人类(de)进化,人们为了揭示生命(de)奥秘,越来越注重遗传学(de)研究,特别是遗传特征(de)逐代传播,引起人们(de)注意.无论是人,还是动植物都会将本身(de)特征遗传给下一代,这主要是因为后代继承了双亲(de)基因,形成自己(de)基因对,基因对将确定后代所表现(de)特征.下面,我们来研究两种类型(de)遗传：常染色体遗传和x—链遗传.根据亲体基因遗传给后代(de)方式,建立模型,利用这些模型可以逐代研究一个总体基因型(de)分布.在常染色体遗传中,后代从每个亲体(de)基因对中各继承一个基因,形成自己(de)基因对,基因对也称基因型.如果我们所考虑(de)遗传特征是有两个基因A和控制(de),那么就有三种基因对,记为AA,A,.例如,金草鱼由两个遗传基因决定花(de)颜色,基因型是AA(de)金鱼草开红花,型(de)开粉红色花,而型(de)开白花.又如人类(de)眼睛(de)颜色也是提高通过常染色体遗传控制(de).基因型是(de)人,眼睛是棕色,基因型是(de)人,眼睛是兰色.这里因为都表示了同一外部特征,我们认为基因A 支配基因,也可以认为基因对于A 来说是隐性(de)农场(de)植物园中某种植物(de)基因型为AA,A 和.农场计划采用AA 型(de)植物与每种基因型植物相结合(de)方案培育植物后代.那么经过若干年后,这种植物(de)任一代(de)三种基因型分布如何 第一步：假设：令 ,2,1,0=n .（1） 设n n b a ,和n c 分别表示第n 代植物中,基因型为AA,Aa 和aa(de)植物占植物总数(de)百分率.令)(n x 为第n 代植物(de)基因型分布:⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=n n n n c b a x )(当n=0时⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=000)0(c b a x表示植物基因型(de)初始分布（即培育开始时(de)分布）,显然有1000=++c b a（2） 第n 代(de)分布与第n-1代(de)分布之间(de)关系是通过上表确定(de).第二步：建模根据假设（2）,先考虑第n 代中(de)AA 型.由于第n-1代(de)AA 型与AA 型结合,后代全部是AA 型；第n-1代(de)Aa 型与AA 型结合,后代是AA 型(de)可能性为1/2,第n-1代(de)aa 型与AA 型结合,后代不可能是AA 型.因此,当 ,2,1,0=n 时11102/1---•++•=n n n n c b a a即2/11--+=n n n b a a 类似可推出2/11--+=n n n b c a 0=n c将式相加,得111---++=++n n n n n n c b a c b a根据假设（1）,有1000=++=++c b a c b a n n n对于式、式和式,我们采用矩阵形式简记为,2,1,)1()(==-n Mx x n n其中⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=00012/1002/11M ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=n n n n c b a x )(式递推,得)0()2(2)1()(x M x M Mx x n n n n ====--式给出第代基因型(de)分布与初始分布(de)关系.为了计算出n M ,我们将M 对角化,即求出可逆矩阵P 和对角阵D,使1-=PDP M因而有,2,1,1==-n P PD M n n其中⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=n n nnn D 321321000000000λλλλλλ这里321,,λλλ是矩阵M(de)三个特征值.对于式中(de)M,易求得它(de)特征值和特征向量:0,2/1,1321===λλλ因此⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=00002/10001D ,⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=0011 ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-=0112 ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-=1213 所以[]⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--==100210111321P通过计算1-=P P ,因此有)0(1)0()(x P PD x M x n n n -==⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--=0001002101110000)21(0010100210111c b a n 即⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=--00011)(000)2/1()2/1(0)2/1(1)2/1(11c b a c b a x n n n n n n n n ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡+--++=--0)2/1()2/1()2/1()2/1(010010000c b c b c b a n n n n所以有⎪⎩⎪⎨⎧=+=--=--0)2/1()2/1()2/1()2/1(1010010n n n n n n n c c b b c b a当∞→n 时0)2/1(→n,所以从式得到0,1→→n n b a 和n c =0即在极限(de)情况下,培育(de)植物都是AA 型. 第三步：模型讨论若在上述问题中,不选用基因AA 型(de)植物与每一植物结合,而是将具有相同基因型植物相结合,那么后代具有三代基因型(de)概率如下表：并且)0()(x M xn n =,其中⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=14/1002/1004/11M M(de)特征值为2/1,1,1321===λλλ通过计算,可以解出与21,λλ相对应(de)两个线性无关(de)特征向量1 和2 ,及与3λ相对应(de)特征向量3 ：⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-=1011 ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=1002 ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-=1213 因此[]⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--==111200101321P⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-=-02/1011102/111P)0(1)0()(x P PD x M x n n n -==⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--=00002/1011102/11)2/1(0001001111200101c b a n n所以有⎪⎩⎪⎨⎧-+==++=++010000100)2/1()2/1()2/1()2/1()2/1(bb c c b b b b a a n nn n n n当∞→n 时0)2/1(→n,所以从式得到0,)2/1(00→+→n n b b a a 和00)2/1(b c c n +→因此,如果用基因型相同(de)植物培育后代,在极限情况下,后代仅具有基因AA 和aa. 例4 合作对策模型在经济或社会活动中,几个社会实体（个人、公司、党派、国家）相互合作或结成联盟,常能获得比他们单独行动更多(de)经济或社会效益.这样合理地分配这些效益是合作对策要研究(de)问题.请看下面(de)例子.问题一：经商问题甲、乙、丙三人经商,若单干,每人仅能获利1元；甲乙合作可获利7元；甲丙合作可获利5元；乙丙合作可获利4元；三人合作可获利10元,问三人合作时如何分配10元(de)收入.甲(de)收入应按照甲对各种形式(de)合作(de)贡献来确定．对于某一合作(de)贡献定义为：有甲参加时这个合作(de)收入与无甲参加时这个合作(de)收入之差．例如甲对甲乙二人合作(de)贡献是7—1＝6 (因为甲乙合作获利7元,而乙单干仅获利1元)．甲可以参加(de),合作有四个：甲自己(单干视为合作(de)特例)、甲乙、甲丙、甲乙丙．甲对这些合作(de)贡献分别是甲：1一0＝1元；甲乙：7—1＝6元；甲内：5—1＝4元；甲乙丙：10—4＝6元,甲应分得(de)收入是这四个贡献(de)加权平均值,加权因子将由下面(de)一般模型给出．这个问题叫做3人合作对策,是对策论(de)一部分,这里介绍它(de)一种解法.一般(de)n人合作对策模型可以叙述如下：记n人集合为I=,如果对于I中 (de)任一子集,都对应一个实值函数v（s）,满足则称为定义在I上(de)特征函数．所谓合作对策是指定义了特征函数(de)I中n个人(de)合作结果,用向量值函数来表示．在实际问题中．常可把I中各种组合(de)合作获得(de)利益定义为特征函数,上式表示合作规模扩大时,获利不会减少.不难看出,如将三人经商问题中合作(de)获利定义为特征函数v,v是满足(1)、(2)(de)．为了确定,Shapley在1953年首先制定了一组应该满足(de)公理,然后证明了满足这组公理(de)(de)唯一解是其中是I中包含{i}(de)所有子集,是集合s中(de)人数,是加权因子,由确定．(3)式中可看作成员{i}对合作s(de)贡献；表示对所有包含{i}(de)集合求和．称为由v定义(de)合作(de)Shapley值．我们用(3)、(4)计算三人经商问题中各个人应得到(de)收入．甲、乙、丙分别记作{1},{2},{3},包含{1}(de)集合有{1}、{1,2}、{1,3}、{1,2,3},计算结果列入下表．S{1}{1,2}{1,3}{1,2,3}V(s)17510V(s-{1})0114V(s)- V(s-{1})1 6 4 612 23 W()1/31/61/61/3W()[V(s)-V(s-{1})]1/31 2/3 2.同样可以算出乙、丙应得收入为＝3．5元,＝元.问题二：三城镇(de)污水处理方案沿河有三城镇1、2和3,地理位置如图4；6所示．污水需处理后才能排入河中．三城镇或者单独建立污水处理厂,或者联合建厂,用管道将污水集中处理(污水应于河流(de)上游城镇向下游城镇输送).以Q 表示污水量(吨／秒),工表示管道长度(公里).按照经验公式,建立处理厂(de)费用为712.0173Q P =,铺设管道(de)费用为LQ P 51.0266.0=．今已知三城镇(de)污水量分别为5,3,5321===Q Q Q ．L(de)数值38,202312==L L ．试从节约总投资(de)角度为三城镇制定污水处理方案；包括是单独还是联合建厂；如果联合,如何分担投资额等．三城镇或单干或不同形式(de)联合,共有五种方案.下面一一计算所需(de)投资．方案一 三城镇都单干.投资分别为总投资：方案二城1、2合作.这时城1、2将从节约投资(de)角度对联合还是分别建厂作出决策,所以城1、2(de)投资为：=3500C（3）=2300总投资：方案三城2、3合作.C（1）=2300总投资：方案四城1、3合作.C（2）=1600总投资：方案五三城镇合作=5560总投资：比较五个方案可知,应该选择三城合作,联合建厂(de)方案． 下面(de)问题是如何分担总额为5560(de)费用．城3(de)负责人提出,联合建厂(de)费用按三城(de)污水量之比5：3：5分担,铺设管道费应由城1、2担负．城2(de)负责人同意,并提出从城2到城3(de)管道费由城1、2按污水量之比5：3分担；从城1到城2(de)管道费理应由城1自己担负．城1(de)负责人觉得他们(de)提议似乎是合理(de),但因事关重大,他没有马上表示同意；而是先算了一笔账．联合建厂(de)费用是4530)535(73712.0=++,城2到城3(de)管道费是730,城1到城2(de)管道费是300,按上述办法分配时,城3负担(de)费用为1740,城2(de)费用为1320,域1(de)费用为2500．结果出乎意料之外,城3和城2(de)费用都比单独建厂时少,而城1(de)费用却比单独建厂时(de)C(1)还要多.城1(de)负责人当然不能同意这个方法,但是一时他又找不出公平合理(de)解决办法．为了促成联合(de)实现,你能为他们提供一个满意(de)分担费用(de)方案吗首先,应当指出,城3和城2负责人提出(de)办法是不合理(de)：从前面(de)计算我们知道,三城联合,才能使总投资节约了640(de)效益应该分配给三城,使三城分配(de)费用都比他们单干时要少,这是为促成联合所必须制定(de)一条原则．至于如何分配,则是下面要进一步研究(de)问题． 把分担费用转化为分配效益,就不会出现城1联合建厂分担(de)费用反比单独建厂费用高(de)情况.将三城镇记为I={1,2,3},联合建厂比单独建厂节约(de)投资定义为特征函数.于是有v(φ)=0,v({1})=v({2})=v({3})=0,v({1,2})=c(1)+c(2)-c(1,2)=2300+1600-3500=400,v({2,3})=c(2)+c(3)-c(2,3)=1600+2300-3650=250,v({1,3})=0,v(I)=c(1)+c(2)+c(3)-c(1,2,3)=640.S {1} {1,2} {1,3} {1,2,3} V(s) 0 400 0 640 V(s-{1}) 0 0 0 250 V(s)- V(s-{1})0 400 0 39012 23 W()1/31/61/61/3W()[V(s)-V(s-{1})] 0 67 0 130即197)(1=v ϕ同理得321)(2=v ϕ,122)(3=v ϕ那么, 城1分担(de)费用为2300-197=2103, 城2分担(de)费用为1600-321=1279, 城3分担(de)费用为2300-122=2178,合计5560. 习题：某甲（农民）有一块土地.如果从事农业生产可年收入100元；如果将土地租给某企业家用于工业生产,可年收入200元；如果租给某旅店老板开发旅游业,可年收入300元；当旅店老板请企业家参与经营时,年收入可达400元.为实现最高收入,试问如何分配各人(de)所得才能达成协议例5动态规划模型有不少动态过程可抽象成状态转移问题,特别是多阶段决策过程(de)最优化如最短路径问题,最优分配,设备更新问题,排序、生产计划和存储等问题．动态规划是一种将复杂问题转化为一种比较简单问题(de)最优化方法,它(de)基本特征是包含多个阶段(de)决策．1951年,美国数学家贝尔曼(R．Bellman)等人,提出了解决多阶段决策问题(de)“最优化原理”,并研究了许多实际问题,从而创建了动态规划·动态规划方法(de)基本思想是：将一个复杂问题分解成若干个阶段,每一个阶段作为一个小问题进行处理,从而决定整个过程(de)决策,阶段往往可以用时间划分这就具有“动态”(de)含义,然而,一些与时间无关(de)静态规划中(de)最优化问题,也可人为地把问题分成若干阶段,作为一个多阶段决策问题来处理,计算过程单一化,便于应用计算机．求解过程分为两大步骤,①先按整体最优化思想递序地求出各个可能状态(de)最优化决策；②再顺序地求出整个题(de)最优策略和最优路线．下面,结合一个求最短路径(de)例子,来说明动态规划(de)一些基本概念．最短路径问题如图所示(de)交通网络,节点连接线路上(de)数字表示两地距离,计算从A 到E(de)最短路径及长度.1．阶段．把所要处理(de)问题,合理地划分成若干个相互联系(de)阶段,通常用k 表示阶段变量.如例中,可将问题分为4个阶段,k=1,2,3,4. 2．状态和状态变量．每一个阶段(de)起点,称为该阶段(de)状态,描述过程状态(de)变量,称为状态变量,它可以用一个数、一组数或一个向量来描述,常用k x 来表示第k 阶段(de)某一状态．如果状态为非数量表示,则可以给各个阶段(de)可能状态编号,i x i k =)(()(i k x 表示第k 个阶段(de)第i 状态).第k 阶段状态(de)集合为},,,,,{)()()2()1(T k i k k k k x x x x X =如例6中,第3阶段集合可记为}3,2,1{},,{},,{321)3(3)2(3)1(33===C C C x x x X3．决策和决策变量．决策就是在某一阶段给定初始状态(de)情况下,从该状态演变到下一阶段某状态(de)选择.即确定系统过程发展(de)方案．用一个变量来描述决策,称这个变量为决策变量.设)(k k x u 表示第k 个阶段初始状态为k x (de)决策变量．)(k k x D 表示初始状态为k x (de)允许决 策集合,有)(k k x u ∈)(k k x D ={k u }如例6中},,{)(3211B B B A D =,若先取2B ,则21)(B A u =. 4．策略和子策略．由每段(de)决策)(k k x u 组成(de)整个过程(de)决策变量序列称为策略,记为n P ,1,即n P ,1=)}(,),(),({2211n n x u x u x u从阶段k 到阶段n 依次进行(de)阶段决策构成(de)决策序列称为k 子策略,记为n k P ,即)(1,x P n k =)}(,),(),({11n n k k k k x u x u x u ++显然,k=1时(de)k 子策略就是策略.如例6,选取路径E D C B A →→→→221就是一个子策略．从允许策略集中选出(de)具有最佳效果(de)策略称为最优策略. 5．状态转移方程．系统在阶段k 处于状态k x ,执行决策)(k k x u (de)结果是系统状态(de)转移,即由阶段K(de)状态k x 转移到阶段K 十1(de)状态1+k x 适用于动态规划方法求解(de)是一类具有无后效性(de)多阶段决策过程．无后效性又称马尔科夫性,指系统从某个阶段往后(de)发展,完全由本阶段所处(de)状态以及其往后(de)决策决定,与系统以前(de)状态及决策无关,对于具有无后效性(de)多阶段过程,系统由阶段k 向阶段k+1(de)状态转移方程为))(,(1k k k k k x u x T x =+意即1+k x 只与k x ,)(k k x u 有关,而与前面状态无关．))(,(k k k k x u x T 称为变换函数或算子．分确定型和随机型,由此形成确定型动态规划和随机型动态规划． 6．指标函数和最优指标函数．在多阶段决策中,可用一个数量指标来衡量每一个阶段决策(de)效果,这个数量指标就是指标函数,为该阶段状态变量及其以后各阶段(de)决策变量(de)函数,设为n k V ,即n k x x u x V V n k k k n k n k ,,2,1),,,,(1,, ==+指标(de)含义在不同(de)问题中各不相同,可以是距离、成本、产品产 量、资源消耗等．例6中,指标(de)含义就是距离,指标函数为A 到E(de)距离,为各阶段路程(de)和．最常见(de)指标函数取各阶段效果之和(de)形式,即∑==nk j j j j n k u x V V ),(,指标函数nk V ,(de)最优值,称为相应(de)最优指标函数,记为)(k k x fnk k k optV x f ,)(=式中opt 是最优化之意,根据问题要求取max 或min ． 7．动态规划最优化原理．贝尔曼指出“作为整个过程(de)最优策略具有这样(de)性质：即无论过去(de)状态和决策如何,对前面(de)决策所形成(de)状态而言,余下(de)诸决策必须构成最优策略”基于这个原理,可有如下定理：定理 若策略*,1n P 是最优策略,则对于任意(de)k(1<k<n),它(de)子策略*,n k P 对于以),(*1*11*---=k k k k u x T x 为起点(de)k 到n 子过程来说,必是最优策略． 实质上,动态规划(de)方法是从终点逐段向始点方向寻找最短路径(de)一种方法．8．动态规划(de)数学模型．利用最优化原理,可以得到动态规划(de)数学模型)}(),({)(11+++=k k k k k k k x f u x V opt x f ))(1,,1,(k k k x D u n n k ∈-=0)(11=++n n x f这是一个由后向前(de)递推方程．下面以例6(de)最短路径问题说明这种递序解法．指标函数为两点之间(de)距离,记为),(k k u x d ,例中共分4个阶段． (倒推) 第4阶段2)(),()(5114=+=E f E D d D f 3)(),()(5224=+=E f E D d D f 5)(),()(5334=+=E f E D d D f 0)(5=E f第3阶段6835)(),(624)(),(min )(2421141113=⎭⎬⎫⎩⎨⎧=+=+=+=+=D f D C d D f D C d C f},,{11*4,3E D C P =4431)(),(826)(),(min )(2422141223=⎭⎬⎫⎩⎨⎧=+=+=+=+=D f D C d D f D C d C f},,{22*4,3E D C P =6651)(),(1239)(),(min )(3433243333=⎭⎬⎫⎩⎨⎧=+=+=+=+=D f D C d D f D C d C f},,{33*4,3E D C P =第2阶段7734)(),(1367)(),(min )(2321131112=⎭⎬⎫⎩⎨⎧=+=+=+=+=C f C B d C f C B d B f},,,{221*4,2E D C B P =7734)(),(826)(),(min )(2322131222=⎭⎬⎫⎩⎨⎧=+=+=+=+=C f C B d C f C B d B f},,,{222*4,2E D C B P =91468)(),(945)(),(min )(3333232332=⎭⎬⎫⎩⎨⎧=+=+=+=+=C f C B d C f C B d B f},,,{223*4,2E D C B P =第1阶段10111192)(),(74)(),(1073)(),(min )(323221211=⎪⎭⎪⎬⎫⎪⎩⎪⎨⎧=+=+=+=+=+=+=B f B A d B f B A d B f B A d A f},,,,{221*4,1E D C B A P =故最短路径为E D C B A →→→→221,从A 到E(de)最短距离为10. 上述步骤可归纳为下述递推公式)}(),(m in{)(11+++=k k k k k k x f u x d x f 1,2,3,4(=k ）0)(55=x f此递推关系叫做动态方程,即最短路径问题(de)动态规划模型,应用动态规划方法解决问题(de)关键是根据所给问题建立具体(de)动态规划模型,建立动态规划模型时(de)主要困难在于：如何将所遇到(de)最优化解释为合适(de)多段决策过程问题．从例6看出,划分I 阶段、定义状态、确定指标函数,是动态规划模型化时(de)主要工作,其合适性决定应用动态规划(de)成败．建模时,除将实际问题根据时间和空间恰当地划分若干阶段外,还须明确下列几点： (1)正确选择状态变量,使它既能描述过程(de)状态,又。

基于神经网络和相关性分析的数学建模思路分享神经网络是一种由人工神经元构成的系统，模拟了生物神经系统的工作方式。

相关性分析是一种数学方法，用于确定变量之间的关联程度。

将这两种方法相结合，可以建立一个能够对数据进行分析和预测的数学模型。

首先，需要明确研究的问题。

例如，我们可以考虑一个销售数据的问题，目标是预测销售额与其他变量之间的相关性。

第二步是收集数据。

我们需要收集与销售相关的数据，例如销售额、广告投入、季节因素等。

这些数据应该包括足够多的样本，以便建立准确的模型。

接下来，我们将使用神经网络来建立一个预测模型。

神经网络由多个层次组成，每个层次包含多个神经元。

每个神经元通过与其他神经元进行连接，并通过非线性函数进行计算，以生成模型的输出。

我们可以通过训练神经网络，使其在给定输入下能够产生预测输出。

神经网络的训练可以通过反向传播算法来实现。

该算法通过将模型的预测结果与实际结果进行比较，并根据比较结果来更新模型的权重。

重复这个过程，直到模型的预测结果接近实际结果为止。

在训练神经网络之后，我们可以使用相关性分析来评估模型的准确性。

相关性分析可以通过计算相关系数来实现，例如皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数。

相关系数的取值范围为-1到1，接近1表示正相关，接近-1表示负相关，接近0表示无相关性。

最后，我们可以使用模型进行预测和分析。

通过输入新的数据，我们可以使用训练好的神经网络模型来预测未来的销售额，并根据相关性分析来评估其他变量对销售额的影响。

总结起来，基于神经网络和相关性分析的数学建模思路包括：明确问题、收集数据、构建神经网络模型、训练模型、评估模型准确性、预测和分析。

这种方法能够处理多变量之间的复杂关系，并提供准确的预测结果。

数学建模负责内容
数学建模负责内容包括问题分析、模型建立、数据处理、模型求解、结果分析和模型评价等方面。

问题分析是研究问题背景、目标、限制条件、影响因素等，确定解决问题的思路和方法。

模型建立是根据问题需求，选择合适的数学方法和工具，建立数学模型，形式化表达问题。

数据处理是对问题中所涉及的数据进行处理和分析，提取有用信息，为模型求解提供数据支持。

模型求解是通过数学计算和仿真等方法，得到模型的数值解和解的可行性等方面的结果。

结果分析是对模型求解结果进行分析、解释和评价，提出优化建议和改进方案。

模型评价是对模型的准确性、可靠性、适用性和可行性等方面进行评价，以及对模型的局限性和潜在风险进行分析和控制。

数学建模负责内容的完成需要综合运用数学、统计、计算机等多学科知识和技能，同时需要具备良好的逻辑思维、创新思维和沟通能力。

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数学一数学二数学三的数学建模要求分析数学建模是应用数学的一种重要方法，通过运用数学理论和技巧对具体问题进行建模和求解，用数学语言描述和分析实际问题，提供科学决策依据。

在数学一、数学二和数学三这几门课程中，数学建模作为其中的一部分，对学生的能力和素质要求较高。

本文将分析数学建模在数学一、数学二和数学三中的要求。

1. 数学一中的数学建模要求分析在数学一中，数学建模主要围绕函数、极限和微分的基本概念展开。

针对实际问题，需要学生能够根据给定的条件，构建合适的数学模型。

例如，在新冠疫情期间，数学一的数学建模可以通过分析病毒传播速度、感染人数和医疗资源的分配来进行建模。

在此过程中，学生需要使用函数来描述相关变量之间的关系，确定函数的极限和微分，从而得出相关结论。

2. 数学二中的数学建模要求分析在数学二中，数学建模主要集中在微积分和概率统计方面。

学生需要熟练掌握微分方程的解法，应用微积分的技巧解决实际问题。

同时，还需要理解概率统计中的随机事件和概率分布，并能够运用相应的知识对实际情况进行建模。

例如，对于市场销售的需求与供应的关系，可以通过数学建模来预测市场规模和销售趋势，为实际经营决策提供支持。

3. 数学三中的数学建模要求分析数学三通常涉及到线性代数、离散数学、数理统计等内容。

其中，线性代数是数学建模的重要基础，可以应用于图像处理、数据压缩等领域。

另外，离散数学的知识也经常用于网络流、图论等相关问题的建模。

例如，在交通规划中，数学三的数学建模可以通过图论来分析城市交通网络的最优路径和流量优化问题，帮助实现交通的高效运行。

综上所述，在数学一、数学二和数学三中，数学建模要求学生具备一定的数学基础，能够将数学知识灵活运用到实际问题中。

数学建模的过程需要学生具备分析和解决问题的能力，以及良好的数学思维和创造力。

通过数学建模的学习和实践，学生能够培养问题意识、合作能力和创新思维，为将来的终身学习和工作打下坚实的数学基础。

数学建模的分析方法
数学建模的分析方法可以分为以下几个方面：
1. 归纳法：通过观察问题的特征和规律，找出问题中的一般性质和规律，并结合数学工具对其进行证明。

2. 推理法：通过逻辑推理和数学推导，从已知条件出发，通过合理的推理和演绎，推导出与问题相关的数学模型和结论。

3. 分析法：通过定性和定量的分析方法，对问题进行综合分析，明确问题的目标和限制条件，并从中提取出相关的数学关系，建立数学模型。

4. 统计法：通过收集、整理和分析实际数据，运用统计学原理和方法，揭示数据的规律性和相关性，并运用统计模型对问题进行预测和决策。

5. 微积分方法：通过微积分的知识和技巧，对问题中的变化趋势、极值、积分等进行分析和计算，并建立相应的数学模型。

6. 优化方法：通过优化理论和方法，对问题中的最大值、最小值、最优解等进行求解和优化，达到最优的目标。

7. 随机过程方法：对于具有不确定性和随机性的问题，可以采用随机过程的方
法，建立相应的数学模型，并对问题进行分析、估计和决策。

以上仅是数学建模分析方法的一部分，实际上，数学建模并不局限于以上方法，具体分析方法的选择应根据问题的特点和要求来确定。

同时，数学建模中的分析方法往往需要综合运用多种数学工具和技术，结合实际问题进行分析和求解。