数学建模第二章作业答案章绍辉
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1.1 解:(1)注射一定量的葡萄糖,采集一定容积的血样,测量注射前后葡萄糖含量的变化,即估计出人体的血液总量。
注意采集和测量的时间要选择适当,使血液中的葡萄糖含量充分均匀,又基本上未被人体吸收。
(2)调查不同年龄的人的死亡率,并估计出其在未来一定时期的变化,还应考虑银行存款利率和物价指数,保险金与赔偿金之比大体上应略高于死亡率。
(3)从一批灯管中取一定容量的样本,测得其平均寿命,可作为该批灯管寿命的估计值。
为衡量估计的精度,需要从样本寿命确定该批灯管寿命的概率分布,即可得到估计值的置信区间。
还可试验用提高电压的办法加速寿命测试,以缩短测量时间。
(4)根据牛顿第二定律建立火箭向上发射后的运动方程,初速度已知,若不考虑空气阻力,很容易算出到达最高点的时间;若考虑空气阻力,不妨设其与火箭速度成正比,并由试验及拟合方法确定阻力系数,再解方程得到结果(5)司机看到黄灯后停车要有一定的刹车距离1S ,设通过十字路口的距离为2S ,汽车行驶的速度为v ,则黄灯的时间长度t 应使距停车线1S 之内的车能通过路口,即12()/t S S v ≈+。
1S 可由试验得到,或按照牛顿第二定律解运动方程,进一步可考察不同车重、不同路面及司机反应灵敏程度等因素的影响。
(6)根据资料和经验确定维修费用随着车龄和行驶里程的增加而增加的关系,再考虑维修和更新费用,可以以一年为一个时段,结合租金觉得应该维修或更新(7)统计在各层上班的人数,通过数据或计算确定电梯运行时间,以等待的人数与时间乘积为目标,建立优化模型,确定每部电梯运行的楼层。
1.2(1)分析商品的价格C 与商品重量W 的关系.价格由生产成本、包装成本和其它成本等决定,这些成本中有的与重量W 成正比,有的与表面积成正比,还有与W 无关的因素。
(2)给出单位重量价格C 与W 的关系。
画出它的简图,说明W 越大C 越小,但是随着W 的增加C 减小的程度变小。
解释实际意义是什么。
数学建模章绍辉版作业 Last revised by LE LE in 2021第四章作业第二题:针对严重的交通情况,国家质量监督检验检疫局发布的国家标准,车辆驾驶人员血液中的酒精含量大于或等于20mg/100ml,小于80mg/100ml 为饮酒驾车,血液中的酒精含量大于或等于80mg/100ml 的为醉酒驾车。
下面分别考虑大李在很短时间内和较长时间内(如2个小时)喝了三瓶啤酒,多长时间内驾车就会违反新的国家标准。
1、 问题假设大李在短时间内喝下三瓶啤酒后,酒精先从吸收室(肠胃)吸收进中心室(血液和体液),然后从中心室向体外排除,忽略喝酒的时间,根据生理学知识,假设(1) 吸收室在初始时刻t=0时,酒精量立即为032D;在任意时刻,酒精从吸收室吸收进中心室的速率(吸收室在单位时间内酒精含量的减少量)与吸收室的酒精含量成正比,比例系数为1k ;(2) 中心室的容积V 保持不变;在初始时刻t=0时,中心室的酒精含量为0;在任意时刻,酒精从中心室向体外排除的速率(中心室在单位时间内酒精含量的减少量)与中心室的酒精含量成正比,比例系数为2k ;(3) 在大李适度饮酒没有酒精中毒的前提下,假设1k 和2k 都是常量,与饮酒量无关。
2、 符号说明酒精量是指纯酒精的质量,单位是毫克;酒精含量是指纯酒精的浓度,单位是毫克/百毫升; ~t 时刻(小时);()~x t 在时刻t 吸收室(肠胃)内的酒精量(毫克);0~D 两瓶酒的酒精量(毫克);(t)~c 在时刻t 吸收室(血液和体液)的酒精含量(毫克/百毫升); 2()~c t 在时刻t 中心室(血液和体液)的酒精含量(毫克/百毫升);~V 中心室的容积(百毫升);1~k 酒精从吸收室吸收进中心室的速率系数(假设其为常数);2~k 酒精从中心室向体外排除的速率系数(假设其为常数);3~k 在短时间喝下三瓶酒的假设下是指短时间喝下的三瓶酒的酒精总量除以中心室体积,即03/2D V ;而在较长时间内(2小时内)喝下三瓶酒的假设下就特指03/4D V . 3、 模型建立和求解(1) 酒是在很短时间内喝的:记喝酒时刻为0t =(小时),设(0)0c =,可用()2113212()k t k t k k c t e e k k --=--来计算血液中的酒精含量,此时12k k 、为假设中所示的常数,而033155.792D k V ⎛⎫== ⎪⎝⎭.下面用MATLAB 程序画图展示血液中酒精含量随时间变化并且利用fzero 函数和fminbnd 函数来得到饮酒驾车醉酒驾车对应的时间段,以及血液中酒精含量最高的时刻。
智慧树知到《数学建模与系统仿真》章节测试答案第一章单元测试1.数学模型是根据特定对象和特定目的,做出必要假设,运用适当数学工具得到一个数学结构的理论表述。
答案:对2.数学建模是利用数学方法解决实际问题的一种实践。
通过抽象、简化、假设、引入变量等处理过程后,将实际问题用数学方式表达,建立起数学模型,然后运用先进的数学方法及计算机技术进行求解,是对实际问题的完全解答和真实反映,结果真实可靠。
答案:对3.数学模型是用数学符号、数学公式、程序、图、表等刻画客观事物的本质属性与内在联系的理想化表述。
数学建模就是建立数学模型的全过程(包括表述、求解、解释、检验)。
答案:对4.数学模型(Mathematical Model)强调的是过程;数学建模(Mathematical Modeling)强调的是结果。
答案:错5.人口增长的Logistic模型表明人口增长过程是先快后慢。
答案:对6.MATLAB的主要功能包括符号计算、绘图功能、与其他程序语言交互的接口和数值计算。
答案:符号计算、绘图功能、与其他程序语言交互的接口、数值计算7.Mathematica的基本功能包括语言功能(Programing Language)、符号运算(Algebric n)、数值运算(XXX)和图像处理(Graphics)。
答案:语言功能(Programing Language)、符号运算(Algebric n)、数值运算(Numeric n)、图像处理(Graphics)8.数值计算是Maple、MATLAB和Mathematica的主要功能之一。
答案:Maple、MATLAB、XXX9.评阅数学建模论文的标准包括表述的清晰性、建模的创造性和论文假设的合理性。
答案:表述的清晰性、建模的创造性、论文假设的合理性10.中国(全国)大学生数学建模竞赛(CUMCM)每年举办一次。
该竞赛开始于70年代初。
答案:一年举办一次,开始于70年代初。
10、微分方程模型可以用于描述物体动态变化过程,并且可以用来预测对象特征的未来状态。
选修课——数学建模部分习题详细解答【陈文滨】1、在稳定的椅子问题中,如设椅子的四脚连线呈长方形,结论如何?【模型假设】(1)椅子四条腿一样长,椅脚与地面接触处视为一点,四脚的连线呈长方形.(2)地面高度是连续变化的,沿任何方向都不会出现间断 (没有像台阶那样的情况),即从数学的角度看,地面是连续曲面.这个假设相当于给出了椅子能放稳的必要条件.(3)椅子在任何位置至少有三只脚同时着地.为保证这一点,要求对于椅脚的间距和椅腿的长度而言,地面是相对平坦的.因为在地面上与椅脚间距和椅腿长度的尺寸大小相当的范围内,如果出现深沟或凸峰(即使是连续变化的),此时三只脚是无法同时着地的。
【模型建立】在上述假设下,解决问题的关键在于选择合适的变量,把椅子四只脚同时着地表示出来.首先,引入合适的变量来表示椅子位置的挪动.生活经验告诉我们,要把椅子通过挪动放稳,通常有拖动或转动椅子两种办法,也就是数学上所说的平移与旋转变换.然而,平移椅子后问题的条件没有发生本质变化,所以用平移的办法是不能解决问题的.于是可尝试将椅子就地旋转,并试图在旋转过程中找到一种椅子能放稳的情形.注意到椅脚连线呈长方形,长方形是中心对称图形,绕它的对称中心旋转180度后,椅子仍在原地.把长方形绕它的对称中心O旋转,这可以表示椅子位置的改变。
于是,旋转角度θ这一变量就表示了椅子的位置.为此,在平面上建立直角坐标系来解决问题.如下图所示,设椅脚连线为长方形ABCD,以对角线AC所在的直线为x轴,对称中心O为原点,建立平面直角坐标系.椅子绕O点沿逆时针方向旋转角度θ后,长方形ABCD转至A1B1C1D1 的位置,这样就可以用旋转角θ(0≤θ≤π)表示出椅子绕点O旋转θ后的位置.其次,把椅脚是否着地用数学形式表示出来.我们知道,当椅脚与地面的竖直距离为零时,椅脚就着地了,而当这个距离大于零时,椅脚不着地.由于椅子在不同的位置是θ的函数,因此,椅脚与地面的竖直距离也是θ的函数.由于椅子有四只脚,因而椅脚与地面的竖直距离有四个,它们都是θ的函数.而由假设(3)可知,椅子在任何位置至少有三只脚同时着地,即这四个函数对于任意的θ,其函数值至少有三个同时为0.因此,只需引入两个距离函数即可.考虑到长方形ABCD是中心对称图形,绕其对称中心 O沿逆时针方向旋转180°后,长方形位置不变,但A,C和B,D对换了.因此,记A、B两脚与地面竖直距离之和为f(θ),C、D两脚与地面竖直距离之和为g(θ),其中θ∈[0,π],从而将原问题数学化。
数学建模习题及答案第⼀部分课后习题1.学校共1000名学⽣,235⼈住在A宿舍,333⼈住在B宿舍,432⼈住在C宿舍。
学⽣们要组织⼀个10⼈的委员会,试⽤下列办法分配各宿舍的委员数:(1)按⽐例分配取整数的名额后,剩下的名额按惯例分给⼩数部分较⼤者。
(2)2.1节中的Q值⽅法。
(3)d’Hondt⽅法:将A,B,C各宿舍的⼈数⽤正整数n=1,2,3,…相除,其商数如下表:将所得商数从⼤到⼩取前10个(10为席位数),在数字下标以横线,表中A,B,C⾏有横线的数分别为2,3,5,这就是3个宿舍分配的席位。
你能解释这种⽅法的道理吗。
如果委员会从10⼈增⾄15⼈,⽤以上3种⽅法再分配名额。
将3种⽅法两次分配的结果列表⽐较。
(4)你能提出其他的⽅法吗。
⽤你的⽅法分配上⾯的名额。
2.在超市购物时你注意到⼤包装商品⽐⼩包装商品便宜这种现象了吗。
⽐如洁银⽛膏50g装的每⽀1.50元,120g装的3.00元,⼆者单位重量的价格⽐是1.2:1。
试⽤⽐例⽅法构造模型解释这个现象。
(1)分析商品价格C与商品重量w的关系。
价格由⽣产成本、包装成本和其他成本等决定,这些成本中有的与重量w成正⽐,有的与表⾯积成正⽐,还有与w⽆关的因素。
(2)给出单位重量价格c与w的关系,画出它的简图,说明w越⼤c越⼩,但是随着w 的增加c减少的程度变⼩。
解释实际意义是什么。
3.⼀垂钓俱乐部⿎励垂钓者将调上的鱼放⽣,打算按照放⽣的鱼的重量给予奖励,俱乐部只准备了⼀把软尺⽤于测量,请你设计按照测量的长度估计鱼的重量的⽅法。
假定鱼池中只有⼀种鲈鱼,并且得到8条鱼的如下数据(胸围指鱼⾝的最⼤周长):先⽤机理分析建⽴模型,再⽤数据确定参数4.⽤宽w的布条缠绕直径d的圆形管道,要求布条不重叠,问布条与管道轴线的夹⾓应多⼤(如图)。
若知道管道长度,需⽤多长布条(可考虑两端的影响)。
如果管道是其他形状呢。
5. ⽤已知尺⼨的矩形板材加⼯半径⼀定的圆盘,给出⼏种简便、有效的排列⽅法,使加⼯出尽可能多的圆盘。
第二章(2)(2008年10月9日)15.速度为v的风吹在迎风面积为s的风车上,空气密度是,用量纲剖析方法确立风车获取的功率P与v、S、的关系.设P、v 、、的关系为f(P,v,s,)0,其量纲表达式为: S[P]=ML2T3,[v]=LT1,[s]=L2,[]=ML3,这里L,M,T是基本量纲.量纲矩阵为:2123(L)A=1001(M)3100(T) (P)(v)(s)(齐次线性方程组为:2y1y22y33y40y1y403y1y20它的基本解为y(1,3,1,1)由量纲P i定理得P1v3s11,P v3s11,此中是无量纲常数.16.雨滴的速度v与空气密度、粘滞系数和重力加快度g相关,此中粘滞系数的定义是:运动物体在流体中受的摩擦力与速度梯度和接触面积的乘积成正比,比率系数为粘滞系数,用量纲剖析方法给出速度v的表达式.解:设v,,,g的关系为f(v,,,g)=0.其量纲表达式为[v]=LM0T-1,[]=L-3M T0,[-2-1-1-1-2-2-2-1-10-2,此中L,M,T是基本量纲. ]=MLT(LT L)L=MLLT T=L MT,[g]=LMT量纲矩阵为1311(L)A=0110(M)1012(T)(v)()()(g)齐次线性方程Ay=0,即组y1-3y2-y3y40y2y30-y1-y3-2y40的基本解为y=(-3,-1,1,1)第一章作业解答第1页共23页由量纲P i定理得v31g.v3g,此中是无量纲常数.16*.雨滴的速度v与空气密度、粘滞系数、特点尺寸和重力加快度g相关,此中粘滞系数的定义是:运动物体在流体中受的摩擦力与速度梯度和接触面积的乘积成正比,比率系数为粘滞系数,用量纲剖析方法给出速度v的表达式.解:设v,,,,g的关系为f(v,,,,g)0.其量纲表达式为0-1,[]=L -30-2-1-1-1-2-2-2-1-1,[]=LM0T0,[0-2[v]=LMT MT,[]=MLT(LTL)L=MLLTT=LMT g]=LMT 此中L,M,T是基本量纲.量纲矩阵为11311(L)A=00110(M)10012(T) (v)()()()(g)齐次线性方程组Ay=0即y1y23y3y4y50y3y40y1y42y50的基本解为y1(1,1,0,0,1) 22y2(0,3,1,1,1)22获取两个互相独立的无量纲量1v1/2g1/223/21g1/2即v g1,3/2g1/2111,2)0,得1(21) 2.由(g(3/2g1/21),此中是不决函数.观察阻尼摆的周期,即在单摆运动中考虑阻力,并设阻力与摆的速度成正比.给出周期的表达式,而后议论物理模拟的比率模型,即如何由模型摆的周期计算原型摆的周期.解:设阻尼摆周期t,摆长l,质量m,重力加快度g,阻力系数k的关系为f(t,l,m,g,k)0第一章作业解答第2页共23页其量纲表达式为:[t]L 0M 0T,[l]LM 0T 0,[m]L 0MT 0,[g]LM 0T 2,[k][f][v]1MLT 2(LT 1)1L 0MT 1,此中L ,M ,T 是基本量纲.量纲矩阵为0 1 0 1 0 (L)0 0 1 0 1 (M) A=0 0 21 (T) 1(t)(l)(m)(g)(k)齐次线性方程组y 2 y 4 0y 3 y 5y 1 2y 4 y 5的基本解为Y 1 (1, 1,0,1,0)22Y 2 (0,1, 1, 1,1)22 获取两个互相独立的无量纲量tl1/2g 1/21l 1/2m 1g 1/2k2∴tl 1,(2),kl 1/2 g 12mg 1/2∴tl (kl 1/2 ) ,此中是不决函数.gmg 1/2考虑物理模拟的比率模型,设g 和k 不变,记模型和原型摆的周期、摆长、质量分别为' ';'.又l kl1/2t ,t ;l ,l m ,m tg(mg 1/2)当无量纲量ml时,就有tl g l .mltg l l《数学模型》作业解答第三章1(2008年10月14日)第一章作业解答第 3页共23页2.成立不一样意缺货的生产销售存贮模型.设生产速率为常数k,销售速率为常数r,k r.在每个生产周期T内,开始的一段时间0 t T0一边生产一边销售,以后的一段时间(T0t T)只销售不生产,画出储存量g(t)的图形.设每次生产准备费为c1,单位时间每件产品储存费为c2,以总花费最小为目标确立最优生产周期,议论k r 和k r的状况.解:由题意可得储存量g(t)的图形以下:gg(t)k rrO T0T tn T(kr)T0T储存费为c2lim g(i)t i c2g(t)dt c22t0i10又()()k rT0rT T0T0r T,储存费变成c2r(kr)T T k2k于是不一样意缺货的状况下,生产销售的总花费(单位时间内)为C(T)c1c2r(kr)T2c1r(kr)T T2kT T c22kdC c1c2r(k r)dT T22k.令dC0,得T2c1k dT c2r(k r)易得函数C(T)在T处获得最小值,即最优周期为:2c1k Tc2r(kr)当k r时,T2c1.相当于不考虑生产的状况.c2r当k r时,T.此时产量与销量相抵消,没法形成储存量.第一章作业解答第4页共23页第三章2(2008年10月16日) 3.在节丛林救火模型中, 假如考虑消防队员的灭快速度与开始救火时的火势 b 相关,试假定一个合理的函数关系,从头求解模型 .解:考虑灭快速度与火势b 相关,可知火势b 越大,灭快速度 将减小,我们作如下假定:k ,(b)b1分母b 1中的1是防备b 0时而加的.总花费函数Cxc 1t 12c 1 2t 12(b1) c 2 t 1x(b 1) c 3x22(kxb)kxb最优解为xc 1kb 2 2c 2b(b 1) (b1) (b1)2c 3k2k5.在考虑最优价钱问题时设销售期为T ,因为商品的消耗,成本q 随时间增添,设q(t)q 0t ,为增添率.又设单位时间的销售量为 xabp(p 为价钱).今将销售期分为0tT 和TtT 两段,每段的价钱固定,记作p 1,p 2.求p 1,p 2的最优值,22使销售期内的总利润最大 .假如要求销售期T 内的总售量为Q 0,再求p 1,p 2的最优值.解:按分段价钱,单位时间内的销售量为a bp 1,0 t T xbp 2,T2a 2 t T又q(t) q 0 t .于是总利润为(p 1,p 2)TTp 2q(t)(abp 2)dt2p 1q(t)(abp 1)dtT2t 2 Tt 2 T =(abp 1)p 1tq 0t2 (abp 2)p 2tq 0tT222=(abp 1)(p 1Tq 0TT 2)(abp 2)(p 2Tq 0t 3T 2)228228第一章作业解答第5页共23页p1b(p1TqTT2)T(abp1) 2282p2T q0t3T2Tp2b(28)(abp2) 22令0,0,获取最优价钱为:p1p2p11a b(q0T)2b4p21a b(q03T)2b4在销售期T内的总销量为TT bTQ02(abp1)dt T(abp2)dtaT(p1p2)22于是获取以下极值问题:max(p1,p2)(abp1)(p1Tq0T T2p2Tq0t3T2 228)(abp2)(228)aT bT(p1p2)Q0 2利用拉格朗日乘数法,解得:p1a Q0Tb bT8p2a Q0Tb bT8即为p1,p2的最优值.第三章3(2008年10月21日)6.某厂每日需要角钢100吨,不一样意缺货.当前每30天定购一次,每次定购的花费为2500元.每日每吨角钢的储存费为元.假定当储存量降到零时订货立刻抵达.问能否应改变订货策略?改变后能节俭多少花费?解:已知:每日角钢的需要量r=100(吨);每次订货费c1=2500(元);第一章作业解答第6页共23页每日每吨角钢的储存费c2=0.18(元).又此刻的订货周期T0=30(天)依据不一样意缺货的储存模型:C(T)c11c2rT kr T2得:C(T)25009T100k TdC25009dT T2令dC0,解得:T*250050dT93由实质意义知:当T*50(即订货周期为50)时,总花费将最小.325003503又C(T*)9100k=300+100k2500503C(T0)930100k=353.33+100k30C(T0)-C(T*)=(353.33+100k)-(300+100k)2=53.33. 3故应改变订货策略.改变后的订货策略(周期)为T*=50,能节俭花费约53.33元. 3《数学模型》作业解答第四章(2008年10月28日)1. 某厂生产甲、乙两种产品,一件甲产品用A原料1千克,B原料5千克;一件乙产品用A原料2千克,B原料4千克.现有A原料20千克,B原料70千克.甲、乙产品每件售价分别为20元和30元.问如何安排生产使收入最大?解:设安排生产甲产品x件,乙产品y件,相应的利润为S则此问题的数学模型为:maxS=20x+30yx 2y 20s.t.5x 4y 70x,y 0,x,y Z这是一个整线性规划问题,现用图解法进行求解可行域为:由直线l1:x+2y=20,l2:5x+4y=70l2y第一章作业解答第7页共23页以及x=0,y=0 构成的凸四边形地区.直线l :20x+30y=c 在可行域内 l平行挪动.易知:当l 过l 1与l 2的交点时,l 1xS 取最大值.x 2y 20 x 10 由4y70解得55x y此时S max =2010305=350(元)某厂拟用集装箱托运甲乙两种货物,每箱的体积、重量以及可赢利润以下表:货物体积重量 利润(立方米/箱)(百斤/箱)(百元/箱)甲 5 2 20乙4510已知这两种货物托运所受限制是体积不超出 24立方米,重量不超出 13百斤.试问这两种货物各托运多少箱,使得所赢利润最大,并求出最大利润 .解:设甲货物、乙货物的托运箱数分别为x 1,x 2,所赢利润为z .则问题的数学模型可表示为maxz 20x 1 10x 25x 1 4x 2 24 st2x 15x 213x 1,x 20,x,yZ这是一个整线性规划问题 .用图解法求解 . 可行域为:由直线l 1:5x 14x 224l 2:2x 15x 2 13 及x 1 0,x 2 0构成直线l:20x 1 10x 2c 在此凸四边形地区内平行挪动.x 2l 1l 2 x 1l第一章作业解答第 8页共23页易知:当l 过l1与l 2的交点时,z 取最大值5x 1 4x 2 24 x 1 4由5x 213解得12x 1x 2zmax204 10 190.3.某微波炉生产公司计划在下季度生产甲、乙两种型号的微波炉 .已知每台甲型、乙型微 波炉的销售利润分别为 3和2个单位.而生产一台甲型、乙型微波炉所耗原料分别为 2和3个单位,所需工时分别为 4和2个单位.若同意使用原料为 100个单位,工时为120个单位, 且甲型、乙型微波炉产量分别不低于 6台和12台.试成立一个数学模型 ,确立生产甲型、乙型微波炉的台数 ,使赢利润最大.并求出最大利润 .解:设安排生产甲型微波炉 x 件,乙型微波炉 y 件,相应的利润为 S.则此问题的数学模型为:maxS=3x+2y 2x 3y 100s.t. 4x 2y 120 x 6,y 12,x,y Z 这是一个整线性规划问题 用图解法进行求解可行域为:由直线 l 1:2x+3y=100, l 2:4x+2y =120及x=6,y=12构成的凸四边形地区.直线l :3x+2y=c 在此凸四边形地区内平行挪动 . 易知:当l 过l 1与l 2的交点时,S 取最大值.2x 3y 100 由解得4x 2y 120第一章作业解答第 9页x 20.y20S max =320220=100.《数学模型》作业解答 第五章1(2008年11月12日)关于节传得病的SIR 模型,证明:(1)若s1,则i(t)先增添,在s1处最大,而后减少并趋于零;s(t) 单一减少至s.(2)若s 0 1,( ) 单一减少并趋于零, () 单一减少至s .则it st解:传得病的SIR 模型(14)可写成dii(s1)dtdssidt由dssi,知ds0.s(t)单一减少.而s(t)0.lims(t)s 存在.dtdtt故s(t)单一减少至s.(1)若s 01.由s(t)单一减少.s(t)s 0.当1s s 0时, s10.di0,i(t)单一增添;dt当s1时,s1 0.di 0,i(t)单一减少.dt又由书上(18)式知i 0.即limi(t)0.t第一章作业解答第 10页共23页当s1 时,di0.i(t)达到最大值i m .dt(2)若s 01,则st1,进而s-10.di0.dtit单一减少且limit0.即i0.t4.在节正规战争模型(3)中,设乙方与甲方战斗有效系数之比为a4.b初始兵力x 0与y 0同样.问乙方取胜时的节余兵力是多少,乙方取胜的时间如何确立.(2) 若甲方在战斗开始后有后备队伍以不变的速率 r 支援,从头成立模型 ,议论如何判断两方的输赢.解:用xt,yt 表示甲、乙开战两方时辰 t 的士兵人数,则正规战争模型可近似表示为 :dxaydtdy1bx,dtx0x 0,y0y 0现求(1)的解:(1) 0 a的系数矩阵为Aba2ab0.abEA1,2b1,2对应的特点向量分别为2 ,21 11 的通解为xtC 12e abt2abt .yt 1C 21e再由初始条件,得第一章作业解答第11页共23页xtx 0 y 0e abtx 0 y 0e abt 22 2又由1可得dybx .dx ay其解为ay 2 bx 2 k, 而k ay 02 bx 02 3(1)当xt 1kay 02 bx 02b30时,yt 1ay 01y 0.aa 2即乙方取胜时的节余兵力数为3y 0.2x 0abt 1xabt 10.又令由()得0,2y 0ey 0ext 122注意到x 0y 0 ,得e2abt1x2y0.e 2abt 13,t 1 ln3 .2y 0x 04b(2) 若甲方在战斗开始后有后备队伍以不变的速率r 支援.则dxayrdtdy4bxdtx(0)x 0,y0y 0由4得dxayr,即bxdxaydyrdy.相轨线为ay 22rybx 2k,dybxr 2r222ry2bx 211中的轨线上移了kay 00bx .0或ayak.此相轨线比书图a第一章作业解答第12页共23页rr2r2b2a .乙方取胜的条件为k0,亦即y 0aa x 0a 2.《数学模型》作业解答 第六章(2008年11月20日) 1.在节打鱼模型中,假如渔场鱼量的自然增添仍听从Logistic 规律,而单位时间捕捞量为常数h .(1)分别就h rN/4,h rN/4,h rN/4这3种状况议论渔场鱼量方程的均衡点及其稳定状况.如何获取最大连续产量,其结果与节的产量模型有何不一样.解:设时辰 t 的渔场中鱼的数目为 xt ,则由题设条件知: xt 变化规律的数学模型为dx(t) rx(1 x )hdt N记F(x)rx(1x )hN(1). 议论渔场鱼量的均衡点及其稳固性:由Fx0,得rx(1x)h0.N即 r x 2rxh1Nr 24rh r(r 4h ) ,N NN1 4hNrN(1)的解为:x 1,22①当h rN /4,0,(1) 无实根,此时无均衡点;②当hrN /40 ,(1) N.,有两个相等的实根,均衡点为x 02F '(x)r(1x ) rx r2rx,F '(x 0) 0不可以判定其稳固性.N NN但xx 0及xx 0 均有F(x) x rN 0 ,即dx 0. x 0不稳固;rx(1)dtN4③当hrN/4, 0时,获取两个均衡点:第一章作业解答第13页共23页N14h Nx 1rN , x 22N ,x 2N易知:x 12214h NrN 2,F '(x 1)0,F '(x 2)均衡点x 1不稳固,均衡点 x 2稳固.最大连续产量的数学模型为maxhh rN /4 s.t.F(x)h rN /4 即maxhrx(1x),h rN /4rx1x/NN易得x 0*N此时hrN ,x 1N/2x 2x24但x 0*N这个均衡点不稳固.这是与节的产量模型不一样之处.2要获取最大连续产量,应使渔场鱼量xN,且尽量靠近N,但不可以等于N.2222.与Logistic 模型不一样的另一种描绘种群增添规律的是Gompertz 模型:x 't rxlnN.其x中r 和N 的意义与Logistic 模型同样.设渔场鱼量的自然增添听从这个模型,且单位时间捕捞量为 hEx .议论渔场鱼量的均衡点及其稳固性,求最大连续产量 h m 及获取最大产量的捕捞强度 E m 和渔场鱼量水平 x *0.解:xt 变化规律的数学模型为dxt NrxlnExdtx记F(x)rxln NExx0,得rx lnNE①令FxEx 0x 0 Ne r ,x 10.x均衡点为x 0,x 1.又F 'xrlnNr E ,F 'x 0r0,F 'x 1.x均衡点x o 是稳固的,而均衡点 x 1不稳固.yrxlnNx yEx第一章作业解答第14页共23页yfxNex 0xrNe②最大连续产量的数学模型为:maxh ExNs.t.rxln Ex 0,x 0.xE由前方的结果可得h ENe rdh EEN ENe rr ,令dh0.dE erdE得最大产量的捕捞强度E m r .进而获取最大连续产量h m rN/e ,此时渔场鱼量水平x 0*N.e3.设某渔场鱼量x(t)(时辰t渔场中鱼的数目)的自然增添规律为:dx(t)rx(1 x ) 此中r 为固有增添率,N`为环境允许的最大鱼量.dth .N而单位时间捕捞量为常数10.求渔场鱼量的均衡点,并议论其稳固性;2 0.试确立捕捞强度E m ,使渔场单位时间内拥有最大连续产量Q m ,求此时渔场鱼量水平x 0*.解:10.x(t)变化规律的数学模型为dx(t) rx(1x ) hdtN记f(x) rx(1x ) h,令rx(1x)h0 ,即r x 2 rx h0 ----(1)NNN4rh4hN1 4h Nr 2r(r) ,(1)的解为:x 1,2rNN N2①当 0时,(1)无实根,此时无均衡点; ②当0 时,(1)有两个相等的实根,均衡点为f '(x)r(1x ) rx r 2rx,f '(x0)0NNNx )rN但xx 0 及xx 0均有f(x)rx(1N4③当0时,获取两个均衡点:x 0N .2不可以判定其稳固性 .0,即dx x 0不稳固;dt第一章作业解答第 15页共23页N N4hN N4h 11x1rN,x2rN22易知x1Nx2Nf'(x1)0,f'(x2)0,22均衡点x1不稳固,均衡点x2稳固.20.最大连续产量的数学模型为:maxhs.t.f(x)0即maxh rx(1x),易得x0*N此时h rN,但x0*N这个均衡点不稳固. N242要获取最大连续产量,应使渔场鱼量x N,且尽量靠近N N 22,但不可以等于.2《数学模型》作业解答右下列图是5位网球选手循环赛的结果,作为比赛图,它是双向连通的吗?找出几条完整路径,用适合方法排出5位选手的名次.解:这个5阶比赛图是一个5阶有向Hamilton图.其一个有2向Hamilton圈为314523.因此此比赛图是双向连通的.451232453113 5312431452等都是完整路径.此比赛图的毗邻矩阵为01010001105A1000040010111100令e1,1,1,1,1T,各级得分向量为S1Ae2,2,1,2,3T,S2AS14,3,2,4,5T,第一章作业解答第16页共23页S 3AS 2 7,6,4,7,9T , S 4 AS 3 13,11,7,13,17T由此得名次为 5,1(4),2,3 (选手 1和4名次同样).注:给5 位网球选手排名次也可由计算A 的最大特点根和对应特点向量 S 获取:,S T第九章(2008年12月18日) 1.在节传递带效率模型中 ,设工人数n 固定不变.若想提升传递带效率D,一种简单的方法是增添一个周期内经过工作台的钩子数m ,比方增添一倍,其余条件不变.另一种方法是在本来搁置一只钩子的地方搁置两只钩子,其余条件不变,于是每个工人在任何时辰能够同时触到两只钩子,只需此中一不过空的,他就能够挂上产品,这类方法用的钩子数目与第一种方法同样.试推导这类状况下传递带效率的公式,从数目关系上说明这类方法比第一种方法好.解:两种状况的钩子数均为 2m .第一种方法是 2m 个地点,单钩搁置 2m 个钩子;第二种方法是m 个地点,成对搁置 2m 个钩子.①由节的传递带效率公式,第一种方法的效率公式为2m 1nD1 1n2m当n较小,n1时,有2mD2m 11 1nn11n1n2m8m 24mD 1 E, nEm下边推导第二种方法的传递带效率公式:关于m 个地点,每个地点搁置的两只钩子称为一个钩对, 考虑一个周期内经过的m 个钩对.任一只钩对被一名工人接触到的概率是1;m1 任一只钩对不被一名工人接触到的概率是1;m记p1,q 1 1 .由工人生产的独立性及事件的互不相容性.得,任一钩对为空mm第一章作业解答第17页共23页的概率为q n,其空钩的数为2m;任一钩对上只挂上1件产品的概率为npq n1,其空钩数为m.因此一个周期内经过的2m个钩子中,空钩的均匀数为2mq n mnpq n1m2q n npq n1于是带走产品的均匀数是2m m2q n npq n1,未带走产品的均匀数是n2m m2q n npq n1)此时传递带效率公式为n n1n n1D'2mm2q npqm2211n11n n m m m③近似效率公式:1n nnn11nn1n21因为11m m2m26m31n11n1n1n211m m2m2D'1n1n26m2当n1时,并令E'1D',则E'n26m2④两种方法的比较:由上知:En,E'n2 4m6m2E'/E 2n2n1,E'E.,当mn时,3m3m因此第二种方法比第一种方法好.《数学模型》作业解答第九章(2008年12月23日)一报童每日从邮局订购一种报纸,沿街叫卖.已知每100份报纸报童所有卖出可赢利7元.假如当日卖不掉,次日削价能够所有卖出,但报童每100份报纸要赔4元.报童每日售出的报纸数r是一随机变量,其概率散布以下表:第一章作业解答第18页共23页售出报纸数r(百份)012345概率P(r)0.05试问报童每日订购多少份报纸最正确(订购量一定是100的倍数)?解:设每日订购n百份纸,则利润函数为f(r)7r(4)(n r)r n 7n r nn利润的希望值为G(n)=(11r4n)P(r)+7n P(r)r0r n1现分别求出n=0,1,2,3,4,5时的利润希望值.G(0)=0;G(1)=4×0.05+7×0.1+7×()=6.45;G(2)=(8314)140.1);G(3)=(1211021)21(0.1)G(4)=(16561728)28G(5)=2092132435当报童每日订300份时,利润的希望值最大.5.某工厂生产甲、乙两种产品,生产每件产品需要原资料、能源耗费、劳动力及所赢利润如下表所示:品种原资料能源耗费(百元)劳动力(人)利润(千元)甲2144乙3625现有库存原资料1400千克;能源耗费总数不超出2400百元;全厂劳动力满员为2000人.试安排生产任务(生产甲、乙产品各多少件),使利润最大,并求出最大利润.解:设安排生产甲产品x件,乙产品y件,相应的利润为S.则此问题的数学模型为maxS 4x 5ys.t.2x 3y1400x 6y24004x 2y2000x 0,y 0,x,y Z模型的求解:用图解法.可行域为:由直线第一章作业解答第19页共23页l1:2x3y1400l2::x6y2400l3:4x2y2000及x0,y0构成的凸五边形地区.直线l:4x5y C在此凸五边形地区内平行挪动.易知:当l过l1与l3的交点时,S取最大值.由2x3y1400400,y200 4x2y解得:x2000Smax440052002600(千元).故安排生产甲产品400件、乙产品200件,可使利润最大,其最大利润为2600千元.某厂拟用集装箱托运甲乙两种货物,每箱的体积、重量以及可赢利润以下表:货物体积重量利润(立方米/箱)(百斤/箱)(百元/箱)甲5220乙4510已知这两种货物托运所受限制是体积不超出24立方米,重量不超出13百斤.试问这两种货物各托运多少箱,使得所赢利润最大,并求出最大利润.解:设甲货物、乙货物的托运箱数分别为x1,x2,所赢利润为z.则问题的数学模型可表示为maxz20x110x25x14x224st2x15x213x1,x20,x,yZ这是一个整线性规划问题.用图解法求解.可行域为:由直线l1:5x14x224l2:2x15x213及x10,x20构成直线l:20x110x2c在此凸四边形地区内平行挪动.x2l1l2x1l第一章作业解答第20页共23页易知:当l 过l 1与l 2的交点时,z 取最大值5x 1 4x 224解得x 14由5x 213x 212x 1zmax20 4 10 1 90 .7.深水中的波速v 与波长 、水深d 、水的密度和重力加快度 g 相关,试用量纲剖析方法给出波速v 的表达式.解:设v ,,d ,,g的关系为f(v, ,d, ,g)=0.其量纲表达式为[v ]=LM 0T -1,[ ]=LM 0T 0,[d ]=LM 0T 0,[ ]=L -3 MT 0 ,[g ]=LM 0T -2, 此中L ,M ,T 是基本量纲.---------4 分量纲矩阵为1 1 1 3 1(L)A=0 0 0 1 0(M)1 00 02 (T)(v)()(d)()(g)齐次线性方程组 Ay=0,即y 1 y 2y 33y 4y 5 0y 4-y 1-2y 5的基本解为y 1=(1,1,0,0,1),y 2=(0, 1,1,0,0)2211由量纲P i 定理得v2g 211d2∴vg1,1(2),2d第一章作业解答第21页共23页vg (d),此中是不决函数.第四章(2008 年10月28日)2. 某厂生产甲、乙两种产品 ,一件甲产品用A 原料1千克, B 原料5千克;一件乙产品用 A 原料2千克,B 原料4千克.现有A 原料20千克, B 原料70千克.甲、乙产品每件售价分别为20元和30元.问如何安排生产使收入最大?解:设安排生产甲产品 x 件,乙产品y 件,相应的利润为S则此问题的数学模型为:maxS=20x+30yx 2y20s.t. 5x 4y70x,y0,x,yZ这是一个整线性规划问题,现用图解法进行求解可行域为:由直线l 1:x+2y=20,l 2:5x+4y =70l 2y以及x=0,y=0构成的凸四边形地区.直线l :20x+30y=c 在可行域内 l平行挪动.易知:当l 过l 1与l 2的交点时,l 1xS 取最大值.x2y20x10由4y 70 解得55xy此时S max =2010 305=350(元)某厂拟用集装箱托运甲乙两种货物,每箱的体积、重量以及可赢利润以下表:货物体积重量 利润(百斤/箱)(百元/箱)(立方米/箱)甲 5 2 20乙4510已知这两种货物托运所受限制是体积不超出24立方米,重量不超出 13百斤.试问这两种 货物各托运多少箱,使得所赢利润最大,并求出最大利润 . 解:设甲货物、乙货物的托运箱数分别为x 1,x 2,所赢利润为z .则问题的数学模型可表示为maxz 20x 110x 2第一章作业解答第 22页共23页5x 1 4x 2 24 st2x 15x 213x 1,x 20,x,yZ这是一个整线性规划问题 .用图解法求解 . 可行域为:由直线l 1:5x 14x 224l 2:2x 15x 2 13 及x 1 0,x 2 0构成直线l:20x 110x 2c 在此凸四边形地区内平行挪动.x 2l 1l 2x 1l易知:当l 过l1与l2的交点时,z 取最大值5x 1 4x 224x 14由5x 2解得2x 113x 21zmax204 10 190.第一章作业解答第 23页共23页。
1.(1) n=101;x1=linspace(-1,1,n); x2=linspace(-2,2,n);y1=[sqrt(1-x1.^2);-sqrt(1-x1.^2)];y2=[sqrt(4-x2.^2);-sqrt(4-x2.^2);sqrt(1-(x2.^2)/4);-sqrt(1-(x2.^2)/4)];plot(x1,y1) hold on; plot(x2,y2)title('椭圆x^2/4+y^2=1的内切圆和外切圆') axis equal-2.5-2-1.5-1-0.500.51 1.52 2.5-2-1.5-1-0.500.511.52椭圆x 2/4+y 2=1的内切圆和外切圆(2)x1=linspace(-2,2,101); x2=linspace(-2,8); axis equalplot(exp(x1),x1,x1,exp(x1),x2,x2)title('指数函数y=exp(x)和对数函数y=ln(x)关于y=x 对称')-2-112345678-2-1012345678指数函数y=exp(x)和对数函数y=ln(x)关于y=x 对称(3) hold onq=input('请输入一个正整数q;') for i=1:q for j=1:i if rem(j,i)plot(j/i,1/i) end end end0.10.20.30.40.50.60.70.80.9100.050.10.150.20.250.30.350.40.450.53.代码如下:n=input('请输入实验次数n=') k=0;for i=1:nx=ceil(rand*6)+ceil(rand*6); if x ==3|x==11 k=k+1; elseif x~=2&x~=7&x~=12y= ceil(rand*6)+ceil(rand*6); while y~=x&y~=7y=ceil(rand*6)+ceil(rand*6); end if y==7k=k+1; end end end从上表可看出打赌者赢的概率大约为。
智慧树知到《数学建模与系统仿真》章节测试[完整答案]智慧树知到《数学建模与系统仿真》章节测试答案第一章单元测试1、数学模型是对于现实世界的一个特定对象,一个特定目的,根据特有的内在规律,做出一些必要的假设,运用适当的数学工具,得到一个数学结构.A:错B:对答案:【对】2、数学建模是利用数学方法解决实际问题的一种实践.即通过抽象、简化、假设、引进变量等处理过程后,将实际问题用数学方式表达,建立起数学模型,然后运用先进的数学方法及计算机技术进行求解,是对实际问题的完全解答和真实反映,结果真实可靠。
A:对B:错答案:【错】3、数学模型是用数学符号、数学公式、程序、图、表等刻画客观事物的本质属性与内在联系的理想化表述. 数学建模就是建立数学模型的全过程(包括表述、求解、解释、检验).A:对B:错答案:【对】4、数学模型(Mathematical Model):重过程;数学建模(Mathematical Modeling):重结果。
A:错B:对答案:【错】5、人口增长的Logistic模型,人口增长过程是先慢后快。
A:错B:对答案:【错】6、MATLAB的主要功能有A:符号计算B:绘图功能C:与其它程序语言交互的接口D:数值计算答案:【符号计算;绘图功能;与其它程序语言交互的接口;数值计算】7、Mathematica的基本功能有A:语言功能(Programing Language)B:符号运算(Algebric Computation)C:数值运算(Numeric Computation)D:图像处理(Graphics )答案:【语言功能(Programing Language);符号运算(Algebric Computation);数值运算(Numeric Computation);图像处理(Graphics )】8、数值计算是下列哪些软件的一个主要功能 A:MapleB:JavaC:MATLABD:Mathematica答案:【Maple;MATLAB;Mathematica】9、评阅数学建模论文的标准有:A:完全一致的结果B:表述的清晰性C:建模的创造性D:论文假设的合理性答案:【表述的清晰性;建模的创造性;论文假设的合理性】10、关于中国(全国)大学生数学建模竞赛(CUMCM)描述正确的是 A:2年举办一次B:一年举办一次C:开始于70年代初D:一年举办2次答案:【一年举办一次】第二章单元测试1、衡量一个模型的优劣在于它是否使用了高深的数学方法。
【最新整理,下载后即可编辑】数学建模任意两个城市之间的最廉价路线参与人员信息:2012 年 6 月 6 日一、问题提出某公司在六个城市C1、C2、C3、C4、C5、C6中都有分公司,从Ci到Cj的直达航班票价由下述矩阵的第i行、第j列元素给出(∞表示无直达航班),该公司想算出一张任意两个城市之间最廉价路线表,试做出这样的表来。
0 50 ∞40 25 1050 0 15 20 ∞25∞15 0 10 20 ∞40 20 10 0 10 2525 ∞20 10 0 5510 25 ∞25 55 0二、问题分析若网络中的每条边都有一个数值(长度、成本、时间等),则找出两节点(通常是源节点和阱节点)之间总权和最小的路径就是最短路问题。
最短路问题是网络理论解决的典型问题之一,可用来解决管路铺设、线路安装、厂区布局和设备更新等实际问题。
最短路问题,我们通常归属为三类:单源最短路径问题、确定起点终点的最短路径问题、全局最短路径问题———求图中所有的最短路径。
题中要求算出一张任意城市间的最廉价路线表,属于全局最短路问题,并且使得该公司总经理能够与各个子公司之间自由往返。
(此两点为主要约束条件)Floyd 算法,具体原理如下:(1) 我们确定本题为全局最短路问题,并采用求距离矩阵的方法根据路线及票价表建立带权矩阵W ,并把带权邻接矩阵我w 作为距离矩阵的初始值,即(0)(0)()ij v v D d W ⨯==(2)求路径矩阵的方法在建立距离矩阵的同时可建立路径矩阵R ,()ij v v R r ⨯=,ij r 的含义是从i v 到j v 的最短路径要经过点号为ij r 的点。
(3)查找最短路径的方法若()1v ij r p =,则点1p 是点i 到j 的最短距离的中间点,然后用同样的方法再分头查找。
三、 模型假设: 1.各城市间的飞机线路固定不变2.各城市间飞机线路的票价不改变3.忽略乘客除票价以外的各项开销费用4.不考虑雷雨云、低云、大风、雷暴、冰雹等主要天气因素对飞行的影响。
习题2作业讲评1. 继续考虑2.2节的“汽车刹车距离”案例,请问“两秒准则”和“一车长度准则”一样吗?“两秒准则”是否足够安全?对于安全车距,你有没有更好的建议?(“两秒准则”,即后车司机从前车经过某一标志开始,默数2秒之后到达同一标志,而不管车速如何. 刹车距离与车速的经验公式20.750.082678d v v =+,速度单位为m/s ,距离单位为m )解答(1)“两秒准则”表明前后车距与车速成正比例关系. 引入以下符号:D ~ 前后车距(m );v ~ 车速(m/s );于是“两秒准则”的数学模型为22D K v v ==. 与“一车长度准则”相比是否一样,依赖于一车长度的选取.比较20.750.082678d v v =+与2D v =,得:()0.082678 1.25d D v v -=-所以当15.12 m/s v <(约合54.43 km/h )时,有d<D ,即前后车距大于刹车距离的理论值,可认为足够安全;当15.12 m/s v >时,有d>D ,即前后车距小于刹车距离的理论值,不够安全. 也就是说,“两秒准则”适用于车速不算很快的情况.另外,还可以通过绘图直观的解释“两秒准则”够不够安全. 用以下MATLAB 程序把刹车距离实测数据和“两秒准则”都画在同一幅图中(图1).v=(20:5:80).*0.44704;d2=[18,25,36,47,64,82,105,132,162,196,237,283,33422,31,45,58,80,103,131,165,202,245,295,353,41820,28,40.5,52.5,72,92.5,118,148.5,182,220.5,266,318,37 6];d2=0.3048.*d2;k1=0.75; k2=0.082678; K2=2;d1=[v;v;v].*k1;d=d1+d2;plot([0,40],[0,K2*40],'k')hold onplot(0:40,polyval([k2,k1,0],0:40),':k')plot([v;v;v],d,'ok','MarkerSize',2)title('比较刹车距离实测数据、理论值和两秒准则')legend('两秒准则','刹车距离理论值',...'刹车距离的最小值、平均值和最大值',2)xlabel('车速v(m/s)')ylabel('距离(m)')hold off510152025303540020406080100120140160180比较刹车距离实测数据、理论值和两秒准则车速v (m/s )距离(m )图1(2)用最大刹车距离除以车速,得到最大刹车距离所需要的尾随时间(表1),并以尾随时间为依据,提出更安全的“t 秒准则”(表2)——后车司机根据车速快慢的范围,从前车经过某一标志开始,默数t 秒钟之后到达同一标志.绘制图2的MATLAB程序:v=(20:5:80).*0.44704;d2=[18,25,36,47,64,82,105,132,162,196,237,283,33422,31,45,58,80,103,131,165,202,245,295,353,41820,28,40.5,52.5,72,92.5,118,148.5,182,220.5,266,318,37 6];d2=0.3048.*d2;k1=0.75; k2=0.082678;d=d2+[v;v;v].*k1;vi=0:40;plot([0,10*0.44704],[0,10*0.44704],'k',...vi,k1.*vi+k2.*vi.*vi,'k:',...[v;v;v],d,'ok','MarkerSize',2)legend('t 秒准则','刹车距离理论值',...'刹车距离的最小值、平均值和最大值',2)hold onplot([10,35]*0.44704,2*[10,35]*0.44704,'k',...[35,60]*0.44704,3*[35,60]*0.44704,'k',...[60,75]*0.44704,4*[60,75]*0.44704,'k')title('t 秒准则,刹车距离的模型和数据')xlabel('车速v(m/s)')ylabel('距离(m)')hold off510152025303540020406080100120140160180车速v (m/s )距离(m )t 秒准则,刹车距离的模型和数据图24. 继续考虑2.3节“生猪出售时机”案例,假设在第t 天的生猪出售的市场价格(元/公斤)为2()(0)p t p gt ht =-+ (1)其中h 为价格的平稳率,取h =0.0002. 其它模型假设和参数取值保持不变.(1) 试比较(1)式与(2.3.1)式,解释新的假设和原来的假设的区别与联系;(2)在新的假设下求解最佳出售时机和多赚的纯利润; (3)作灵敏度分析,分别考虑h 对最佳出售时机和多赚的纯利润的影响;(4)讨论模型关于价格假设的强健性. 解答一(用MATLAB 数值计算)(1)比较(1)式与(2.3.1)式,(1)式表明价格先降后升,(2.3.1)式假设价格匀速下降,(1)式更接近实际(图3). 两个假设都满足(0)p g '=-,在最佳出售时机附近误差微小(图4). 绘图的程序p=@(t)12-0.08*t+0.0002*t.^2; figure(1) n=400;plot([0,n],[12,12-0.08*n],'k:',... 0:.1:n,p(0:.1:n),'k') axis([0,400,0,20])title('模型假设(1)式与(2.3.1)式的比较')legend('p(0) - g t (1)式',... 'p(0) - g t + h t^2 (2.3.1)式') xlabel('t (天)')ylabel('p (元/公斤) ') figure(2) n=20;plot([0,n],[12,12-0.08*n],'k:',... 0:.1:n,p(0:.1:n),'k')title('模型假设(1)式与(2.3.1)式的比较')legend('p(0) - g t (1)式',... 'p(0) - g t + h t^2 (2.3.1)式') xlabel('t (天)'), ylabel('p (元/公斤) ')50100150200250300350400024********161820模型假设(1)式与(2.3.1)式的比较t (天)p (元/公斤)图3246810121416182010.410.610.81111.211.411.611.812模型假设(1)式与(2.3.1)式的比较t (天)p (元/公斤)图4(2)在(1)式和(2.3.1)式组成的假设下,多赚的纯利润为()()23()(0)(0)(0)Q t rp gw c t hw gr t hrt =--+-+保留h ,代入其他具体数值,得()32()900.08 1.6Q t ht h t t =+-+令()2()31800.16 1.60Q t ht h t '=+-+=解得生猪出售时机为130t =-(舍去负根)多赚的纯利润为()321111900.08 1.6Q ht h t t =+-+.代入h =0.0002,得113.829t =天,110.798Q =元.或者用MATLAB 函数fminbnd 计算,脚本如下: C=@(t)3.2*t; w=@(t)90+t;p=@(t,h)12-0.08*t+h*t.^2;Q=@(t,h)p(t,h).*w(t)-C(t)-90*12; Qh=@(t)-Q(t,0.0002); t1=fminbnd(Qh,0,30) Q1=Q(t1,0.0002)为帮助理解,可用以下脚本绘制图5: figure(2) tp=0:250;plot(tp,Q(tp,0.0002),'k') title('纯利润Q') xlabel('t (天)') ylabel('Q (元) ')050100150200250-600-500-400-300-200-100100纯利润Qt (天)Q (元)图5(3)用以下MATLAB 脚本计算灵敏度(,)t tS t h h h ∆=∆和(,)Q QS Q h h h ∆=∆,将结果列表.结论:h 的微小变化对t 和Q 的影响都很小 Qh=@(t)-Q(t,0.0002*1.01); [tn,Qn]=fminbnd(Qh,0,30); (tn-t1)/t1/0.01 (-Qn-Q1)/Q1/0.01Qh=@(t)-Q(t,0.0002*1.05); [tn,Qn]=fminbnd(Qh,0,30); (tn-t1)/t1/0.05 (-Qn-Q1)/Q1/0.05Qh=@(t)-Q(t,0.0002*1.1); [tn,Qn]=fminbnd(Qh,0,30); (tn-t1)/t1/0.1(-Qn-Q1)/Q1/0.1表3 数值计算最佳出售时机t 对h 的灵敏度表4 数值计算多赚的纯利润Q 对h 的灵敏度(4)市场价格是经常波动的,如果价格下跌,往往会止跌回稳,模型假设(1)式以二次函数来刻画价格止跌回升的变化趋势,如果考虑的时间段长达数月,(1)式比(2.3.1)式更接近实际(见图3),但是本问题的最佳出售时机不超过20天,(1)式与(2.3.1)式在最佳出售时机附近非常近似(见图4),(1)式导致的模型解答可以由(2.3.1)式导致的解答加上灵敏度分析所代替. 所以采用更为简单的(2.3.1)式作为假设更好.具体分析如下:由12()(,)g g t p t h -+∆=,得12(,)1g p t h g gt∆-=-, 代入h =0.0002,t =13.82852279,g =0.08,得0.034571gg∆=-. 由于(,)t g S t g t g∆∆≈,根据课本2.3节,代入(,) 5.5S t g =-,t =10,算得11.901t t +∆=,与t =13.829只相差两天.用于以上分析计算的MATLAB 脚本: dg_g=(12-p(ts,0.0002))/ts/0.08-1 10+dg_g*10*(-5.5)解答二(用MATLAB 的Symbolic Math Toolbox 的MuPAD 软件符号计算)(1)运行以下MuPAD 语句,绘得图6和图7:plot(plot::Function2d(12-0.08*t+0.0002*t^2,t=0..400), plot::Function2d(12-0.08*t,t=0..150, LineStyle=Dashed));plot(plot::Function2d(12-0.08*t+0.0002*t^2,t=0..20), plot::Function2d(12-0.08*t,t=0..20, LineStyle=Dashed),#O);(1)式表明价格先降后升,在实际当中有一定道理. 而 (2.3.1)式假设价格匀速下降. 两个假设都满足(0)p g '=-,在最佳出售时机附近误差微小.图6 假设(2.3.1)式与(1)式的比较图7 假设(2.3.1)式与(1)式的比较(2) 在(1)式和(2.3.1)式组成的假设下,保留h,代入其他具体数值,计算多赚的纯利润. 运行以下MuPAD语句:C:=t->32/10*t:w:=t->90+t:p:=(t,h)->12-8/100*t+h*t^2:Q:=(t,h)-->expand(w(t)*p(t,h)-C(t)-90*12); plot(plot::Function2d(Q(t,0.0002), t=0..290));算得223(2)825,905ht h h t Q t t t =+-+,绘得图8.图8 (,0.0002)Q t 的图像运行以下MuPAD 语句:S:=solve(diff(Q(t,h),t),t) assuming h>0; t1:=S[1];subs(t1,h=0.0002); t2:=S[2];ts:=subs(t2,h=0.0002); Q2:=Q(t2,h);Qs:=subs(Q2,h=0.0002);由方程0Qt∂=∂,解得两根:12t t ==代入h =0.0002,得12192.8381439, 13.82852279t t ==(天). 2t 符合题意,1t 应该舍去(对应的Q 是负数). 2t 对应的多赚的纯利润为10.79837809元.(3)接着上一小题,运行以下MuPAD 语句:subs(diff(t2,h)*h/t2, h=0.0002); //t 对h 的灵敏度利用导数算得t 对h 的灵敏度:d (,)0.4124276803d t hS t h h t=⋅=.运行以下MuPAD 语句:subs(diff(Q2,h)*h/Q2,h=0.0002); //Q 对h 的灵敏度,方法一 subs(diff(Q(t,h),h)*h/Q(t,h),t=ts,h=0.0002); //Q 对h 的灵敏度,方法二,更简单用两种方法利用导数算得Q 对h 的灵敏度:d (,)0.367739025d Q hS Q h h Q=⋅=. 结论:h 的微小变化对t 2和Q 2的影响都很小. (4)同解答一5. 继续考虑第2.3节“生猪出售时机”案例,假设在第t 天的生猪体重(公斤)为()000()mt m w w w t w w w e α-=+- (2)其中0(0)90w w ==(公斤),270m w =(公斤),其它模型假设和参数取值保持不变.(1)试比较(2)式与(2.3.2)式,解释新的假设和原来的假设的区别与联系(提示:说明当α (α>0)取何值时,在t =0时可以保持(0)1w r '==;说明当t 增大时,猪的体重会如何变化).(2)在新的假设下求解最佳出售时机和多赚的纯利润. (3)参数m w 代表猪长成时的最终重量,对m w 做灵敏度分析,分别考虑m w 对最佳出售时机和多赚的纯利润的影响.(4)讨论模型关于生猪体重假设的强健性. 解答一(用MATLAB 数值计算)(1)在(2)式中,为使(0)w r '=,必须00()m m w w w w α-=. 当m w =270,0w =90时,有160α=.新假设(2)式是阻滞增长模型,假设生猪体重的增长率是体重的线性递减函数,于是体重增加的速率先快后慢,时间充分长后,体重趋于m w . 而(2.3.2)式0()w t w rt =+只假设体重匀速增加. 长时间来看,新假设比原假设更符合实际(图9). 两个假设都满足(0)w r '=,在最佳出售时机附近误差微小(图10).50100150200250300350400050100150200250300t (天)价格 p (元/公斤)模型假设(2.3.2)式与(2)式的比较图924681012141618209095100105110115t (天)价格 p (元/公斤)图10(2) 在(2.3.1)式和(2)式组成的假设下,用MATLAB 函数fminbnd 计算,可以求得生猪出售时机为t =14.434天,多赚的纯利润为Q =12.151元.(3) 编程计算(,)m m m t t S t w w w ∆=∆和(,)m m mQ QS Q w w w ∆=∆,将结果列表.表5 数值计算最佳出售时机t 对m w 的灵敏性表6 数值计算多赚的纯利润Q 对m w 的灵敏性结论:m w 的微小变化对t 和Q 的影响都较小.(4)模型假设(2)式导致的模型解答可以由(2.3.2)式导致的解答加上灵敏度分析所代替,所以实践中采用更为简单的(2.3.2)式作为假设即可. 具体分析过程见解答二之(4).MATLAB 脚本:%% (1) 绘图的程序w=@(t)90*270./(90+180*exp(-t/60));figure(1)n=400;plot([0,n],[90,90+n],'k:',...0:.1:n,w(0:.1:n),'k')axis([0,400,0,300])legend('p(0) - g t (2.3.2)式',... 'p(0) - g t + h^2 (2)式',4) title('模型假设(2.3.2)式与(2)式的比较') xlabel('t(天)')ylabel('价格 p(元/公斤) ')figure(2)n=20;plot([0,n],[90,90+n],'k:',...0:.1:n,w(0:.1:n),'k')legend('p(0) - g t (2.3.2)式',... 'p(0) - g t + h^2 (2)式',2) xlabel('t(天)')ylabel('价格 p(元/公斤) ')%% (2) 最佳出售时机和多赚的纯利润C=@(t)3.2*t;w=@(t,m)90*m./(90+(m-90)*exp(-t/60)); p=@(t)12-0.08*t;Q=@(t,m)p(t).*w(t,m)-C(t)-90*12;Qh=@(t)-Q(t,270);ts=fminbnd(Qh,0,30)Qs=Q(ts,270)%% (3) 灵敏度分析Qh=@(t)-Q(t,270*1.01);[tn,Qn]=fminbnd(Qh,0,30);(tn-ts)/ts/0.01(-Qn-Qs)/Qs/0.01Qh=@(t)-Q(t,270*1.05);[tn,Qn]=fminbnd(Qh,0,30);(tn-ts)/ts/0.05(-Qn-Qs)/Qs/0.05Qh=@(t)-Q(t,270*1.1);[tn,Qn]=fminbnd(Qh,0,30);(tn-ts)/ts/0.1(-Qn-Qs)/Qs/0.1%% (4) 强健性分析dr_r=(w(ts,270)-90)/ts-110+dr_r*10*6.5解答二(用MATLAB 的Symbolic Math Toolbox 的MuPAD 软件符号计算)(1)运行以下MuPAD 语句,算得160α=:solve(subs(diff(90*270/(90+(270-90)*E^(-a*t)),t), t=0)=1, a);运行以下MuPAD 语句,绘得图11:plot(plot::Function2d(90*270/(90+180*E^(-1/60*t)), t=0..400),plot::Function2d(90+t, t=0..180, LineStyle=Dashed), plot::Line2d([0,270],[400,270],LineStyle=Dotted),#O);运行以下MuPAD 语句,绘得图12 :plot(plot::Function2d(90*270/(90+180*E^(-1/60*t)), t=0..20),plot::Function2d(90+t,t=0..20,LineStyle=Dashed),#O);(2)式()06000()mt m w w w t w w w e -=+-是阻滞增长模型,假设生猪体重的增长率是体重的线性递减函数. 于是,体重w 是时间t 的增函数,体重增加的速率先快后慢,时间充分长后,体重趋于m w . 而(2.3.2)式0()w t w rt =+只假设体重匀速增加. 长时间来看,新假设比原假设更符合实际. 两假设都满足(0)w r '=,在最佳出售时机附近误差微小.图11 假设(2.3.2)式与(2)式的比较图12 假设(2.3.2)式与(2)式的比较w,代入(2)在由(2)式和(2.3.1)式组成的假设下,保留m其他具体数值,计算多赚的纯利润. 运行以下MuPAD语句:C:=t->3.2*t:w:=(t,wm)->90*wm/(90+(wm-90)*E^(-t/60)): p:=t->12-0.08*t:Q:=(t,wm)-->w(t,wm)*p(t)-C(t)-90*12;plot(plot::Function2d(Q(t,270),t=0..30));算得()()6090120.08(,) 3.210809090emm tmw tQ t w tw--=--+-,绘得图13.图13 (,270)Q t的图像运行以下MuPAD语句:T:=solve(diff(Q(t,270),t),t);ts:=T[1];Qs:=Q(ts,270);可解出Q的驻点的数值解14.43357158st=(天),根据函数图像和问题的实际意义,可知这是所求的最佳出售时机,对应的多赚的纯利润为12.15129217s Q =元.(3)接着上一小题,运行以下MuPAD 语句,但是求不出当(,)m Q t w 达到最大值时t 关于m w 的函数解析式:solve(diff(Q(t,wm),t),t);运行以下MuPAD 语句:solve(diff(Q(t,wm),t),wm);可见当(,)m Q t w 达到最大值时m w 关于t 的反函数解析式却有可能求得出,只是MuPAD 给出的表达式很复杂. 其实可以按如下步骤推出m w 关于t 的反函数解析式:g1:=diff(Q(t,wm),t)=0; 算得0Q t∂=∂即: ()()260606030.0812907.2 3.209090902e 90e e m m m m t m t t w t w w w w -----=--⎛⎫++ ⎪⎝⎭观察上式,发现分母大于零,而且去分母之后,合并m w 的同类项,可以表示为m w 的二次方程:g2:=g1*((wm-90)/E^(t/60)+90)^2*25*E^(t/60); //去分母 g2:=collect(g2,wm); //合并wm 的同类项,t 当作参数2606060306060801440016200e 270327038700e e e 648000e 64800012960000e e t m m t t t t t t t w t w ⎛⎫⎛⎫--++-- ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭+--=运行以下MuPAD 语句,由图像(图14)可知在实际问题关心的0<t <30范围内,二次项系数608027030et t -->: plot(plot::Function2d((270-80/E^(t/60)-3*t),t=0..100));图4 二次项系数的符号于是,运行以下MuPAD 语句,解方程:S:=solve(g2,wm);MuPAD 给出解的四种情况,其中第一种是二次项系数非零,正是本问题所要求的解. 但是二次方程有两个根,要检验哪一个根才是当(,)m Q t w 达到最大值时m w 关于t 的反函数解析式. float(subs(S[1][1],t=ts));算得当s t t =时,有0.8519704108m w =-,这是增根,舍去; float(subs(S[1][2],t=ts));算得当s t t =时,有270m w =,这是要找的根;wms:=S[1][2]; //当Q 达到最大值时wm 关于t 的反函数解析式float(subs(1/(diff(wms,t))*wm/t,t=ts,wm=270));//t 对wm 的灵敏度,利用反函数求导数利用反函数求导数算得t 对m w 的灵敏度:d 1(,) 3.80183985d d d m m m m m w w t S t w w w tt t=⋅=⋅=. Q 对m w 的灵敏度则比较简单,运行以下MuPAD 语句: float(subs(diff(Q(t,wm),wm)*wm/Q(t,wm),t=ts,wm=270)); //Q 对wm 的灵敏度利用导数算得Q 对m w 的灵敏度:d (,)7.786585188d m m m w Q S Q w w Q=⋅=. 结论:m w 的微小变化对t 和Q 存在一定影响,不算厉害.(4)模型假设(2)式以阻滞增长模型来刻画生猪体重的变化趋势,如果考虑的时间段长达数月,(2)式比(2.3.2)式更符合实际,但是本问题的最佳出售时机不超过20天,(2)式与(2.3.2)式在最佳出售时机附近非常近似,(2)式导致的模型解答可以由(2.3.2)式导致的解答加上灵敏度分析所代替. 所以采用更为简单的(2.3.2)式作为假设更好. 具体分析如下:由()90(,)m r r t w t w ++∆=,得(,)90m w t w r r t-∆=-, 代入270m w =,14.43357158s t t ==,r =1,得0.036565352791r r r ∆∆==. 由于(,)t r S t r t r∆∆≈,根据2.3节,代入(,) 6.5S t r =,t =10,r =1,算得12.37674793t t +∆=,与14.43357158s t =只相差两天.以上计算可以用以下MuPAD 语句实现:dr:=float((w(ts,270)-90)/ts-1);10+dr*10*6.5;。