数学建模的思想和方法.ppt
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1、数学建模的思想和方法,主讲人:杨树国,1.1 从现实对象到数学模型1.2 数学建模的重要意义1.3 数学建模示例1.4 数学建模的方法和步骤1.5 数学模型的特点和分类1.6 怎样学习数学建模,1.数学建模的思想和方法,2.数学建模竞赛的的思想和方法,2.1 参赛目的和原则 2.2 数学建模队伍的组织2.3 建模竞赛的步骤和方法 2.4 注意事项,玩具、照片、飞机、火箭模型,实物模型,水箱中的舰艇、风洞中的飞机,物理模型,地图、电路图、分子结构图,符号模型,模型是为了一定目的,对客观事物的一部分进行简缩、抽象、提炼出来的原型的替代物。模型集中反映了原型中人们需要的那一部分特征。,1.1 从现实
2、对象到数学模型,启示:很多同学,尤其是非数学专业的同学,把数学建模看得很神秘,总以为它高深莫测,其实并非如此。实际上,数学建模就是发生在我们身边的事情,可能你不经意间就在进行着数学建模和求解,只不过你不知道罢了。可以毫不夸张地说:数学建模无时不在,无处不在!,数学建模无时不在,无处不在!,用 x 表示船速,y 表示水速,列出方程:,答:船速每小时20千米/小时.,航行问题:甲乙两地相距750千米,船从甲到乙顺水航行需30小时,从乙到甲逆水航行需50小时,问船的速度是多少?,x=20y=5,数学建模无时不在,无处不在!,航行问题求解过程分析:,作出简化假设(船速、水速为常数);,用符号表示有关量
3、(x,y表示船速和水速);,用物理定律(匀速运动的距离等于速度乘以时间)列出数学式子(二元一次方程);,求解得到数学解答(x=20,y=5);,回答原问题(船速每小时20千米/小时)。,在解决这个问题的过程中,我们经历了如下的步骤:,实际上,上述过程就是数学的建模和求解过程,连这样的小问题都是数学建模的问题,那么关于数学建模的广泛性和普遍性,大家就可想而知了。,数学模型和数学建模,对于一个现实对象,为了一个特定目的,根据其内在规律,作出必要的简化假设,运用适当的数学工具,得到的一个数学结构。,建立数学模型的全过程(包括表述、求解、解释、检验等),数学模型(Mathematical Model)
4、,数学建模(Mathematical Modeling),1.2 数学建模的重要意义,电子计算机的出现及飞速发展;,数学以空前的广度和深度向一切领域渗透。,数学建模作为用数学方法解决实际问题的第一步,越来越受到人们的重视。,在一般工程技术领域数学建模大有用武之地;,在高新技术领域数学建模几乎是必不可少的工具;,数学进入一些新领域,为数学建模开辟了许多处女地。,数学建模的具体应用,分析与设计,预报与决策,控制与优化,规划与管理,数学建模,计算机技术,知识经济,如虎添翼,1.3 数学建模示例,1.3.1 椅子能在不平的地面上放稳吗?,问题分析,模型假设,通常 三只脚着地,放稳 四只脚着地,四条腿一
5、样长,椅脚与地面点接触,四脚连线呈正方形;,地面高度连续变化,可视为数学上的连续曲面;,地面相对平坦,使椅子在任意位置至少三只脚同时着地。,模型构成,用数学语言把椅子位置和四只脚着地的关系表示出来,椅子位置,利用正方形(椅脚连线)的对称性,用(对角线与x轴的夹角)表示椅子位置,四只脚着地,距离是的函数,A,C 两脚与地面距离之和 f(),B,D 两脚与地面距离之和 g(),椅脚与地面距离为零,正方形ABCD绕O点旋转,f(),g()是连续函数,对任意,f(),g()至少一个为0,数学问题,已知:f(),g()是连续函数;对任意,f()g()=0;且g(0)=0,f(0)0.证明:存在0,使f(
6、0)=g(0)=0.,地面为连续曲面,椅子在任意位置至少三只脚着地,模型构成,用数学语言把椅子位置和四只脚着地的关系表示出来,将椅子旋转900,对角线AC和BD互换。由g(0)=0,f(0)0,知f(/2)=0,g(/2)0.令h()=f()g(),则h(0)0和h(/2)0.由f,g的连续性知h为连续函数,据连续函数的基本性质,必存在0,使h(0)=0,即f(0)=g(0).因为f()g()=0,所以f(0)=g(0)=0.,评注和思考,建模的关键:,和f(),g()的确定.,模型求解,给出一种简单、粗糙的证明方法,1.3.2 商人们怎样安全过河,问题(智力游戏),3名商人 3名随从,随从们
7、密约,在河的任一岸,一旦随从的人数比商人多,就杀人越货.,但是乘船渡河的方案由商人决定.商人们怎样才能安全过河?,问题分析,多步决策过程,决策:每一步(此岸到彼岸或彼岸到此岸)船上的人员,要求:在安全的前提下(两岸的随从数不比商人多),经有限步使全体人员过河.,模型构成,Xk-第k次渡河前此岸的商人数,yk-第k次渡河前此岸的随从数,xk,yk=0,1,2,3;k=1,2,sk=(xk,yk)-过程的状态,S=(x,y)x=0,y=0,1,2,3;x=3,y=0,1,2,3;x=y=1,2,S-允许状态集合,uk-第k次渡船上的商人数,vk-第k次渡船上的随从数,dk=(uk,vk)决策,D=
8、(u,v)u+v=1,2-允许决策集合,uk,vk=0,1,2;k=1,2,sk+1=sk dk,+(-1)k,-状态转移律,求dkD(k=1,2,n),使skS,并按转移律由s1=(3,3)到达sn+1=(0,0).,多步决策问题,模型求解,穷举法-编程上机,图解法,状态s=(x,y)-16个格点,-10个点,允许决策-移动1或2格;k奇,左或下移;k偶,右或上移.,s1,sn+1,d1,,d11给出安全渡河方案,评注和思考,规格化方法,易于推广,允许状态,S=(x,y)x=0,y=0,1,2,3;x=3,y=0,1,2,3;x=y=1,2,背景,年 1625 1830 1930 1960
9、1974 1987 1999人口(亿)5 10 20 30 40 50 60,世界人口增长概况,中国人口增长概况,年 1908 1933 1953 1964 1982 1990 1995 2000人口(亿)3.0 4.7 6.0 7.2 10.3 11.3 12.0 13.0,研究人口变化规律,控制人口过快增长,1.3.3 如何预报人口的增长,指数增长模型马尔萨斯提出(1798),常用的计算公式,x(t)-时刻t的人口,基本假设:人口(相对)增长率 r 是常数,今年人口x0,年增长率r,k年后人口,随着时间增加,人口按指数规律无限增长,指数增长模型的应用及局限性,与19世纪以前欧洲一些地区人口
10、统计数据吻合,适用于19世纪后迁往加拿大的欧洲移民后代,可用于短期人口增长预测,不符合19世纪后多数地区人口增长规律,不能预测较长期的人口增长过程,19世纪后人口数据,阻滞增长模型(Logistic模型),人口增长到一定数量后,增长率下降的原因:,资源、环境等因素对人口增长的阻滞作用,且阻滞作用随人口数量增加而变大,假设,r-固有增长率(x很小时),xm-人口容量(资源、环境能容纳的最大数量),x(t)-S形曲线,x增加先快后慢,阻滞增长模型(Logistic模型),参数估计,用指数增长模型或阻滞增长模型作人口预报,必须先估计模型参数 r 或 r,xm,利用统计数据用最小二乘法作拟合,例:美国
11、人口数据(单位-百万),专家估计,阻滞增长模型(Logistic模型),模型检验,把模型计算结果 与实际数据比较,实际为281.4(百万),模型应用-预报美国2010年的人口,加入2000年人口数据后重新估计模型参数,x(2010)=306.0,阻滞增长模型(Logistic模型),数学建模的基本方法,机理分析,测试分析,根据对客观事物特性的认识,找出反映内部机理的数量规律,将对象看作“黑箱”,通过对量测数据的统计分析,找出与数据拟合最好的模型,机理分析没有统一的方法,主要通过实例研究(Case Studies)来学习。我们所指的建模主要指机理分析。,二者结合,用机理分析建立模型结构,用测试分
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- 关 键 词:
- 数学 建模 思想 方法
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