数学模型-第一章-PPT.ppt

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1、数学建模主讲：吴娜郭肖岳俊瑞前 言 数学建模是20世纪80年代初进入我国大学的一门新课，其主要内容是通过众多的示例着重介绍如何将实际问题“翻译”成数学问题，以及数学求解的结果又如何“翻译”回到实际中去。课堂讲授需要简明的实际背景、合理的模型假设、有创意的模型构造及必要的模型检验。我们讲授这门课是根据数学模型（第三版，姜启源、谢金星、叶俊编）为框架讲解的，包含了该书80%左右章节的内容，其中大部分经过了以数学模型（第二版，姜启源编）为教材的多年的教学实践，力求做到精练简明、形式活泼、信息量大、便于使用。有条件时还可以将其中某些内容链接到数学软件，作数值计算和图形演示。我们讲解的框架如下：第一章

2、建立数学模型第二章 初等模型第三章 简单的优化模型第四章 数学规划模型 第五章 微分方程模型第六章 稳定性模型第七章 差分方程模型第八章 离散模型第九章 概率模型第十章 统计回归模型第十一章 马氏链模型第一章 建立数学模型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 从现实对象

3、到数学模型我们常见的模型数学模型：是指对于现实世界的某一特定研究对象，为了某个特定的目的，在做了一些必要的简化假设，运用适当的数学工具，并通过数学语言表述出来的一个数学结构，数学中的各种基本概念，都以各自相应的现实原型作为背景而抽象出来的数学概念。简单地说，数学建模就是运用数学思想、方法和知识解决实际问题的过程。具体一点说，数学模型是关于部分现实世界为某种目的的一个抽象的简化的数学结构。更确切地说：数学模型就是对于一个特定的对象为了一个特定目标，根据特有的内在规律，做出一些必要的简化假设，运用适当的数学工具，得到的一个数学结构。数学结构可以是数学公式，算法、表格、图示等数学模型是用数字、字母以

4、及其它符号来体现和描述现实原型的各种因素形式以及数量关系的一种数学结构。你碰到过的数学模型“航行问题”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.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求解大家应该也有点累了，稍作休息大家有疑问的，可以询问和交流 大家有疑问的，可以询问和交流航行问题建立数学模型的基本步骤作出简化假设（船速、水速为常数）；用符号表示有关量（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

5、原问题（船速每小时20千米/小时）。数学模型(MathematicalModel)和数学建模（MathematicalModeling)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）数学模型数学建模1.2 数学建模的重要意义时代特点：2、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仍然大有用武之地；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。1、

6、电子计算机的出现及飞速发展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xBADCODCBA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四个距离(四只脚)A,C两脚与地面距离之和f()B,D两脚与地

7、面距离之和g()两个距离椅脚与地面距离为零正方形ABCD绕O点旋转正方形对称性用数学语言把椅子位置和四只脚着地的关系表示出来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(0)=g(0)=0.模型构成地面为连续曲面椅子在任意位置至少三只脚着地模型求解给出一种简单、粗糙的证明方法将椅子旋转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

8、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 建模的关键假设条件的本质与非本质 考察四脚呈长方形的椅子和f(),g()的确定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.河小船(至多2人)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,y

9、k=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=1,2S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=(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xy33 22110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,左下移;k偶,右上移.s1sn+1

10、d1,，d11给出安全渡河方案评注和思考规格化方法,易于推广考虑4名商人各带一随从的情况d1d11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1625183019301960197419871999人口(亿)5102030405060世界人口增长概况中国人口增长概况年19081933195319641982199019952000人口(亿)3.04.76.07.210.311.312.013.0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(

11、相对)增长率r是常数今年人口x0,年增长率rk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世纪后人口数据人口增长率r不是常数(逐渐下降)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）r是x的减函数dx/dtx0 xmxm/2xmtx0

12、x(t)S形曲线,x增加先快后慢x0 xm/2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：美国人口数据（单位百万）1860 1870 1880 1960 1970 1980 1990 31.4 38.6 50.2 179.3 204.0 226.5 251.4专家估计阻滞增长模型(Logistic模型)r=0.2557,xm=392.1模型检验用模型计算2000年美国人口，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Log

13、istic模型在经济领域中的应用(如耐用消费品的售量)阻滞增长模型(Logistic模型)r=0.2490,xm=434.0 x(2010)=306.0 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(CaseStudies)来学习。以下建模主要指机理分析。二者结合用机理分析建立模型结构,用测试分析确定模型参数1.4 数学建模的方法和步骤 数学建模的一般步骤模型准备模型假设 模型构成模型求解 模型分析模型检验模型应用模型准备了解实际背景 明确建模

14、目的搜集有关信息 掌握对象特征形成一个比较清晰的问题模型假设针对问题特点和建模目的作出合理的、简化的假设在合理与简化之间作出折中模型构成用数学的语言、符号描述问题发挥想像力 使用类比法尽量采用简单的数学工具 数学建模的一般步骤模型求解各种数学方法、软件和计算机技术如结果的误差分析、统计分析、模型对数据的稳定性分析模型分析模型检验与实际现象、数据比较，检验模型的合理性、适用性模型应用 数学建模的一般步骤数学建模的全过程现实对象的信息 数学模型现实对象的解答 数学模型的解答表述求解解释验证(归纳)(演绎)表述求解解释验证根据建模目的和信息将实际问题“翻译”成数学问题选择适当的数学方法求得数学模型的解答将数学语言表述的解答“翻译”回实际对象用现实对象的信息检验得到的解答实践现实世界数学世界理论 实践1.5 数学模型的特点和分类模型的逼真性和可行性模型的渐进性模型的强健性模型的可转移性模型的非预制性模型的条理性模型的技艺性模型的局限性数学模型的特点数学模型的分类应用领域 人口、交通、经济、生态数学方法 初等数学、微分方程、规划、统计表现特性描述、优化、预报、决策建模目的了解程度 白箱 灰箱 黑箱确定和随机静态和动态线性和非线性离散和连续