浅析代数模型在Matlab中的求解方法课件

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植物基因的分布农场的植物园中,某种植物的基因型为AA,父体,-,母体基因表,试问如干年后三种基因型分布如何?,父体-母体基因表试问如干年后三种基因型分布如何?,问题分析及模型的建立,用,a,n,b,n,c,n,分别表示第,n,代植物中,基因型,AA,Aa,aa,的植物占植物总数的百分率,(n=1,2,),,令,x,(n),为第代植物基因型分布:,x,(n),=(a,n,b,n,c,n,),T,,,n=0,时,,x,(0),=(a,0,b,0,c,0,),T,,,显然初始分布有,a,0,+b,0,+c,0,=1,问题分析及模型的建立用an,bn,cn分别表示第n代植物中,,由上表得到关系式:,a,n,=1*a,n-1,+1/2b,n-1,+0*c,n-1,b,n,=0*a,n-1,+1/2b,n-1,+1*c,n-1,c,n,=0*a,n-1,+0b,n-1,+0*c,n-1,由上表得到关系式:an=1*an-1+1,x,(n),=M x,(n-1),从而,x,(n),=M x,(n-1),=M,2,x,(n-2),=M,n,x,(0),x(n)=M x,问题转换为,M,n,,为求,M,n,,将,M,对角化,即求可逆矩阵,P,,使得,P,-1,MP=D,也就是,M=P,-1,DP,D,为对角矩阵,问题转换为Mn,为求Mn,将M对角化,即求可逆矩阵P,,浅析代数模型在Matlab中的求解方法课件,容易看出,当 时,,所以在极限的情况下,培育的植物都是型。,容易看出,当 时,,求解模型所需知识点及其在,Matlab,中的实现方法,求矩阵的特征根和特征向量,eig(),命令形式,1,:,d=eig(A),功能:求方阵,A,的特征根,命令形式,2,:,V,D=eig(A),功能:求方阵,A,的特征根矩阵,D,与特征向量矩阵,V,,满足,AV=VD,求解模型所需知识点及其在Matlab中的实现方法求矩阵的特,对符合函数求极限,Limit(f,x,a),功能:对符号函数,f,按变量,x,求在点,a,处的极限,对符合函数求极限 Limit(f,x,a),二、数学建模的一般方法和步骤,建立数学模型的方法和步骤并没有一定的模式,但一个理想的模型应能反映系统的全部重要,特征,:模型的,可靠性,和模型的,使用性,建模的一般方法:,机理分析,测试分析方法,机理分析,:根据对现实对象特性的认识,分析其因果关系,找出反映内部机理的规律,所建立的模型常有明确的物理或现实意义。,测试分析方法:,将研究对象视为一个“黑箱”系统,内部机理无法直接寻求,通过测量系统的输入输出数据,并以此为基础运用统计分析方法,按照事先确定的准则在某一类模型中选出一个数据拟合得最好的模型。测试分析方法也叫做,系统辩识,。,将这两种方法结合起来使用,即用机理分析方法建立模型的结构,用系统测试方法来确定模型的参数,也是常用的建模方法。,二、数学建模的一般方法和步骤,在实际过程中用那一种方法建模主要是根据我们对研究对象的了解程度和建模目的来决定。机理分析法建模的具体步骤大致可见右图。,符合实际,不符合实际,交付使用,从而可产生经济、社会效益,实际问题,抽象、简化、假设,确定变量、参数,建立数学模型并数学、数值地求解、确定参数,用实际问题的实测数据等来检验该数学模型,建模过程示意图,在实际过程中用那一种方法建模主要是根据我们,模型,数学模型的分类:,按研究方法和对象的数学特征分:初等模型、几何模型、优化模型、微分方程模型、图论模型、逻辑模型、稳定性模型、扩散模型等。,按研究对象的实际领域(或所属学科)分:人口模型、交通模型、环境模型、生态模型、生理模型、城镇规划模型、水资源模型、污染模型、经济模型、社会模型等。,三、数学模型及其分类,三、数学模型及其分类,四、数学实验,数学实验是计算机技术和数学软件引入教学后,出现的新生事物,是数学教学体系、内容和方,法改革的一项创造性的尝试。在国家教育部关,于“高等教育面向,21,世纪教学内容和课程体系,改革”计划中,已把“数学实验”列为高校非,数学类专业的数学基础课之一,。,数学实验概括,地讲包含两部分内容,即“数学的实验”和,“数学应用的实验”。“数学的实验”是用计算,机及有关的工具软件解决数学问题;“数学应用,的实验”是用计算机、工具软件及数学知识和方,法求解其它学科领域的实际问题。,四、数学实验数学实验是计算机技术和数学软件引入教学后,数学实验在授课模式上主要有两种类型:,一、“讲什么,学什么,做什么”的,“半案例型”模式,二、“做什么,讲什么,学什么”的,“全案例型”模式,数学实验在授课模式上主要有两种类型:一、“讲什么,学什么,做,数学建模与数学实验的区别与联系,数学建模与数学实验都要用到计算机,但数学,建模课是让学生学会利用数学知识和计算机来,解决实际问题,而数学实验课侧重于在计算机,的帮助下学习数学知识。一个是用数学,一个,是学数学,两者的目标不同。从内容选材上两,者都是从实际问题出发,而不是从概念出发,,但数学建模强调问题的实用,而不强调普遍性,,解决问题本身就是目的;数学实验可以从理论,问题出发,也可以由实际问题引入,但这个问,题一般是比较经典、有较普遍意义,数学建模与数学实验的区别与联系数学建模与数学实验都要用到计算,五、近几年全国大学生数学建模竞赛题,数学建模竞赛(,MCM,)最早始于美国,,1985,年由美国政,府部门资助,由美国数学及其应用联合会(,COMAP,)主,办,由美国工业与应用数学学会(,SIAM,)、运筹及工业,和应用数学协会(,INFORMS,)及数学学会(,MAA,)协办。,第一届,MCM,只有,70,所高校,90,个参赛队,后来它的影响力逐,步扩大,现已成为有十几个国家和地区参加的国际型的,竞赛活动。,五、近几年全国大学生数学建模竞赛题 数学建模竞赛(MCM)最,中国最早从,1989,年有北京地区的清华、北大、北京理工等学校派队参赛,近几年来仅中国的参赛学校及队数几乎都占了参赛总数的三分之一以上,而且每年都能取得最高奖。,中国的大学生数学建模竞赛(,CUMCM,)始于,1992,年,,首先由中国工业与应用数学学会(,CSIAM,)举办了,民间的“全国大学生数学建模竞赛”,到,1994,年是,由原国家教委高教司直接领导组织,由工业与应用,数学学会具体承办的一项大规模的竞赛活动。,中国最早从1989年有北京地区的清华、北大、北京理工等学校派,浅析代数模型在Matlab中的求解方法课件,浅析代数模型在Matlab中的求解方法课件,浅析代数模型在Matlab中的求解方法课件,返回,返回,1,、如何预报人口,?,要预报未来若干年(如,2005,)的人口数,最重要的影响因素是,今年的人口数,和今后这些年的,增长率,(即人口出身率减死亡率),根据这两个数据进行人口预报是很容易的。,记今年人口为 ,,k,年后人口为 ,年增长率为,r,,则预报公式为:,预报正确的,条件,:年增长率,r,保持不变,。,数学建模实例,1、如何预报人口?要预报未来若干年(如2005),1,、指数增长模型,(马尔萨斯人口模型):,英国人口学家马尔萨斯(,Malthus17661834,)于,1798,年提出。,2,、阻滞增长模型,(,Logistic,模型),3,、更复杂的人口模型,随机性模型、考虑人口年龄分布的模型等,可见数学模型总是在不断的修改、完善使之能符合实际情况的变化。,人口模型,1、指数增长模型(马尔萨斯人口模型):2、阻滞增长模型(Lo,2,、,椅子能在不平的地面上放稳吗?,把四只脚的椅子往不平的地面上一放,通常只有三只脚着地,放不稳,然而有人认为只要稍挪动几次,就可以四脚着地,放稳了,对吗?,2、椅子能在不平的地面上放稳吗?,3,、双层玻璃的功效,北方城镇的有些建筑物的窗户是双层的,即窗户上装两层厚度为的玻璃夹着一层厚度为的空气,如左图所示,据说这样做是为了保暖,即减少室内向室外的热量流失。,我们要建立一个模型来描述热量通过窗户的热传导(即流失)过程,并将双层玻璃窗与用同样多材料做成的单层玻璃窗(如右图,玻璃厚度为)的热量传导进行对比,对双层玻璃窗能够减少多少热
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