数学建模期末考试重点

发布时间:2024-11-21

数学建模期末考试重点

数学建模:

一、选择题(5*3’=15’): 1.Matlab基本知识; 2.数组点乘、点除:

设:a=[a1,a2,…,an], c=标量

则:a.*c=[a1*c,a2*c,…,an*c](点乘) a./c= [a1/c,a2/c,…,an/c](右除) a.\c= [c/a1,c/a2,…,c/an] (左除) 3.重积分:(P9)

在Matlab中可以使用int()函数求解积分问题,其调用的具体格式为int(fun,x,a,b) 其中x为积分变量,a,b分别是积分下限和积分上限.当a,b去取成或inf时,可以计算无穷限非正常积分.对多元函数的重积分,可先经过数学处理将重积分转化为多次积分,每次积分针对积分变量调用int()函数处理。 矩阵的鞍点:(P80) 二、填空题(15’):

1.第一章中Matlab基本知识;

2.产生5阶随机矩阵:R=rand(m,n) 产生6阶单位阵:E=eye(m,n) 3.多项式的根:(P58)当f(x)为多项式时可用: r=roots(c)输入多项式系数c(按降幂排列),输出r为f(x)=0的全部根; c=poly(r) 输入f(x)=0的全部根r,输出c为多项式系数(按降幂排列); df=polyder(c) 输入多项式系数c(按降幂排列),输出df为多项式的微分系数 例 求解 x3-x+1=0

例 求解 x2-ax+b=0 解 输入

s=‘x^2-a*x+b’; x=solve(s,’x’) 可得 x=

[1/2*a+1/2*(a^2-4*b)^(1/

2)]

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[1/2*a-1/2*(a^2-4*b)^(1/2)]

例 求非线形方程组 X=asin(x)+bcos(y) Y=ccos(x)+dsin(y)

先建立m文件myfun.m

function q=myfun(p,a,b,c,d) x=p(1); y=p(2);

q(1)=-x+a*sin(x)+b*cos(y); q(2)=-y+c*cos(x)+d*sin(y); 然后输入

a=0.6;b=0.3;c=0.6;d=-0.3;

x0=[0.5,0.5]’; %初始值 [x,fv]=fsolve(@myfun,x0,[],a,b,c,d) 或

opt=optimset(‘MaxIter’,2);

[x,fv,ef,out,jac]=fsolve(@myfun,x0,opt,a,b,c,d)

4.差分方程的解:(P157) 一阶常系数线性差分方程

yn 1 ayn f(n)(a 0)

迭代法:

(8.3)

yn 1 ayn 0

(8.4)

设y0已知,将n 0,1,2,3 依次代入yn 1 ayn中,得

y1 ay0,y2 ay1 a2y0,y3 ay2 a3y0,

yn ay0(n 0,1,2,3 )yn any0

n

一般地,

容易验证:

满足差分方程,因此是差分方程的解.这个解法称为迭代法. 一般解法:

~若yn是(8.3)的一个特解 Yn yn ~yn

,令

*

yn ~yn AYnyn AYn

是(8.4)的通解 (8.3)的通解为

*

yn Aan

(A为任意常数)是(8.4)的通解

一阶常系数线性非齐次差分方程

f(n) c const,yn 1

ayn C

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迭代法:

设给定初值y0 y1 ay0 c

y2 ag1 c a2y0 c(1 a)

y3 ay2 c a3y0 c(1 a1 a2)

yn any0 c(1 a an 1)

n

当a 1时,1 a an 1

n

1 ac ncn1 a y ay c y a n0 1 a 01 a 1 a 1 a,

当a 1时,1 a an 1

一般解法:

n,yn y0 cn

n 0,1,2,3

s~ss

y kn设(8.5)具有n形式的特解,从而 k(n 1) akn c

k ak

当a 1时

,

~

yn

c

1 a

*yn Aan

k

当a 1时

二阶常系数线性差分方程

~yn

*y A

c

yn Aan

1 a

yn cn A

二阶常系数线性齐次差分方程

n

yn 2 ayn 1 byn 0

22

a a 4b a a 4bYn ( 0)2, 2

a b 0 1 22 nn a*

y C C 22122

a2 4b 0 n11a 4b 02 ; ,

a2 4b 0

a1

4b a2 i

22a1 2 i4b a2 i

22

1 i

1

a,

2其中

4b a2

2

1 r(cos isin ) 2 r(cos isin )

4b a2

r b,tg

1 n

yn 1 rn cosn isinn

2

2

二阶常系数线性非齐次差分方程

*yn rn(C1cosn C2sinn )

yn

2

2 rn cosn isinn

n

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yn 2 ayn 1 byn C

~s

s

k(n 2) ak(

n

1)s bkns c

c

ck

1 a b~yn

1 a b

~k

c

2 aycnn

2 ak

c~2

y 1 2n2

cn

通解:y

n 2cn(2) 2cn(n 1)

f(n) cq(n

c,q 1均为常数)yn 2 ayn 1 byn cqn knsqn

特解

~yn

q2 aq b 0

n cqnq2

aq b

2ny cnq

1

n

2q a

cn2qn 1c2n 2

n 4q a 2nq

f(n) cnk

(c const)

yn 2 ayn 1 byn cnk

ys

(BB2

k

特解

~n n0 B1n 2n Bkn)

1 a b 0,取s 01 a b 0,且a 2,

取s 11 a b 0,且a 2,取s 2

5.微分方程的解:(P45&P55)欧拉方法、龙格库塔方法 三、综合题(70’):

1.M文件的编写:脚本 y=f(x) Eg:1).编写y=n2+2m2 2).a. ; b.

]

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2.画图:(P10)

1).plot(x,y): 调用格式:plot(X,Y,S)

plot(Y)--以元素序号为横坐标,绘制折线图(演示)

plot(X,Y)--y和x为同维向量,则以x为横坐标,y为纵坐标绘制实线图 plot (X,Y1,S1,X,Y2,S2,……,X,Yn,Sn)--同时将多条线画在一起 2).ezplot:

MATLAB提供了一个ezplot函数绘制隐函数图形,下面介绍其用法。 (1) 对于函数f = f(x),ezplot函数的调用格式为: ezplot(f):在默认区间-2π<x<2π绘制f = f(x)的图形。 ezplot(f, [a,b]):在区间a<x<b绘制f = f(x)的图形。 (2) 对于隐函数f = f(x,y),ezplot函数的调用格式为:

ezplot(f):在默认区间-2π<x<2π和-2π<y<2π绘制f(x,y) = 0的图形。 ezplot(f, [xmin,xmax,ymin,ymax]):

在区间xmin<x<xmax和ymin<y<ymax绘制f(x,y) = 0的图形。 ezplot(f, [a,b]):在区间a<x<b和a<y< b绘制f(x,y) = 0的图形。 (3) 对于参数方程x = x(t)和y = y(t),ezplot函数的调用格式为: ezplot (x,y):在默认区间0<t<2π绘制x=x(t)和y=y(t)的图形。

ezplot(x,y, [tmin,tmax]):在区间tmin < t < tmax绘制x=x(t)和y=y(t)的图形。 3).subplot:

可以在同一个画面上建立几个坐标系,用subplot 命令 subplot函数的调用格式为:subplot(m,n,p)

把一个画面分割成m*n个图形区域,p代表当前的区域号,再每个区域中分别画一个图。

3.数据处理(检验):(P103) 1).方差已知,ztest 2).方差未知,ttest t检验应用条件:

1、当样本量较小时,理论上要求样本为来自正态总体的随机样本;

2、当两小样本均数比较时,要求两总体方差相等(方差齐性:即σ12 = σ22 ) 检验的基本步骤: (一)建立假设

其中μ0为样本所在总体均值.

t 值.

H0: 0;HA: 0

单样本t检验

其中,n为样本标准误.

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h=ttest(x,x0,alpha)

[h,sig,ci]=ttest(x,x0,alpha,tail)

输入:x为给定数据,x0为总体均数,α为检验水平,通常为0.05,0.01,默认时为0.05, tail取0, 1, -1分别表示备择假设为均值不等于,不大于,不小于x0.(注意 此时 的零假设)(缺省时为0).

输出:h=0,不拒绝H0; h=1,拒绝H0; sig为与t统计量有关的p值,ci为均值真值的1-alpha置信区间. 两样本均数的t检验

对两个独立同方差(方差未知)正态总体的样本均值差异进行t检验

H0: 1 2;HA: 1 2

建立假设;

Matlab实现: 两样本t检验 函数:ttest2;调用格式: h=ttest2(x,y)

[h,significance,ci]=ttest2(x,y,alpha)

[h,significance,ci]= ttest2(x,y,alpha,tail) 输入:x,y为给定数据, tail取0, 1, -1分别表示备择假设为μx≠ μy , μx≤ μy , μx≥μy .

输出:h=0,不拒绝H0; h=1,拒绝H0;sig为P值;ci为置信区间.

4.微分方程数值解:【编程、绘图】(P45) 1).向前欧拉公式:

而y(xn 1) yn 1,y(xn) yn,故上式可写成:

yn 1 yn hf(xn,yn),

(3)式即为向前欧拉公式。

n=0,1,… (3)

2).改进欧拉公式:

为简化计算,且能提高精度,将梯形公式中的迭代过程简化为两步:

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在matlab中编制如下的函数文件gjeuler.m将其实现. function [x,y]= gjeuler(fun,x0,xf,y0,h) n=fix((xf-x0)/h); y(1)=y0; x(1)=x0;

x(n)=0; y(n)=0; for i=1:(n-1) x(i+1)=x0+i*h;

y1=y(i)+h*feval(fun,x(i),y(i)); y2=y(i)+h*feval(fun,x(i+1),y(i)); y(i+1)=(y1+y2)/2; end

例 应用改进的欧拉方法求 首先建立函数文件fun.m: function f=fun(x,y) f=-y+x+1;

然后在主程序中输入: [x,y]=gjeuler('fun',0,1,1,0.1)即可.

3).龙格—库塔方法:

龙格-库塔方法的基本思想就是:在[xn,xn+1]内多取几个点,将它们的导数加权后代替f(x,y(x)),设法构造出精度更高的计算公式。

高阶微分方程需要先降阶为一阶微分方程组:

'

y y2 1y'' f(x,y,y'') ' y2 f(x1,y1,y2)y2 y1'

y' y x 1,y(0) 1

y1

y

解析解

desolve(‘eqn1’,’eqn2’, ...,’x’)

求常微分方程(组)的解析解。

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例3 计算 y’=y+2x , y(0)=1,

解:1、建立m-文件fun1.m如下: function dot1=fun1(x,y); 2、取t0=0,tf=1,输入命令

[x,y]=ode23('fun1',0,1,1,0) dot1=y+2*x;

注:

1、在解n个未知函数的方程组时,x0和x均为n维向量,m-文件中的待解方程组应以x的分量形式写成,返回的值应为列向量。

2、使用Matlab求数值解时,高阶微分方程必须等价地变换成一阶微分方程组.

2、取t0=0,tf=20,输入命令:

1、建立m-文件vdp1.m如下: function dy=vdp1 (t,y) dy=zeros(2,1); dy(1)=y(2);

dy(2)=(1-y(1)^2)*y(2)-y(1); 5.优化问题:【线性规划】(P129)

用MATLAB优化工具箱解线性规划:

1、模型:min z=cX

s.t.AX b

[t,y]=ode23('vdp1',[0 20],[1 0]); y1=y(:,1);y2=y(:,2);

plot(t,y1,t,y2,'--');

title('Van Der Pol Solution '); xlabel('Time,Second'); ylabel('y(1)andy(2)')

命令:x=linprog(c,A,b)

2、模型:min z=cX

s.t.AX b

Aeq X beq

命令:x=linprog(c,A,b,Aeq,beq)

AX b存在,则令A=[ ],b=[ ].注意:若没有不等式:

3、模型:min z=cX

s.t.AX b

Aeq X beq

VLB≤X≤VUB

命令:[1] x=linprog(c,A,b,Aeq,beq, VLB,VUB) [2] x=linprog(c,A,b,Aeq,beq, VLB,VUB, X0)

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lambda~lagqange乘子,其维数等于约束条件个数, 非零向量对应于起作用约束

lambda ineqlin lambda eqlin lambda upper

lambda lower

等式约束Ax=b下的Lagrange乘子法

解二次规划的有效集方法

1、Matlab求解二次规划(QP)

标准型为:

1XTHX+cTX

2

s.t. AX<=b Aeq X beq

用MATLAB软件求解,其输入格式如下: 1. x=quadprog(H,C,A,b);

2. x=quadprog(H,C,A,b,Aeq,beq);

3. x=quadprog(H,C,A,b,Aeq,beq,VLB,VUB); 4. x=quadprog(H,C,A,b, Aeq,beq ,VLB,VUB,X0);

5. x=quadprog(H,C,A,b, Aeq,beq ,VLB,VUB,X0,options); 6. [x,fval]=quaprog(...);

7. [x,fval,exitflag]=quaprog(...);

8. [x,fval,exitflag,output]=quaprog(...); 2、一般非线性规划

VLB≤X≤VUB

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其中X为n维变元向量,G(X)与Ceq(X)均为非线性函数组成的向量,其它变量的含义与线性规划、二次规划中相同.用Matlab求解上述问题,基本步骤分三步: 1. 首先建立M文件fun.m,定义目标函数F(X): function f=fun(X); f=F(X);

0或Ceq(X)=0,2. 若约束条件中有非线性约束:G(X)

则建立M文件nonlcon.m定义函数G(X)与Ceq(X): function [G,Ceq]=nonlcon(X) G=... Ceq=...

标准型为:

min F(X)

s.t AX<=b G(X) Ceq(X)=0 VLBXVUB

3. 建立主程序.非线性规划求解的函数是fmincon,命令的基本格式如下: (1) x=fmincon(‘fun’,X0,A,b)

(2) x=fmincon(‘fun’,X0,A,b,Aeq,beq)

(3) x=fmincon(‘fun’,X0,A,b, Aeq,beq,VLB,VUB)

(4) x=fmincon(‘fun’,X0,A,b,Aeq,beq,VLB,VUB,’nonlcon’) (5)x=fmincon(‘fun’,X0,A,b,Aeq,beq,VLB,VUB,’nonlcon’,options) (6) [x,fval]= fmincon(...)

(7) [x,fval,exitflag]= fmincon(...)

(8)[x,fval,exitflag,output]= fmincon(...) 6.拟合:(P100)

多项式拟合、线性拟合、输出函数:ployfit 例:求y=aebx时,Iny=Ina+bx,Iny与x成线性 x=[……];y=[];z= Iny;c=ployfit(x,z,1) 则a=ec(1),b=c(2) 7.层次分析:(P66)

成对比较矩阵,看出哪个因素最重要

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