数学建模笔记(六):常微分方程及其应用 | 您所在的位置:网站首页 › 生活中的数学模型并建模图片 › 数学建模笔记(六):常微分方程及其应用 |
文章目录
一、常微分方程概述1.什么是常微分方程2.以微分方程解决实际问题的一般思维3.微分方程求解4.微分方程适用问题5.建立微分方程模型的方法
二、物体的冷却过程1.问题背景2.问题分析3.模型建立与求解
三、水桶的放水过程1.问题背景2.问题分析3.模型建立与求解
四、放射性废料的处理1.问题背景2.问题一模型建立3.问题一模型求解4.问题二模型建立5.问题二模型求解6.结果分析
五、预测人口的增长1.问题背景2.问题分析3.模型求解
六、捕鱼业的持续收获1.问题背景2.问题分析3.问题假设4.模型建立5.一阶常微分方程的平衡点及其稳定性6.模型求解7.推广(效益模型)
七、军备竞赛1.问题背景2.模型假设3.模型建立4.模型求解(线性常系数微分方程组的平衡点及其稳定性)5.模型解释
八、种群的相互竞争1.问题背景2.模型假设3.模型建立4.模型求解5.各个平衡点稳定性的相轨线分析6.结果分析
九、种群的相互依存1.问题背景2.第一类类模型假设和建立3.第一类模型求解4.第一类结果分析
十、种群的弱肉强(食饵-捕食者模型)1.问题背景2.模型建立3.模型求解4.模型解释5.模型的缺点与改进
十一、药物中毒急救1.问题背景2.问题分析3.模型假设4.模型建立5.模型求解6.结果分析
十二、人口增长(两种模型的参数估计)1.问题背景2.指数增长模型参数估计(数据拟合)——最小二乘法3.指数增长模型参数估计(数据拟合)——数值微分4.改进后的指数增长模型参数估计(数据拟合)——线性最小二乘法5.三类方法比较与结果分析6.logistic模型——数值微分计算增长率,线性最小二乘估计参数7.logistic模型——非线性最小二乘估计参数8.两类方法比较与结果分析9.小结与批注
一、常微分方程概述
1.什么是常微分方程
利用MATLAB求解
当
t
t
t趋于正无穷大时,
x
(
t
)
x(t)
x(t)趋于
x
0
x_0
x0 预测长时间后的情况 效益最大点小于
r
2
\frac{r}{2}
2r
理解为竞争能力,定性分析 由于乙不能独立生存,所以在方程中为
−
1
-1
−1 要求
p
q
pq
pq都大于0 雅可比矩阵 雅可比矩阵的重要性在于它体现了一个可微方程与给出点的最优线性逼近。因此,雅可比矩阵类似于多元函数的导数
半衰期是指血液中药物的浓度降低一半所需用的时间 变量分离 非齐次一阶线性微分方程,以常数变易求解 假设血液总量为2000ml 根据临界药量算出临界时间,判断此时状况,再根据不同急救措施计算方程,讨论该采取何种措施;也可直接求出血药浓度立即所需要的最小排除率(也就是此时的导数为0)——原先的4.23倍
从方程的解出发
|
CopyRight 2018-2019 实验室设备网 版权所有 |