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正文內(nèi)容

全國大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競賽常用建模方法探討-畢業(yè)論文(編輯修改稿)

2024-10-02 16:43 本頁面
 

【文章內(nèi)容簡介】 9 t =t 0 時, )(tp =p0. (2) 可以求得微分方程 (1)滿足初始條件 (2)的解為(設(shè) a 是常數(shù)) )(tp =p0e )0( tta ? , (3) 即人口總數(shù)按指數(shù)增長。 模型參數(shù)的意義和作用: t 0 為初始時刻(初始年度), p0 為初始年度 t 0 的人口總數(shù),a 為每年的人口凈增長率, b 為人口出生率, d 為人口死亡率。 Malthus 人口模型所說的人口并不一定限于人,可以是認(rèn)可一個生物群體,只要滿足類似的性質(zhì)即可。 線性差分方程的解法 方程 )(...110 nbxaxaxa nkknkn ???? ??? ( 1) 其中 kaaa ,..., 10 為常數(shù),稱方程( 1)為常系數(shù)線性方程。 又稱方程 0...110 ???? ??? nkknkn xaxaxa ( 2) 為方程( 1)對應(yīng)的齊次方程。 如 果( 2)有形如 nnx ?? 的解,帶入方程中可得: 0... 1110 ????? ?? kkkk aaaa ??? ( 3) 稱方程( 3)為方程( 1)、( 2)的特征方程。 顯然,如果能求出( 3)的根,則可以得到( 2)的解。 基本結(jié)果如下: ① 若( 3)有 k 個不同的實根,則( 2)有通解: nkknnn cccx ??? ???? . . .2211 , ② 若( 3)有 m重根 ? ,則通解中有構(gòu)成項: nmm ncc ?)...( 121 ???? ??? ③ 若( 3)有一對單復(fù)根 ??? i?? ,令: ??? ie?? , ?????? a r c t a n,22 ??? ,則( 2)的通解中有構(gòu)成項: nc nn ???? s inc o s 21 ?? ? ④ 若有 m 重復(fù)根: ??? i?? , ??? ie?? ,則( 2 )的通項中有成 10 項: nncncc nmmmmnmm ???? s i n)...(c o s)...( 1221121 ??? ????? ??????? 綜上所述,由于方程( 3)恰有 k 個根,從而構(gòu)成方程 ( 9)的通解中必有 k 個獨立的任意常數(shù)。通解可記為: ?nx 如果能得到方程( 1)的一個特解: *nx ,則( 1)必有通解: ?nx ?nx + *nx ( 11) ( 1) 的特解可通過待定系數(shù)法來確定。 例如:如果 )(),()( npnpbnb mmn? 為 n 的多項式,則當(dāng) b 不是特征根時,可設(shè)成形如 )(nqb mn 形式的特解,其中 )(nqm 為 m 次多項式;如果 b 是 r 重根時,可設(shè) 特解:rnb )(nqm ,將其代入( 8)中確定出系數(shù)即可。 4 數(shù)據(jù)差值與擬合方法 在生產(chǎn)實踐和科學(xué)研究中,常常有這樣的問題:由實驗或測量得到變量間的一批離散樣點,要求由此建立變量之間的函數(shù)關(guān)系或得到樣點之外的數(shù)據(jù)。與此有關(guān)的一類問題是當(dāng)原始數(shù)據(jù) ),(,),(),( 1100 nn yxyxyx ?精度較高,要求確定一個初等函數(shù) )(xPy? (一般用多項式或分段多項式函數(shù))通過已知各數(shù)據(jù)點(節(jié)點),即 nixPy ii ,1,0,)( ??? ,或要求得函數(shù)在另外一些點(插值點)處的數(shù)值,這便是插值 問題。 拉格朗日插值法 數(shù)據(jù)建模有兩大方法:一類是插值方法,另一類是擬合函數(shù)一般的說,插值法比較適合數(shù)據(jù)準(zhǔn)確或數(shù)據(jù)量小的情形。然而 Lagrange 插值有很多種, 1 階, 2 階 ,? n 階。我們可以利用拉格朗日插值求方程,根據(jù)它的程序求原方程的圖像。下面我具體介紹分析一下拉格朗日插值的算法設(shè)計及應(yīng)用。 已知函數(shù) y=f(x)在若干點 ix 的函數(shù)值 iy = ??ixf ( i=0,1, ?? ,n)一個差值問題就是求一“簡單”的函數(shù) p(x): p( ix )= iy ,i=0,1, ?? ,n, (1) 11 則 p(x)為 f(x)的插值函數(shù),而 f(x)為被插值函數(shù)會插值原函數(shù), 0x , 1x , 2x , ..., nx 為插值節(jié)點,式( 1)為插值條件,如果對固定點 ?x 求 f( ?x )數(shù)值解,我們稱 ?x 為一個插值節(jié)點,f( ?x )? p(?x )稱為 ?x 點的插值,當(dāng) ?x ? [min( 0x , 1x , 2x , ..., nx ), max( 0x , 1x , 2x , ..., nx )]時,稱為內(nèi)插 ,否則稱為外插式外推,特別地,當(dāng) p(x)為不超過 n 次多項式時稱為 n 階 Lagrange插值。 ① 線性插值公式 )1(1L : 設(shè)已知 0x , 1x 及 0y =f( 0x ) , 1y =f( 1x ), )(1xL 為不超過一次多項式且滿足 )( 01 xL = 0y , )(11xL = 1y ,幾何上, )(1xL 為過( 0x , 0y ),( 1 x , 1y )的直線,從而得到 )(1xL = 0y + 01 01 xxyy??( x 0x ) . ( 2) 為了推廣到高階問題,我們將式( 2)變成對稱式 )(1xL =0l ( x) 0y +1l (x) 1y . 其中, 0l ( x) = 101xx xx?? ,1l (x)= 010xx xx?? 。均為 1 次多項式且滿足 0l ( x) =1 且 1l (x)=0。或 0l ( x) =0 且 1l (x)=1。 兩關(guān)系式可統(tǒng)一寫成 )(ii xl =??? ??ji ji01 。 ( 3) ② n 階 Lagrange 插值公式 )(xLn : 設(shè)已知 0x , 1x , 2x , ..., nx 及 iy =f( ix )(i=0,1,.....,n), )(xLn為不超過 n 次多項式且滿足 iin yxL ?)( ( i=0,1,...n) . 易知 )(xLn =0l ( x) 0y +....+ )(xln ny . 其中, )(xli 均為 n 次多項式且滿足式( 3)( i,j=0,1,...,n) ,再由 jx ( j? i)為 n 次多項式)(xli 的 n 個根知 )(xli =c????niijjxx0.最后,由 ???? ???1)()(0nijjjiji xxcxlc=????nijjji xx0)(1,i=0,1,...,n. 12 總之, )(xLn = ini i yxl??0 )( , )(xli =.0??? ??nijj jijxx xx式為 n 階 Lagrange 插值公式,其中, )(xli( i=0,1,...n)稱為 n 階 Lagrange 插值的基函數(shù)。 最小二乘法 在兩個觀測量中,往往總有一個量精度比另一個高得多,為簡單起見把精度較高的觀測量看作沒有誤差,并把這個觀測量選作 x,而把所有的誤差只認(rèn)為是 y 的誤差。設(shè) x 和y 的函數(shù)關(guān)系由理論公式 y= f( x; c1, c2,?? cm) ( 001) 給出,其中 c1, c2,?? cm是 m個要通過實驗確定的參數(shù)。對于每組觀測數(shù)據(jù)( xi,yi) i= 1, 2,??, N。都對應(yīng)于 xy 平面上一個點。若不存在測量誤差,則這些數(shù)據(jù)點都準(zhǔn)確落在理論曲線上。只要選取 m組測量值代入式( 001),便得到方程組 yi= f( x; c1, c2,?? cm) ( 002) 式中 i= 1, 2,??, m 個方程的聯(lián)立解即得 m 個參數(shù)的數(shù)值。顯然 Nm 時,參數(shù)不能確定。 在 Nm的情況下,式( 002)成為矛盾方程組,不能直接用解方程的方法求得 m個參數(shù)值,只能用曲線擬合的方法來處理。設(shè)測量中不存 在著系統(tǒng)誤差,或者說已經(jīng)修正,則 y 的觀測值 yi 圍繞著期望值 f( x; c1, c2,?? cm) 擺動,其分布為正態(tài)分布,則yi 的概率密度為 ? ? ? ?? ? ?????????? ??? 2 2212 , . . . . . . ,。e x p2 1imiiiicccxfyyp??? , 式中 i? 是分布的標(biāo)準(zhǔn)誤差。為簡便起見,下面用 C 代表( c1, c2,?? cm)??紤]各次測量是相互獨立的,故觀測值( y1, y2,?? cN)的似然函數(shù) ? ? ? ?? ? ?????????? ??? ??Ni iiNN CxfyL 1 2 221 。21e xp...2 1 ????? . 取似然函數(shù) L 最大來估計參數(shù) C,應(yīng)使 ? ?? ? mi n。1122 ????Ni iii Cxfy? ( 003) 取最小值:對于 y 的分布不限于正態(tài)分布來說,式( 003)稱為最小二乘法準(zhǔn)則。若為正態(tài)分布的情況,則最大似然法與最小二乘法是
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