动物心率与体重的模型 动物消耗的能量p主要用于维持体温,而体内热量通过其表面积S散失,记动物体重为w,则\(P \propto S \propto w^{\alpha}\).又\(P\)正比于血流量\(Q\),而\(Q=wr\),其中\(q\)是动物每次心跳泵出的血流量,\(r\)为心率.假设\(q\)与\(r\)成正比,于是\(P \propto wr\).于是有\(r \propto w^{\alpha-1}=w^a\),有\(r=kw^a+b\). import numpy as np i

为期三周的数学建模国赛培训昨天正式结束了,还是有一定的收获的,尤其是在MATLAB的使用上. 1. 一些MATLAB的基础性东西: 元胞数组的使用:http://blog.csdn.net/z1137730824/article/details/39206823 对于任意文件夹的同一格式的图片的批量读取:http://blog.csdn.net/haizimin/article/details/39646595 关于MATLAB在微分/偏微分方程以及其他高等数学问题中的应用. 关于MATLAB在

这也许是我大学生涯最后一次参加数学建模比赛了吧,这次我们选择的问题是E题,以下是我们解题时候的一些思路.很多不易体现的项目产生对环境造成影响的指标可以由一些等同类型的指标来代替,如土地.森林植被被破环,可以根据生产率变动方法和置换成本法进行核算,大气污染可以用疾病成本法等来体现. 题目(谷歌翻译版本) 经济理论经常忽视其决策对生物圈的影响,或者为其需求承担无限的资源或能力.这种观点存在缺陷,现在环境面临着后果.生物圈提供了许多自然过程来维持健康和可持续的人类生活环境,这被称为生态系统服务.例子包

前言 不管是不是巴萨的球迷,只要你喜欢足球,就一定听说过梅西(Messi).苏亚雷斯(Suarez)和内马尔(Neymar)这个MSN组合.在众多的数学建模辅助工具中,也有一个犀利无比的MSN组合,他们就是python麾下大名鼎鼎的 Matplotlib + Scipy + Numpy三剑客. 本文是我整理的MSN学习笔记,有些理解可能比较肤浅,甚至是错误的.如果因此误导了某位看官,在工作中造成重大失误或损失,我顶多只能赔偿一顿饭——还得是我们楼下的十元盒饭.特此声明. 文中代码均从我的这台时不

建模比赛已经过去三天了,但留校的十多天里,自己的收获与感受依然长存于心.下面的大致流程,很多并没有细化,下面很多情况都是在假设下进行的,比如假设飞机能够来回运送药品,运货无人机就只运货,在最大视距下侦查等. 题目下载:点击下载 首先,因为这道题中的变量太多,我们需要对变量的数量进行减小. 一.变量设置 二.约束条件 1.从基地运输到医院的药包量必须满足医院的需求. 2.无人机最大行驶距离能否满足来回医院. 三.目标函数 1.计算基地到医院的时间: 2.我们希望时间最优(最短),则取满足约束条件b

虽然python也能做数据分析,不过参加数学建模,咱还是用专业的 1. Matlab-入门篇:Hello world! 程序员入门第一式: disp(‘hello world!’) 2. 基本运算 先了解基本的运算符,做一些简单的尝试: +   Plus; addition operator. -   Minus; subtraction operator. *   Scalar and matrix multiplication operator. ^   Scalar and matrix

一.学习目标. (1)了解Matlab与数学建模竞赛的关系. (2)掌握Matlab数学建模的第一个小实例—评估股票价值与风险. (3)掌握Matlab数学建模的回归算法. 二.实例演练. 1.谈谈你对Matlab与数学建模竞赛的了解. Matlab在数学建模中使用广泛:MATLAB 是公认的最优秀的数学模型求解工具,在数学建模竞赛中超过 95% 的参赛队使用 MATLAB 作为求解工具,在国家奖队伍中,MATLAB 的使用率几乎 100%.虽然比较知名的数模软件不只 MATLAB. 人们喜欢使

好久好久没有写博客了...挺累的,从二月份开始找暑期实习,接着在进行暑期实习,然后马不停蹄地进行秋招,现在总算结束实习,前两天又参加了华为杯数学建模竞赛,感觉接下来就会很轻松了,希望能好好休息休息.这次的比赛还是挺简单的,比起以前参加社会性质的比赛不同,这次不管是从题目还是从要求上都简单几个档次. 1. 数据清洗 2.降维 3.模型训练 4.优化 5.画图 6.结论 1. 数据清洗 说实话,我是挺费解的,看到论坛上好多人都在骂B题数据不对,数据质量差,其实来说,数据整体还算不错,只有几列问题比较

数据导入是所有数模编程的第一步,比你想象的更重要. 先要学会一种未必最佳,但是通用.安全.简单.好学的方法. 『Python 数学建模 @ Youcans』带你从数模小白成为国赛达人. 1. 数据导入是所有数模编程的第一步 编程求解一个数模问题,问题总会涉及一些数据. 有些数据是在题目的文字描述中给出的,有些数据是通过题目的附件文件下载或指定网址提供的,还有些数据是需要自己搜集的.不论是哪种方式获得的数据,也不论哪种类型的问题和算法,首先都是要把这些数据以适当的方式和格式导入到程序中. 如果数据

线性规划是很多数模培训讲的第一个算法,算法很简单,思想很深刻. 要通过线性规划问题,理解如何学习数学建模.如何选择编程算法. 『Python小白的数学建模课 @ Youcans』带你从数模小白成为国赛达人. 1. 求解方法.算法和编程方案 线性规划 (Linear Programming,LP) 是很多数模培训讲的第一个算法,算法很简单,思想很深刻. 线性规划问题是中学数学的内容,鸡兔同笼就是一个线性规划问题.数学规划的题目在高考中也经常出现,有直接给出线性约束条件求线性目标函数极值,有间接给出

整数规划与线性规划的差别只是变量的整数约束. 问题区别一点点,难度相差千万里. 选择简单通用的编程方案,让求解器去处理吧. 『Python小白的数学建模课 @ Youcans』带你从数模小白成为国赛达人. 1. 从线性规划到整数规划 1.1 为什么会有整数规划? 线性规划问题的最优解可能是分数或小数.整数规划是指变量的取值只能是整数的规划. 这在实际问题中很常见,例如车间人数.设备台数.行驶次数,这些变量显然必须取整数解. 整数规划并不一定是线性规划问题的变量取整限制,对于二次规划.非线性规划问

分析赛题类型,才能有的放矢. 评论区留下邮箱地址,送你国奖论文分析 『Python小白的数学建模课 @ Youcans』 带你从数模小白成为国赛达人. 1. 数模竞赛国赛 A题类型分析 年份 题目 要求 方法 2020A 炉温曲线 建立温度模型,计算炉温曲线,确定最大速度 根据传热学方程建立温度分布机理模型:建立单目标优化模型 微分方程 单目标优化 2019A 高压油管的压力控制 确定不同条件下的控制方案 根据力学方程建立压力变化机理方程:建立单目标优化模型 微分方程 单目标优化 2018A 高

0-1 规划不仅是数模竞赛中的常见题型,也具有重要的现实意义. 双十一促销中网购平台要求二选一,就是互斥的决策问题,可以用 0-1规划建模. 小白学习 0-1 规划,首先要学会识别 0-1规划,学习将问题转化为数学模型. 『Python小白的数学建模课 @ Youcans』带你从数模小白成为国赛达人. 1. 什么是 0-1 规划? 0-1 整数规划是一类特殊的整数规划,变量的取值只能是 0 或 1. 0-1 变量可以描述开关.取舍.有无等逻辑关系.顺序关系,可以处理背包问题.指派问题.选址问题

新冠疫情深刻和全面地影响着社会和生活,已经成为数学建模竞赛的背景帝. 本文收集了与新冠疫情相关的的数学建模竞赛赛题,供大家参考,欢迎收藏关注. 『Python小白的数学建模课 @ Youcans』带你从数模小白成为国赛达人. 0. 前言:新冠疫情成了数模竞赛的背景帝 新冠疫情爆发以来,不仅严重影响到全球的政治和经济,也深刻和全面地影响着社会和生活的方方面面,甚至已经成为数学建模竞赛的背景帝. 传染病模型本来就是数学建模课程中的常见问题和模型.随着疫情的影响越来越严重.广泛和持久,不仅疫情传播.疫

Python 实例介绍固定费用问题的建模与求解. 学习 PuLP工具包中处理复杂问题的快捷使用方式. 『Python小白的数学建模课 @ Youcans』带你从数模小白成为国赛达人. 前文讲到几种典型的 0-1 规划问题,给出了 PuLP 求解的案例.由于 0-1 规划问题种类很多,又是数模竞赛热点,有必要再结合几个实例进行介绍. 1. 固定费用问题案例解析 1.1 固定费用问题(Fixed cost problem) 固定费用问题,是指求解生产成本最小问题时,总成本包括固定成本和变动成本,而选

选址问题是要选择设施位置使目标达到最优,是数模竞赛中的常见题型. 小白不一定要掌握所有的选址问题,但要能判断是哪一类问题,用哪个模型. 进一步学习 PuLP工具包中处理复杂问题的字典格式快捷建模方法. 欢迎关注『Python小白的数学建模课 @ Youcans』系列,每周持续更新 1. 选址问题 选址问题是指在某个区域内选择设施的位置使所需的目标达到最优.选址问题也是一种互斥的计划问题. 例如投资场所的选址:企业要在 m 个候选位置选择若干个建厂,已知建厂费用.运输费及 n 个地区的产品需求量,

传染病的数学模型是数学建模中的典型问题,常见的传染病模型有 SI.SIR.SIRS.SEIR 模型. 考虑存在易感者.暴露者.患病者和康复者四类人群,适用于具有潜伏期.治愈后获得终身免疫的传染病. 本文详细给出了 SEIR 模型微分方程的建模.例程.结果和分析,让小白都能懂. 『Python小白的数学建模课 @ Youcans』带你从数模小白成为国赛达人. 1. SEIR 模型 1.1 SEIR 模型的提出 建立传染病的数学模型来描述传染病的传播过程,要根据传染病的发病机理和传播规律, 结合疫情

传染病的数学模型是数学建模中的典型问题,常见的传染病模型有 SI.SIR.SIRS.SEIR 模型. SEIR 模型考虑存在易感者.暴露者.患病者和康复者四类人群,适用于具有潜伏期.治愈后获得终身免疫的传染病. 本文详细给出了几种改进 SEIR 模型微分方程的思路.建模.例程和结果,让小白学会模型分析与改进. 『Python小白的数学建模课 @ Youcans』 带你从数模小白成为国赛达人. Python小白的数学建模课-B2.新冠疫情 SI模型 Python小白的数学建模课-B3.新冠疫情 S

Python小白的数学建模课-B4. 新冠疫情 SIR模型 传染病的数学模型是数学建模中的典型问题,常见的传染病模型有 SI.SIR.SIRS.SEIR 模型. SIR 模型将人群分为易感者(S类).患病者(I类)和康复者(R 类),考虑了患病者治愈后的免疫能力. 本文详细给出了 SIR 模型微分方程.相空间分析的建模.例程.结果和分析,让小白都能懂. 『Python小白的数学建模课 @ Youcans』带你从数模小白成为国赛达人. 1. 疫情传播 SIR 模型 传染病的传播特性不可能通过真实的

非线性规划是指目标函数或约束条件中包含非线性函数的规划问题,实际就是非线性最优化问题. 从线性规划到非线性规划,不仅是数学方法的差异,更是解决问题的思想方法的转变. 非线性规划问题没有统一的通用方法,我们在这里学习的当然不是数学方法,而是如何建模.如何编程求解. 『Python小白的数学建模课 @ Youcans』带你从数模小白成为国赛达人. 1. 从线性规划到非线性规划 本系列的开篇我们介绍了线性规划 (Linear Programming) 并延伸到整数规划.0-1规划,以及相对复杂的固定费