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

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

今天为大家带来混合高斯模型的EM推导求解过程. watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQveHVhbnl1YW5zZW4=/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center" alt=""> 所有代码例如以下! def NDimensionGaussian(X_vector,U_Mean,CovarianceMatrix): #X

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小白往往听到微分方程就觉得害怕,其实数学建模中的微分方程模型不仅没那么复杂,而且很容易写出高水平的数模论文. 本文介绍微分方程模型的建模与求解,通过常微分方程.常微分方程组.高阶常微分方程 3个案例手把手教你搞定微分方程. 通过二阶 RLC 电路问题,学习微分方程模型的建模.求解和讨论. 欢迎关注『Python小白的数学建模课 @ Youcans』系列,每周持续更新 1. 微分方程 1.1 基本概念 微分方程是描述系统的状态随时间和空间演化的数学工具.物理中许多涉及变力的运动学.动力学问题,如空

How do decision trees for regression work? 决策树模型既可以求解分类问题(对应的就是 classification tree),也即对应的目标值是类别型数据,也可以应用于回归预测问题的求解(regression tree),其输出值则可以是连续的实数值.一般市面上介绍决策树模型的书及相关的教学视频,通常只关注决策树在分类问题上的求解,而一笔带过对回归树的介绍.事实上,二者的构建过程也确实没有本质的不同,二者的差异主要集中在划分属性时的划分原则上. 1.

FESTUNG模型介绍-1.对流方程求解 1. 控制方程 对流问题中,控制方程表达式为 \[\partial_t C + \partial_x (u^1 C) + \partial_y (u^2 C) = 0, \quad \mathrm{in} \; \Omega \] 其中边界处包含 Dirichlet 和 Neumann 边界条件,分别为 \[\begin{array}{cl} C = C_D & \mathrm{on} \; \partial \Omega_D, \\ - \nabla

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

小白往往听到微分方程就觉得害怕,其实数学建模中的微分方程模型不仅没那么复杂,而且很容易写出高水平的数模论文. 本文介绍微分方程模型边值问题的建模与求解,不涉及算法推导和编程,只探讨如何使用 Python 的工具包,零基础求解微分方程模型边值问题. 通过 3个 BVP 案例层层深入,手把手教你搞定微分方程边值问题. 欢迎关注『Python小白的数学建模课 @ Youcans』系列,每周持续更新 1. 常微分方程的边值问题(BVP) 1.1 基本概念 微分方程是指含有未知函数及其导数的关系式. 微分

最近新型冠状病毒疫情越来越严重了,待在家中没法出去,学习一下经典传染病模型. 这里总结了五个模型,分别是SI模型,SIS模型,SIR模型,SIRS模型,SEIR模型. 这几种模型的特点先介绍一下. 首先定义SEIR: S为易感者 (Susceptible),指未得病者,但缺乏免疫能力,与感染者接触后容易受到感染: E为暴露者 (Exposed),指接触过感染者,但暂无能力传染给其他人的人,对潜伏期长的传染病适用: I为感病者 (Infective),指染上传染病的人,可以传播给 S 类成员,将其

条件随机场CRF(一)从随机场到线性链条件随机场 条件随机场CRF(二) 前向后向算法评估标记序列概率 条件随机场CRF(三) 模型学习与维特比算法解码 在CRF系列的前两篇,我们总结了CRF的模型基础与第一个问题的求解方法,本文我们关注于linear-CRF的第二个问题与第三个问题的求解.第二个问题是模型参数学习的问题,第三个问题是维特比算法解码的问题. 1. linear-CRF模型参数学习思路 在linear-CRF模型参数学习问题中,我们给定训练数据集$X$和对应的标记序列$Y$,$K$

Wolsey“强整数规划模型”经典案例之一单源固定费用网络流问题 阅读本文可以理解什么是“强”整数规划模型. 单源固定费用网络流问题见文献[1]第13.4.1节(p229-231),是"强整数规划建模“的极好案例. 本文是本博客原创,本博客不转贴他人作品. 单源固定费用网络流问题(The Signle Source Fixed Charge Network Flow Problem) 单源固定费用网络流问题:给定一个有向网络 (边数为m,节点数n),网络上只有一个流量流入节点(标记为1),但有若

知识点 旅行商问题的线性规划模型旅行商问题的+Leapms模型及CPLEX求解C++调用+Leapms 旅行商问题 旅行商问题是一个重要的NP-难问题.一个旅行商人目前在城市1,他必须对其余n-1个城市访问且仅访问一次而后回到城市1,请规 划其最短的循环路线. 旅行商问题的建模 设城市i,j之间的距离为D[i][j],又设0-1变量x[i][j]表示从城市i到城市j的道路是否在循环路线上.于是旅行商问题的目标可以被写成: min sum{i=1,...,n;j=1,...,n;i<>j}(D[

1. “二分法解方程” 在二分法中,从区间[a,b]开始,用函数值f(a)与f(b)拥有相反的符号.如果f在这个区间连续,则f的图像至少在x=a,x=b之间穿越x轴一次,因此方程f(x)=0在[a,b]之间至少有一个解,通过逐步对[a,b]区间进行二分处理,选取在那一部分改变了符号,逐步缩小方程解的更小区域. /************************************************************************/ /*二分法 解方程 */ /*****

前言 最近小编学了运筹学中的单纯形法.于是,很快便按奈不住跳动的心.这不得不让我拿起纸和笔思考着,一个至关重要的问题:如何用单纯形法装一个完备的13? 恰巧,在我坐在图书馆陷入沉思的时候,一位漂亮的小姐姐靠过来,说:“同学,你是在看线性规划吗?你能帮我看看这道题该怎么解好吗?” 纳尼?还真是瞌睡来了送枕头.但是,尽管心里万马奔腾,还是要装作若无其事的样子,蛋蛋一笑.“这个啊,简单!让我来算算.” 但是一拿到题目之后,扫了一眼.惊得差点没把笔吞下去.这……城里人都这么会play的吗?我*,25个变

最近建立了一个网络流模型,是一个混合整数线性规划问题(模型中既有连续变量,又有整型变量).当要求解此模型的时候,发现matlab优化工具箱竟没有自带的可以求解这类问题的算法(只有bintprog求解器,但是只能求解不含连续变量的二值线性规划问题).于是在网上找了一些解决问题的途径,下面说说我试过的几种可能的解决方案,包括cplex.GLPK.lpsolve 和 yalmip. cplex 首先想到的是IBM公司大名鼎鼎的cplex.cplex是IBM公司一款高性能的数学规划问题求解器,可以快速.

https://zhuanlan.zhihu.com/p/30302498 陈运文 ​ 复旦大学 计算机应用技术博士 40 人赞同了该文章 [作者] 刘书龙,现任达观数据技术部工程师,兴趣方向主要为自然语言处理和数据挖掘. word2vec是Google研究团队的成果之一,它作为一种主流的获取分布式词向量的工具,在自然语言处理.数据挖掘等领域有着广泛的应用.达观数据的文本挖掘业务有些地方就使用了该项技术.本文从以下几个方面简要介绍Word2vec的skip-gram模型: 第一部分对比word2

在高中时除了物理竞赛没有学习外,竞赛的五大学科剩下的四门均有所涉猎及参加,因而精力分散太多.因此下定决心大学时可以广泛涉猎知识,但是主攻的竞赛只能有两个ACM和MCM,如今虽然高考完挂,但学术之心尚存,而SIR模型对我来说便是数学海洋中的一块拾贝 舆论的力量一向是被政府所重视的,所以在战时拥有自己的电台,掌握说话权是相当的重要.对于商人,他们希望他们促销打折的消息迅速的传播,同样对于普通百姓来说,家长里短,一个消息的传播往往是复杂而多变的,因此研究消息传播的一般规律显得尤为重要.现在我们迫切想知

1.概率图模型 概率图模型是一类用图来表达变量相关关系的概率模型,它以图为表示工具,最常见的是用一个结点表示一个或一组随机变量,结点之间的边表示变量间的概率相关关系.概率图模型可大致分为两类:第一类是使用有向无环图表示变量间的依赖关系,称为有向图模型或贝叶斯网,第二类是使用无向图表示变量间的相关关系,称为无向图模型或马尔科夫网. 2.马尔科夫系列 马尔科夫过程和马尔科夫链: 马尔科夫过程:随机过程中,有一类具有“无后效性性质”,即当随机过程在某一时刻to所处的状态已知的条件下,过程在时刻t>to

3.3 等效电路模型的构建 接下来,让我们完善直流变压器模型来解决变换器的损耗问题.这将使用众所周知的电路分析技术来确定变换器的电压,电流和效率. 在前面的章节,我们利用电感伏秒平衡和电容电荷平衡得到了式(3.11)和式(3.13),这里我们重写: \[<v_{L}> = 0 =V_{g} - IR_{L} -D^{'}V \\<i_{C}> = 0 =D^{'}I - \frac{V}{R} \tag{3.15} \] 这些方程表明,电感电压与电容电流的直流分量为0.与其像上一节