1樓:zjpwang磊
設投資abcde分別x1x2x3x4x5
根據題列出各個方程(目標函式和約束函式)
-程式---
max=;x2+x3+x4>=4;
x1+x2+x3+x4+x5<=10;
6*x1+6*x2-4*x3-4*x4+36*x5<=0;
4*x1+10*x2-1*x3-2*x4-3*x5<=0;
即**ace分別投資百萬元,百萬元,百萬元,最大稅後收益為百萬元.
2)(3)只要稍稍變動模型和結果的分析。
2)由(1)的結果中影子**可知,若資金增加100萬元,收益可增加百萬元.大於以的利率借到l00萬元資金的利息,所以應借貸.投資方案需將上面模型第2個約束右端改為ll,求解得到:
**ace分別投資2.40百萬元,8.10百萬元,0.50百萬元,最大稅後收益為0.3007百萬元.
3)由(1)的結果中目標函式係數的允許範圍(員優解不變)可知,**a納稅前收益可增0.35%,故若**a的稅前收益增加為4.5%,投資不應改變;**c的稅前收益可減0.112%(注意按50%的稅率納稅),故若**c的稅前。
收益減少為4.8%,投資應該改變.
2樓:匿名使用者
題目描述簡單 點落。
數學模型及其解法
3樓:中地數媒
按照描述地下水流變數的性質,地下水流的數學模型可分為兩類。一類是隨機模型,研究的物件是隨機變數,即該變數的取值不是確定性的而是概率。另一類是確定性模型,模型中變數取確定值,確定性模型由上述一個或一組微分方程及其相應的定解條件所構成,本教材僅介紹確定性模型(下文簡稱數學模型)。
求解數學模型的方法主要有3類:即解析法、數值法(數值模擬法)和物理模擬法。
解析法是應用數學分析方法獲得一個用連續函式表達其解的方法(通常以水頭h表示)。這個函式式(稱解析解)反映了含水層引數、源匯項及邊界條件等對水頭時空分佈的影響,因此,可以直接或通過數學分析方法來揭示各因素與水頭h時空分佈的內在聯絡。我們強調解析解是個連續函式,就是說其解可以給出任何空間點和時間點的水頭值,因而可以通過數學分析方法給定任意時空點的水力坡度j、滲流速度v和任意斷面的流量等運動要素。
它的另一個優點是,解析解是精確的。解析法的主要缺點是,能夠求解的問題一般比較簡單,除個別問題外,一般要求含水層為均質、等厚、邊界為直線、圓形或無界等。
數值方法與解析法不同,其解(稱數值解)不是一個連續分佈的函式,而是按要求事先設計好的時空離散點上的數值解(例如水頭值)。這些數值解不能直接給出含水層引數、源匯項、邊界等各因素對水頭時空分佈的函式關係,只能從數值分佈特徵去尋找規律。另外,數值解本身是一種近似解。
然而它最大的優點是,不受水文地質條件的限制,可用於自然界各種複雜的條件。一般地講,只要地下水運動機理清楚了的問題,都可用數值法求解。數值解方法的運算量往往很大,一般要藉助於電子計算機才能實現。
物理模擬方法:由於已知控制地下水運動的基本微分方程是拋物線方程和橢圓方程等,這一數學物理方程在其他物理現象方面也存在,例如電動力學、熱動力學等。因此,如果研究物件的幾何形狀、引數分佈與邊界條件是相似的,則可以利用一種物理現象來研究另一種物理現象,這是物理模型。
藉助某種物理模型來研究滲流的方法稱為物理模擬方法。
本教材主要介紹求解均勻流體飽和流動的解析方法,而對物理模擬僅從教學目的出發選擇幾種進行簡要介紹。關於地下水的數值方法將在《地下水流動問題數值方法》 (陳崇希等,1990)中進行專門介紹。
是一個數學建模的問題求解啊?
4樓:匿名使用者
假設1kg脂肪也可以同樣轉換為10000卡熱量,每天每千克體重消耗16卡用於鍛鍊(題目這裡說的不清楚,事實上,鍛鍊時間和這個數字之間有關係)。
另外假設,體重在一天之內是常數,脂肪之外(肌肉、骨骼之類的)的重量不變。(這個不是真實情況,但建模需要合理假設。)
該女士每天進食h(t)卡的食物。
星期天為t=0,星期六為t=6。
從而,體重的遞推式為:
w(t+1) =w(t) +h(t) -16*w(t) -1200)/10000
1)因為題目裡說 某女士每天攝入2500卡食物,周**食3500卡,我們假設週四之外,她每天進食2500卡。代入遞推式,則該女士的體重依次為:
2)為了不增重,則h(t) -16*w(t) -1200=0,而w(t)恆等於,因此h=卡。
3)若不進食。。。額。。n周後她就死了。。。嘻嘻)
如果僥倖不死,則w(t+1) =w(t) *9984/10000 - 12/100,1周後她的體重為。
n周之後,w(7n)=(
^ 7n - 75 * 1 -
數學建模怎麼解 100
5樓:匿名使用者
(1)確定月球到地球的距離:月球。
軌道半徑 距地球384,400公里。
2)確定月球執行軌道。
3)確定月球執行週期。
4)確定落日時間。
5)根據以上內容確定「月上柳梢頭」時間。
怎樣學好數學模型
我不是要分的,既然看到你的問題就和你說上幾句。要想學好數學建模,首先要學好一些基礎的數學知識,微積分是最最基礎的,此外還有運籌學 常微分方程 數理統計 等很多很多的基礎知識。知道的太少也不要灰心,數學建模最重要的是思想,往往一個模型的建立就是在已有模型中的創新,建議你多看看建模大賽上面的題目以及好的...
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