认证考试数学建模试验谜底Word文件下载.docx

1、goutput:2利用matlab实现食饵与捕食者系统的仿真：Volterra食饵与捕食者模型：取 shier.mfunction,dx=shier（t,x）global,r,d,a,b;dx=zeros（2,1）;dx（1）=（r-a*x（2）*x（1）dx（2）=（-d+b*x（1）*x（2） shier2.mr=1;d=0.5;a=0.1;b=0.02;ts=0:0.1:15;x0=25,2;t,x=ode45（shier,ts,x0）;plot（x（:,1）,x（:,2）3. 利用matlab实现两种群共生系统的仿真：仿照上例编写程序。input：peace.mfunction,dx=

2、peace（t,x）global,N1,N2,r1,r2,q1,q2;dx（1）=r1*x（1）*（1-x（1）./N1+q1*x（2）./N2）dx（2）=r2*x（2）*（-1+q2*x（1）./N1-x（2）./N2）peace2.mN1=input（种群1最大容量=,）;n1=input（种群1初始数量=,N2=input（种群2最大容量=,n2=input（q1=input（请输入相关系数q1=q2=input（请输入相关系数q2=r1=0.05;r2=0.01;1:5000;x0=n1,n2;peace%plot（x（:plot（t,x（:rresult:取N1=100,N2=20

3、0,n1=10,n2=20,q1=0.3,q2=34.,利用matlab实现两种群的竞争系统的仿真：Input： fight.mfunction,dx=fight（t,x）dx（1）=r1*x（1）*（1-x（1）./N1-q1*x（2）./N2）dx（2）=r2*x（2）*（1-q2*x（1）./N1-x（2）./N2）%dx（1）=r1*x（1）*（1-x（1）./N1）%dx（2）=r2*x（2）*（1-x（2）./N2） fight2.mfight取N1=100,N2=200,n1=10,n2=20,q1=0.3,q2=0.5实验二：社会经济系统的冲量过程分析1 熟练matlab的基本

4、函数，掌握矩阵运算的函数使用：矩阵,matrix_1.mA=,1,2,3;,4,5,6;,7,8,9;B=,1,1,1;,2,2,2;,3,3,3;ABdisp（1）矩阵的加减C=A+BD=A-B（2）矩阵的乘法E=A*B（3）矩阵的逆运算inv（A）4）矩阵的幂运算A3（5）矩阵的特征值函数（x为特征向量矩阵，y为特征值矩阵F=,7,3,-2;,3,4,-1;,-2,-1,3;Fx,y=eig（F）（6）矩阵的转置F（6）矩阵的除法A右除BA/BA左除BABoutput：A,=,1,2,3,4,5,6,7,8,9B,=,1,1,1,2,2,2,3,3,3（1）矩阵的加减C,=,2,3,4,6

5、,7,8,10,11,12D,=,0,1,2（2）矩阵的乘法E,=,14,14,14,32,32,32,50,50,50（3）矩阵的逆运算Warning:,Matrix,is,close,to,singular,or,badly,scaled.,Results,may,be,inaccurate.,RCOND,=,1.541976e-018.,In,F:MATLAB6p5workmatrix_1.m,at,line,15ans,=,1.0e+016,*,-0.4504,0.9007,-0.4504,0.9007,-1.8014,0.90074）矩阵的幂运算,468,576,684,1062,1

6、305,1548,1656,2034,2412（5）矩阵的特征值函数（x为特征向量矩阵，y为特征值矩阵F,=,7,3,-2,3,4,-1,-2,-1,3x,=,0.5774,-0.0988,-0.8105,-0.5774,0.6525,-0.4908,0.5774,0.7513,0.3197y,=,2.0000,0,0,0,2.3944,0,0,0,9.6056（6）矩阵的转置（6）矩阵的除法A右除B,Matrix,is,singular,to,working,precision.（Type,warning,off,MATLAB:singularMatrix,to,suppress,this,

7、warning.）MATLAB6p5workmatrix_1.m,at,line,32,Inf,Inf,InfA左除BnearlySingularMatrixMATLAB6p5workmatrix_1.m,at,line,34,-0.3333,-0.3333,-0.3333,0.6667,0.6667,0.6667,0,0,02 分析社会经济系统的演化第一步，输入能源经济系统有向图的邻接矩阵A；第二步，计算；第三步，分析变化的规律，画出系统中每个变量随时间变化的增减趋势图。ex_2.mA=0,-1,1,-1,0,0,0;-1,0,0,0,0,0,0;0,-1,0,0,1,0,0;0,0,0,0

8、,0,0,1;1,0,0,0,0,1,0;1,0,0,0,0,0,0B=A;for,i=2:10%sprintf（A的%d次幂为,i）B=cat（4,B,Ai）;endrow=input（要查看变量元素的行数=line=input（要查看变量元素的列数=temp=zeros（1,10）;for,j=1:C=B（:,:,1,j）;temp（1,j）=C（row,line）;temp变化图形如下plot（1:10,temp）x,y=eig（A）;Output:,察看1，2号元素的变化,0,-1,1,-1,0,0,0,-1,0,0,0,0,0,0,0,-1,0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0

9、,1,1,0,0,0,0,1,0,1,0,0,0,0,0,0B（:,1,1）,=,1,2）,=,1,-1,0,0,1,0,-1,0,1,-1,1,0,0,0,2,0,0,0,0,1,0,0,-1,1,-1,0,0,1,1,3）,=,1,-1,1,-1,0,1,0,-1,1,0,0,-1,0,1,0,-2,2,-2,0,0,1,2,-1,0,0,1,0,-1,1,4）,=,1,-2,1,-1,1,0,0,-1,1,-1,1,0,-1,0,3,-2,0,0,2,0,-2,1,-2,2,-2,0,1,0,1,5）,=,3,-2,1,-1,1,1,-1,-1,2,-1,1,-1,0,0,2,-3,3,

10、-3,0,2,0,2,-3,1,-1,2,0,-1,1,6）,=,2,-4,3,-3,1,1,0,-3,2,-1,1,-1,-1,1,3,-5,2,-2,3,0,-1,4,-3,2,-2,1,2,-1,1,7）,=,5,-5,2,-2,3,1,-2,-2,4,-3,3,-1,-1,0,7,-5,3,-3,2,3,-2,3,-6,4,-4,2,1,0,1,8）,=,6,-7,5,-5,2,3,-1,-5,5,-2,2,-3,-1,2,5,-10,7,-7,3,2,0,8,-7,3,-3,4,2,-3,1,9）,=,8,-11,6,-6,5,2,-2,-6,7,-5,5,-2,-3,1,13,-1

11、2,5,-5,7,3,-5,8,-11,8,-8,3,4,-1,1,10）,=,14,-14,8,-8,6,5,-4,-8,11,-6,6,-5,-2,2,14,-18,13,-13,5,7,-2,13,-16,8,-8,8,3,-4要查看变量元素的行数=1要查看变量元素的列数=2temp,=,-1,-1,-1,-2,-2,-4,-5,-7,-11,-14变化图形如下实验三：软件开发人员的薪金问题分析利用统计工具箱，完成软件开发人员的薪金问题的分析（1） 原始模型function,wage=wage（X,Y）A=1,1,1,0;1,0,0,0;1,1,0,0;1,0,0,1;2,1,0,1;2

12、,0,0,1;2,0,1,0;2,0,0,0;3,0,0,1;3,1,1,0;3,1,0,1;3,1,0,0;,4,0,1,0;4,1,0,0;4,0,0,0;4,0,0,1;5,0,0,1;5,0,0,0;5,1,1,0;6,0,1,0;6,1,0,0;6,0,0,1;6,1,0,1;7,1,1,0;8,0,0,1;,8,1,1,0;8,1,0,0;8,0,1,0;10,0,1,0;10,0,0,1;10,1,0,0;10,1,0,1;11,1,0,1;11,0,1,0;12,0,0,1;,12,1,0,0;13,0,1,0;13,1,0,1;14,0,0,1;15,1,0,0;16,1,0

13、,1;16,0,0,1;16,0,1,0;17,0,0,1;20,0,1,0;X=ones（46,1）,AY=13876;11608;18701;11283;11767;20872;11772;10535;12195;12313;14975;21371;19800;,11417;20263;13231;12884;13245;13677;15965;12366;21352;13839;22884;16978;14803;,17404;22184;13548;14467;15942;23174;23780;25410;14861;16882;,24170;15990;26330;17949;25

14、685;27837;18838;17483;19207;19346b,bint,r,rint,stats=regress（Y,X）;,%求回归系数的点估计b和区间估计bintb,%求点估计bbint,%求区间估计bintstats,%stats由,（1）相关系数R2,（2）F值,（3）对应概率figurercoplot（r,rint）,%画出残差r和置信区间rintplot（A（:,1）,r,k+）,%模型（1）残差r和x1的关系b,=,1.0e+004,*,1.1033,0.0546,0.6883,-0.2994,0.0148bint,=,1.0258,1.1807,0.0484,0.0608,0.6248,0.7517,-0.3826,-0.2162,-0.0636,0.0931stats,=0.9567,226.4258,0（2） 修改模型,Input：function,wage2=wage2（X,Y）5,0,