数学软件课程设计题目刘林组解析.docx

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数学软件课程设计题目刘林组解析

 

《数学软件课程设计》

实验报告

组长姓名:

刘林班级:

数学1502

组员姓名:

廖伯龙班级:

数学1502

组员姓名:

罗绵杨班级:

数学1502

组员姓名:

李寻欢班级:

数学1502

 

信息与数学学院

 

实验序号:

1完成日期:

2016年11月9日

 

设计

内容

甲乙二人约定在

时段内去某地会面,规定先到者等候一段时间

再离去,试求事件

{甲乙将会面}的概率。

利用MATLAB编程进行模拟并求解。

实验设计原理(思想)

甲乙两人到达目的地的时间在t之内,可得出这样的关系式

x-y<=t,y-x<=t,x,y都在0到T之间由图可得出结果为

T*T-(T-t)*(T-t)令t=25min,T=1h

 

程序代码(含注释语句)

a=0;

forn=1:

1:

6000;

x=60*rand

(1);

y=60*rand

(1);

ifabs(x-y)<=25

plot(x,y,'b.')

holdon;

a=a+1;

end

end

a/6000

 

实验结果分析(含图形,表格,结论)

ans=0.6627(ans=[T^2-(T-t)^2]/T^2)

 

实验序号:

2完成日期:

2016年11月10日

设计

内容

三门问题(MontyHallproblem)

游戏的玩法是:

参赛者会看见三扇关闭了的门,其中一扇的后面有一辆汽车,选中后面有车的那扇门就可以赢得该汽车,而另外两扇门后面则各藏有一只山羊。

当参赛者选定了一扇门,但未去开启它的时候,节目主持人会开启剩下两扇门的其中一扇,露出其中一只山羊。

主持人其后会问参赛者要不要换另一扇仍然关上的门.

问题:

换另一扇门会否增加参赛者赢得汽车的机会率?

利MATLAB编程模拟,并给出数学解释.

实验设计原理(思想)

1当参与者不改答案时,中奖概率为1/3。

2当参与者改答案时,中奖概率为a当第一次不正确是2/3则第二次选对的概率为1,b当第一次选对的概率为1/3则第二次选对的概率为0根据条件概率进行编程。

程序代码(含注释语句)

clc;clear,n=100000;%给一个很大的数,具有普遍性

fori=1:

n

x=randperm(3);y=x

(1);%生成3种情况

switchy

case1%选择正确的答案

ifrand<0.5%

a(i)=2;

else

a(i)=3;

end

case2%选择错误的答案

a(i)=1;

otherwise

a(i)=1;

end

end

b=[sum(a==1),sum(a==2),sum(a==3)]/n

 

实验结果分析(含图形,表格,结论)

1当参与者不改选择时中奖率为1/3.

2当参与者改答案时为b

b=0.665860000000000.166********0000.16811000000000

 

 

实验序号:

3完成日期:

2016年11月11日

设计

内容

某工厂生产每件产品需经A,B,C三个车间,每个车间所需的工时数

如下表所示,

车间

A

B

C

生产单位甲产品需工时数

2

1

0

生产单位乙产品需工时数

1

1

1

一周可用工时数

10

8

7

已知生产单位甲产品工厂可获利4万元,生产单位乙产品工厂可获利3万元,问该厂如何安排生产才能使每周获得的利润最大?

实验设计原理(思想)

设每周利润为y,车间A生产甲产品的个数为x1,车间B生产甲产品的个数为x2,车间C生产甲产品的个数为x3,车间A生产乙产品的个数为x4,车间B生产乙产品的个数为x5,车间C生产乙产品的个数为x6。

那么则有:

2x1+x4<=10

x2+x5<=8

x6<=7

y=4(x1+x2)+3(x4+x5+x6)

 

程序代码(含注释语句)

min y=-4x1-4x2-3x4-3x5-3x6

c=[-4;-4;0;-3;-3;-3];

A=[2 0 0 1 0 0;0 1 0 0 1 0;0 0 0 0 0 1];

b=[10;8;7];

lb=zeros(6,1);

[x,fval]=linprog(c,A,b,[],[],lb)

实验结果分析(含图形,表格,结论)

ans=

45%每周获得的利润最大

 

实验序号:

4完成日期:

2016年11月12日

设计

内容

分别给出

的一种近似求解方法,并利用MATLAB编程给出近似计算的结果。

实验设计原理(思想)

计算pi的近似值

Tayloy级数法:

1)利用arctan x的Taylor级数展开式,计算pi的近似值,并精确到前100位有效数字

2)将计算结果与pi的精确值的前100位数字进行比较

arctan x = x - x^3/3 + x^5/5 - ... (x≤1) 

tan(pi/4)=1

所以:

arctan

(1)=pi/4=1-1/3+1/5- ...;

使用泰勒级数的方法来计算e。

我们知道EXP(x)=n从0到无穷对(x^n/n!

)进行求和。

程序代码(含注释语句)

n=1000000;

sigma=zeros(1,n);

fori=1:

n

sigma(i+1)=sigma(i)+(1/(i^2));

end

pi=max(sqrt(6*sigma))

clear

format long;

e=1;

n=100; %给一个非常大的数,越大计算越精确

for i=1:

n

e=e+(1/factorial(i)); % factorial 求阶乘的函数。

end

e %输出e的值

errors=1/factorial(i+1) %输出误差,误差在这个数以内

 

实验结果分析(含图形,表格,结论)

pi=3.1416%n越大误差越小;

e=2.71828182845905%计算尺出e的值;

errors=1.060901275371750e-160%相对误差。

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