认证考试数学建模试验谜底Word文件下载.docx
《认证考试数学建模试验谜底Word文件下载.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《认证考试数学建模试验谜底Word文件下载.docx（24页珍藏版）》请在冰点文库上搜索。
g'
output:
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.m
function,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.m
r=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.m
function,dx=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.m
N1=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（:
r'
result:
取N1=100,N2=200,n1=10,n2=20,q1=0.3,q2=3
4.,,利用matlab实现两种群的竞争系统的仿真：
Input：
●fight.m
function,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.m
fight'
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的基本函数，掌握矩阵运算的函数使用：
矩阵
matrix_1.m
A=,[1,2,3;
,,,4,5,6;
,,,7,8,9];
B=,[1,1,1;
,,,2,2,2;
,,,3,3,3];
A
B
disp（'
（1）矩阵的加减'
C=A+B
D=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'
A^3
（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];
F
[x,y]=eig（F）
（6）矩阵的转置'
F'
（6）矩阵的除法'
A右除B'
A/B
A左除B'
A\B
output：
A,=
,,,,1,,,,,2,,,,,3
,,,,4,,,,,5,,,,,6
,,,,7,,,,,8,,,,,9
B,=
,,,,1,,,,,1,,,,,1
,,,,2,,,,,2,,,,,2
,,,,3,,,,,3,,,,,3
（1）矩阵的加减
C,=
,,,,2,,,,,3,,,,,4
,,,,6,,,,,7,,,,,8
,,,10,,,,11,,,,12
D,=
,,,,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:
\MATLAB6p5\work\matrix_1.m,at,line,15
ans,=
,1.0e+016,*
,,-0.4504,,,,0.9007,,,-0.4504
,,,0.9007,,,-1.8014,,,,0.9007
4）矩阵的幂运算
,,,,,,,,468,,,,,,,,,576,,,,,,,,,684
,,,,,,,1062,,,,,,,,1305,,,,,,,,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,,,,,3
x,=
,,,0.5774,,,-0.0988,,,-0.8105
,,-0.5774,,,,0.6525,,,-0.4908
,,,0.5774,,,,0.7513,,,,0.3197
y,=
,,,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,warning.）
\MATLAB6p5\work\matrix_1.m,at,line,32
,,Inf,,,Inf,,,Inf
A左除B
nearlySingularMatrix"
\MATLAB6p5\work\matrix_1.m,at,line,34
,,-0.3333,,,-0.3333,,,-0.3333
,,,0.6667,,,,0.6667,,,,0.6667
,,,,,,,,0,,,,,,,,,0,,,,,,,,,0
2．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.m
A=[0,-1,1,-1,0,0,0;
-1,0,0,,0,0,0,0;
0,-1,0,,0,1,0,0;
0,,0,0,,0,0,0,1;
1,,0,0,,0,0,1,0;
1,,0,0,,0,0,0,0]
B=A;
for,i=2:
10
%sprintf（'
A的%d次幂为'
i）
B=cat（4,B,,A^i）;
end
row=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,,,,,1
,,,,1,,,,,0,,,,,0,,,,,0,,,,,0,,,,,1,,,,,0
,,,,1,,,,,0,,,,,0,,,,,0,,,,,0,,,,,0,,,,,0
B（:
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,,,,-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,,,-12,,,,,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=2
temp,=
,,,-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;
2,0,0,1;
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;
16,1,0,1;
16,0,0,1;
16,0,1,0;
17,0,0,1;
20,0,1,0];
X=[ones（46,1）,A]
Y=[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;
25685;
27837;
18838;
17483;
19207;
19346]
[b,bint,r,rint,stats]=regress（Y,X）;
,%求回归系数的点估计b和区间估计bint
b,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,%求点估计b
bint,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,%求区间估计bint
stats,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,%stats由,
（1）相关系数R^2,
（2）F值,（3）对应概率
figure
rcoplot（r,rint）,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,%画出残差r和置信区间rint
plot（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
,,,0.0148
bint,=
,,,1.0258,,,,1.1807
,,,0.0484,,,,0.0608
,,,0.6248,,,,0.7517
,,-0.3826,,,-0.2162
,,-0.0636,,,,0.0931
stats,=
0.9567,,226.4258,,,,,,,,,0
（2）修改模型
Input：
function,wage2=wage2（X,Y）
5,0,
升级会员 