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数学模型复习题1、为连续函数，初值条件，假设其增长率为常数，显然有，则其满足微分方程 ；微分方程满足初值条件的解为 ；这个模型称为 。阻滞增长模型的形式的微分形式 ；求解得到的曲线称为 曲线。2、叙述数学建模的一般步骤模型准备、模型假设、模型构成、模型求解、模型分析、模型检验、模型应用从思想上理解。3、简述数学模型按以下方面的分类：按应用领域可分为：人口、交通、能源、环境、经济、规划等等；按建立模型的数学方法可分为：初等数学模型、几何模型、微分方程模型、统计回归模型、数学规划模型等等；按模型的表现特征可以分为：确定性和随机性、线性和非线性、静态和动态、连续与离散等等。可以灵活理解。4、在超市购物时你可能注意到大包装商品比小包装商品便宜，比如中华牙膏65g每支2.5元，120g每支3.8元，二者单位重量的价格比约为1.21：1。（1）分析商品单位重量价格C与商品重量w的关系。价格由生产成本、包装成本和其他成本所决定，这些成本中有的与体积成正比、有的与表面积成正比、有的与体积（重量w）无关。（2）给出单位重量价格C与w的关系，画出它们的简图。说明w越大C越小，但是随着w的增加C减小的速度变慢，解释其意义是什么？5、2010级新生入学后，统计与应用数学学院共有在校学生1055人，其中统计学专业520人，信息与计算科学专业265人，数学与应用数学专业270人。要在全院推选23名学生组成学生代表团，试用下面的方法分配各专业的学生代表：（1）按比例分配取整的方法，剩下的名额按惯例分配给小数部分较大者；（2）用值方法进行分配。6、工厂定期订购原料，存入仓库供生产之用。设在一个生产周期内，原料每天的需求量为常数，每次的定货费用为，每天每单位原料的存储费为，订货后可立即到货，每次订货量为。（1）建立一周期的总费用函数（包括订货费与库存费，购货费是常数可不予考虑）；（2）为使每天的平均费用最小，求最佳订货批量、订货周期和最小成本。7、一饲养场每天投入4元资金用于饲料、设备、人力，估计可使一头80公斤重的生猪每天体重增加2公斤。目前生猪的出售价格为每公斤8元，但是预测价格每天降低0.1元。（1）问该饲养场应该在什么时候出售这样的生猪最划算？（2）在最佳出售时机的价格之下，作体重增加关于时间的弹性分析，并对弹性分析作出相应的解释；（3）在最佳出售时机的价格之下，作价格的降低关于时间的弹性分析，并对弹性分析作出相应的解释；8、利润是销售收入与生产支出之差，为每单位商品的售价，即。称为 ；称为 ；称为 ；利润最大化的条件是 。给定，需求函数，已知（1）建立利润函数的表达式；（2）利用上述条件求利润最大化时的价格。9、消费者对甲、乙两种商品的效用曲线（无差异曲线），问他如何利用手中的钱购买两种单价分别为和的商品以达到效用最大。（1）建立效用最大化的数学规划模型；（2）利用Lagrange乘数法求出利润最大化的条件，并对结果进行解释。（3）对于上述模型，推广到商品的情况。10、某工厂加工A，B，C三种元件，三种元件在粗加工、精加工包装检验三个车间所需要单位工时，单位产品利润和各车间总工时限制如下表，问应如何安排，可获最大利润。ABC各车间总工时粗加工121430精加工302460检验包装140420单位利润（元）302050（1）建立线性规划问题的数学模型。Max=30*x1+20*x2+50*x3;X1+2*x2+x3430;3*x1+2*x3460;X1+4*x26;10*x1+28*x2+50*x3+25*x4+22*x5+75*x6325;415*x1+9065*x2+2550*x3+75*x4+15*x5+235*x617500;8*x1+3*x2+53*x3+27*x4+5*x5+8*x6245;0.3*x1+0.35*x2+0.6*x3+0.15*x4+0.25*x5+8*x65;对于你建立的线性规划模型，利用LINGO10.0求解结果如下：写出对偶线性规划问题，并指出对偶规划问题的最优解；请你进行对偶价格分析和进行全面的灵敏度分析（目标函数的系数和约束条件右断的常数项），并作出解释。Global optimal solution found.Objective value: 1.057771Total solver iterations: 0Variable Value Reduced CostX1 0.000000 0.7908464E-01X2 1.818497 0.000000X3 0.000000 0.6040132E-01X4 12.56693 0.000000X5 0.000000 0.1055289X6 0.3098109 0.000000Row Slack or Surplus Dual Price1 1.057771 -1.0000002 0.000000 -0.14715093 63.32691 0.0000004 0.000000 -0.9125189E-055 102.2410 0.0000006 0.000000 -0.3035017E-02Ranges in which the basis is unchanged:Objective Coefficient RangesCurrent Allowable AllowableVariable Coefficient Increase DecreaseX1 0.1500000 INFINITY 0.7908464E-01X2 0.1500000 0.2308013 0.8192000E-01X3 0.2400000 INFINITY 0.6040132E-01X4 0.6000000E-01 0.1923420E-01 0.5698966E-01X5 0.1800000 INFINITY 0.1055289X6 0.1000000 2.971263 0.2370241E-01Righthand Side RangesRow Current Allowable AllowableRHS Increase Decrease2 6.000000 6.517810 1.0480613 325.0000 63.32691 INFINITY4 17500.00 34276.90 16325.285 245.0000 102.2410 INFINITY6 5.000000 31.53571 2.41951412、用和分别表示甲乙交战双方时刻的兵力（人数），每一方的战斗减员率取决于双方的兵力和战斗力,分别为；每一方的非战斗减员率（由疾病、逃跑等因素引起）只与本方的兵力成正比；甲乙双方的增援率是给定的时间的函数，分别为。则兵力变化的微分方程为：根据以下条件，求出甲乙兵力的函数，分析甲、乙方获胜的条件。正规战争：游击战争：混合战争：13、在经济增长模型中，为了适用于不同的对象，可将产量函数折算成现金，考虑到物价上涨因素，我们记物价上升指数为，则产品的表面价值、实际价值和物价指数之间有关系。（1）导出的相对增长率之间的关系，并作出解释；（2）设雇佣工人数为，每个工人的工资，其他成本企业的利润函数为根据CobbDouglas生产函数讨论，企业应雇佣多少工人可使利润最大？14、记时刻渔场中的鱼量为，在无捕捞的条件下的增长服从Logistic规律其中是固有增长率，是环境容许的最大鱼量。解这个微分方程满足初值条件，并解释何时鱼量达到最大？15、Volterra食饵捕食者模型（1）消去后，化为关于的微分方程；（2）分离变量，求解上述微分方程并进行化简；（3）解释食饵捕食者两类生物数量变化的规律。16、叙述层次分析法的基本步骤17、用层次分析法解决一个实际问题，建立合理的层次结构，并给出层次结构中所有关系的判别矩阵。18、试用和法求下列正互反矩阵的最大特征值与对应的权重。计算一致性指标，根据3阶判断矩阵的随机性一致指标为，计算一致性比率并作一致性检验。,19、已知6支球队循环比赛的邻接矩阵（1）画图用箭头表示的这6个球队的胜负关系；（2）根据矩阵的乘法，算出各级得分向量，并按名次高低排除顺序已知4支球队循环比赛的邻接矩阵（1）画图用箭头表示的这6个球队的胜负关系；（2）根据矩阵的乘法，算出各级得分向量，并按名次高低排除顺序已知5支球队循环比赛的邻接矩阵（1）画图用箭头表示的这6个球队的胜负关系；（2）根据矩阵的乘法，算出各级得分向量，并按名次高低排除顺序20、有个工人，他们的生产是相互独立的，生产周期是常数，个工作台均匀排列；每个工人生产出一件产品的时刻在一个周期内是等可能的；在一个周期内有个钩子通过每一个工作台上方，钩子均匀排列，到达第一个工作台上方的钩子都是空的；每个工人在任何时候都能触到一只钩子，也只能触到一只钩子，于是他在生产出一件产品的瞬间，如果他能触到的那只钩子是空的，则可将产品挂上带走；如果那只钩子非空，则他只能将这件产品放在地上，永远退出这个系统。（1）证明：任一个钩子非空的概率为；（2）计算这个传送系统的传送率21、报童每天清晨从报社购进报纸零售，晚上将没有卖掉的报纸退回。设每份报纸的购进价为，零售价为，退回价为，满足。如果每天报纸的需求量是随机的，需求份的概率，或者可以把看作连续变化的，其密度函数为。如果报童每天从报社购进份报纸，是报童每天所得利润，则是与的函数（1）建立利润函数；（2）确定每天的购进量，使报童每天的期望利润最大。22、某商店每天要订购一批牛奶零售，设购进价，售出价，当天销售不出去则削价处理，处理价并能处理完所有剩余的牛奶。如果该商店每天销售牛奶的数量是随机变量，其概率密度函数为。如果商店每天订购牛奶的数量为，该商店销售牛奶每天所得利润，则是与的函数（1）建立利润函数；（2）确定每天的购进量，使商店每天的期望利润最大。23、Y与，数据如下：序号123456789101112137111117113122111110262956315255713154474066686158869172218423986052204733226442226341212Y78.574.3104.387.695.9109.2102.772.593.1115.983.8113.3109.4假如Y与，呈线性关系，利用EXCEL进行回归，计算结果如下： SUMMARY OUTPUT回归统计Multiple R0.991149R Square0.982376Adjusted R Square0.973563标准误差2.446008观测值13方差分析dfSSMSFSignificance F回归分析42667.899666.9749111.47924.76E-07残差847.863645.982955总计122715.763Coefficients标准误差t StatP-valueLower 95%Upper 95%回归常数62.4053770.070960.8906020.399134-99.1787223.98941.5511030.744772.082660.070822-0.166343.2685460.5101680.7237880.7048580.500901-1.158892.1792270.1019090.7547090.1350310.895923-1.638451.842273-0.144060.709052-0.203170.844071-1.779141.491017（1）求Y对，的线性回归方程；（2）对输出结果进行分析，并对回归效果进行显著性检验；通过计算，的相关系数矩阵如下：对该模型作何诊断？应该如何处理？删除变量与重新计算如下： SUMMARY OUTPUT回归统计Multiple R0.989282R Square0.978678Adjusted R Square0.974414标准误差2.406335观测值13方差分析dfSSMSFSignificance F回归分析22657.8591328.929229.50374.41E-09残差1057.904485.790448总计122715.