第一篇：matlab在数学建模中的应用——第三章程序代码2
clear
syms a b;
c=[a b]';
A=[174179 183 189 207 234 220.5 256270 285];B=cumsum(A);% 原始数据累加
n=length(A);
for i=1:(n-1)
C(i)=(B(i)+B(i+1))/2;% 生成累加矩阵
end
% 计算待定参数的值
D=A;D(1)=[];
D=D';
E=[-C;ones(1,n-1)];
c=inv(E*E')*E*D;
c=c';
a=c(1);b=c(2);
% 预测后续数据
F=[];F(1)=A(1);
for i=2:(n+10)
F(i)=(A(1)-b/a)/exp(a*(i-1))+b/a;
end
G=[];G(1)=A(1);
for i=2:(n+10)
G(i)=F(i)-F(i-1);%得到预测出来的数据
end
t1=1995:2004;
t2=1995:2014;
G, a, b % 输出预测值，发展系数和灰色作用量
plot(t1,A,'o',t2,G)%原始数据与预测数据的比较
第二篇：matlab在数学建模中的应用——第一章程序代码
clear
clc
% 读入人口数据（1971－2000年）
Y=[338************8345******345093452***345***93452******]
% 读入时间变量数据（t＝年份－1970）
T=[*********2627282930]
% 线性化处理
for t = 1:30,x(t)=exp(-t);
y(t)=1/Y(t);
end
% 计算，并输出回归系数B
c=zeros(30,1)+1;
X=[c,x'];
B=inv(X'*X)*X'*y'
for i=1:30,% 计算回归拟合值
z(i)=B(1,1)+B(2,1)*x(i);
% 计算离差
s(i)=y(i)-sum(y)/30;
% 计算误差
w(i)=z(i)-y(i);
end
% 计算离差平方和S
S=s*s';
% 回归误差平方和Q
Q=w*w';
% 计算回归平方和U
U=S-Q;
% 计算，并输出F检验值
F=28*U/Q
% 计算非线性回归模型的拟合值
for j=1:30,Y(j)=1/(B(1,1)+B(2,1)*exp(-j));
end
% 输出非线性回归模型的拟合曲线（Logisic曲线）
plot(T,Y)
第三篇：matlab在数学建模中的应用——第三章程序代码1
clear
syms a b;
c=[a b]';
A=[89677,99215,109655,120333,135823,159878,182321,209407,246619,300670];
B=cumsum(A);% 原始数据累加
n=length(A);
for i=1:(n-1)
C(i)=(B(i)+B(i+1))/2;% 生成累加矩阵
end
% 计算待定参数的值
D=A;D(1)=[];
D=D';
E=[-C;ones(1,n-1)];
c=inv(E*E')*E*D;
c=c';
a=c(1);b=c(2);
% 预测后续数据
F=[];F(1)=A(1);
for i=2:(n+10)
F(i)=(A(1)-b/a)/exp(a*(i-1))+b/a;
end
G=[];G(1)=A(1);
for i=2:(n+10)
G(i)=F(i)-F(i-1);%得到预测出来的数据
end
t1=1999:2008;
t2=1999:2018;
G
plot(t1,A,'o',t2,G)%原始数据与预测数据的比较
xlabel('年份')
ylabel('利润')
第四篇：2)线性代数在数学建模中的应用例举
8015985.doc
Act3 总复习
【Arrangement】
1）模拟题
2）线性代数在数学建模中的应用例举
3）线性代数在考研中的地位和重要性
【Content】
模拟题
一、填空题（每题4分，共20分）：
1、n阶方阵A的行列式，则行列式。
2、若向量组
线性相关，则t=。
3、若可逆方阵A有特征值2，则
必有一个特征值为。
4、若n阶方阵A满足，则
＝。
5、行列式 ＝。
二、（12分）已知 ,解下列方程式
8015985.doc
三、(14分)设非齐次线性方程组，t取何值时，此方程组无解；t取何值时，此方程组有解，并在有解时求出该方程组的全部解。
四、(14分)设
求：（1）与
与 的值；（2）满足
相似，的可逆阵。
五、（14分）求下列矩阵A的特征值和特征向量。
A=
六、（14分）设二次型
1．写出f的矩阵表达式；
2．用配方法求一可逆线性变换，化f为标准形。
七、证明题（本题12分）
设向量组
相关性。
线性无关，讨论向量组线性
线性代数在数学建模中的应用例举
1、森林管理
森林中的树木每年都要有一批被砍伐出售。为使这片森林不被耗尽而且每年都有所收获，每当砍伐一棵时，应该就地补种一棵幼苗，使森林树木总量保持不变。被出售的树木，其价值取决于树木的高度。最初，森林中树木有着不同的高度。我们希望找到一个方案，在维持收获的前提下，如何砍伐树木，才能使被砍伐的树木获得最大的经济效益？
2、遗传模型
8015985.doc
随着人类的进化，人们为了揭示生命的奥妙，越来越注重遗传学的研究，特别是遗传特征的逐代传播，引起人们更多的注意。无论是人，还是动、植物都会将本身的特征遗传给下一代，这主要是因为后代继承了双亲的基因，形成自己的基因对，基因对确定了后代所表现的特征。根据亲体基因遗传给后代的方式，建立矩阵模型，利用这些模型可以逐代研究一个总体的基因型的分布。
线性代数在考研中的地位和重要性
1、报考工学、经济学、管理学各学科、专业都要考线性代数；
2、数学一
考试科目
试卷结构
数学二
考试科目
试卷结构
数学三
考试科目
试卷结构
数学四
考试科目
试卷结构
高等数学、线性代数、概率论与数理统计
1）题分及考试时间：试卷满分为150分，考试时间为180分钟。2）内容比例：高等数学
约60%
线性代数
约20%
概率统计
约20% 3）题型比例：填空题与选择题
约30%
解答题（包括证明题）70% 高等数学、线性代数
1）题分及考试时间：试卷满分为150分，考试时间为180分钟。2）内容比例：高等数学
约80%
线性代数
约20% 3）题型比例：填空题与选择题
约30%
解答题（包括证明题）70% 微积分、线性代数、概率论与数理统计
1）题分及考试时间：试卷满分为150分，考试时间为180分钟。2）内容比例：微积分
约50%
线性代数
约25%
概率统计
约25% 3）题型比例：填空题与选择题
约30%
解答题（包括证明题）70% 微积分、线性代数、概率论
1）题分及考试时间：试卷满分为150分，考试时间为180分钟。2）内容比例：微积分
约50%
线性代数
约25%
概率论
约25% 3）题型比例：填空题与选择题
约30%
解答题（包括证明题）70% 3
第五篇：数学建模在小学数学教学中的应用
数学建模在小学数学教学中的应用——“面积和
面积单位”一节的教学案例
新课程的三维目标是知识与技能、过程与方法、情感态度与价值观。目前在小学数学教学中,教师最重视的是“知识与技能”,而“过程与方法”这一目标的体现和落实仍不尽如人意。以教师的探究代替学生的探究、以教师的思维代替学生的思维的弊端仍然很严重。尤其涉及到实际生活、动手操作、理解想象等问题时,学生的分析处理能力、自主建构能力、解决问题能力都较弱。针对这些问题,在小学数学教学中我们可以尝试数学建模教学,因为它恰恰能弥补目前小学数学课堂教学中的不足。
一、什么是数学建模数学建模是建立数学模型并用它解决问题这一过程的简称。从数学建模的概念中可以发现,数学建模一般是指解决实际问题,要求学生能把实际问题归纳后抽象成数学模型,并加以解决。什么是数学模型呢-根据徐利治先生在《数学方法论选讲》一书中所说,从广义上讲,一切数学概念、数学理论体系、数学公式、数学方程以及由此构成的算法系统都可以称为数学模型;从狭义上解释,只有那些反应特定问题或特定的具体事物系统的数学关系结构才叫做数学模型。小学阶段的数学建模重在让学生体验建模的过程,即通过一定的实际情境,让学生在构建一些简单的数学模型的过程
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