D 题——气象报文信息卫星通信传输 思路：该题的大背景是通信系统，实际问题是如何对通信资源和任务进行调度安排的问题。 资料获取 第一题问题思路与结果： ———————————————— T TxId RxId PackId RxRecId 1 1 2 1(1) [ ] 1 2 3
同余 一.定理 $ a \equiv b~ (mod ~m) ~ \Leftrightarrow~ a-b=mt $ $ a \equiv b~ (mod ~m) ~ \Leftrightarrow~ b \equiv a~ (mod ~m) $ $ a\equiv b ~ (mod~ m) ~ c\equiv b ~ (mod ~m) \iff a\equiv c ~ (mod ~m) $ $ a\equiv b ~ (mod~ m) ~ c\equiv d ~ (mod ~
同余 一.定理 $ a \equiv b~ (mod ~m) \Leftrightarrow a-b=mt $ $ a \equiv b~ (mod ~m) \Leftrightarrow b \equiv a~ (mod ~m) $ $ a\equiv b (mod m) ~ c\equiv b ~ (mod ~m) \iff a\equiv c ~ (mod ~m) $ $ a\equiv b (mod m) ~ c\equiv d ~ (mod ~m) \iff a+c
模型： 代码： %% Malthus模型（马尔萨斯模型） clear;clc x = dsolve('Dx=r*x','x(0)=x0','t') % x = dsolve('Dx=r*x','x(t0)=x0','t') % x = x0*exp(r*t) % 怎么把上面这个式子中的x0和r替换成确定的值？ x0 = 100; r = 0.1; subs(x) % 初始人
模型 代码 fun.m function dx=fun(t,x) % 大家可以修改里面的参数，来看结果的变化 r1=0.5; r2=0.5; % 甲乙的增长率 % r1=0.8; r2=1; % 甲乙的增长率 N1=300; N2=500; % 甲乙的最大数量 % sigma1: 单位数量的乙种群(相对于N2)消耗的供养甲的食物量为单
模型 代码 post_war.m % 战后 function dx=post_war(t,x) dx=zeros(2,1); dx(1)=x(1)*(0.9-0.1*x(2)); dx(2)=x(2)*(-0.6+0.02*x(1)); end pre_war.m % սǰ function dx=pre_war(t,x) dx=zeros(2,1); dx(1)=x(1)*(0.7-0.1*x(2)); dx(2)=x(2)*(-0.8
SIS模型 代码 fun1.m function dx=fun1(t,x) % 大家可以修改里面的参数，来看结果的变化 global TOTAL_N % 定义总人数为全局变量 beta = 0.1; % 易感染者与已感染者接触且被传染的强度 alpha = 0.06; % 由感染状态I恢复为易感者状态S的恢复率 dx = zeros(2,1
SI模型 代码 fun1.m function dx=fun1(t,x) % 大家可以修改里面的参数，来看结果的变化 global TOTAL_N % 定义总人数为全局变量 beta = 0.1; % 易感染者与已感染者接触且被传染的强度 dx = zeros(2,1); % x(1)表示S x(2)表示I dx(1) = - beta*x(1)*x(2)/T
模型 代码 fun1.m % 情况一：甲可以独自生存，乙不能独自生存 function dx=fun1(t,x) % 大家可以修改里面的参数，来看结果的变化 r1=0.5; r2=0.5; % 甲的增长率和乙的死亡率 N1=300; N2=500; % 甲乙的最大数量 % sigma1: 单位数量的乙种群(相对于N2)提供的供养
SIR模型 代码 fun1.m function dx=fun1(t,x) % 大家可以修改里面的参数，来看结果的变化 beta = 0.1; % 易感染者与已感染者接触且被传染的强度 gamma = 0.02; % 康复率 dx = zeros(3,1); % x(1)表示S x(2)表示I x(3)表示R C = x(1)+x(2); % 传染病系统中
更多关于Matlab求方程的介绍可看这个博客：https://blog.csdn.net/weixin_30724853/article/details/99004382 code.m %% matlab求解方程和方程组 % 不同的MATLAB版本之间的语法存在不兼容的情况：https://www.zhihu.com/question/360875116/answer/937256480 % 视频里面用到的是Matla
%% 符号函数的求导 clear;clc % 一元函数的导数 syms x y = x^4-5*x^2+6 diff(y) %求一阶导数 % 4*x^3 - 10*x diff(y,2) %求二阶导数 % 12*x^2 - 10 y = cos(x)*tan(x) dy = diff(y,10) %求十阶导数 simplify(dy) y = sin(x)*tan(x) dy = diff(y,10) %求十阶导数 simplify(dy
%% 不定积分 clear;clc syms x y = x^2 int(y,x) % x^3/3 注意，Matlab计算时不会给我们加上常数C syms x y = 1/x int(y,x) % log(x) 注意，Matlab计算1/x形式的不定积分时不会给我们加上绝对值~ syms x y = x^2 / (1+x^2) int(y,x) % x - atan(x) syms x y = 1/(exp(x)+1) int
% （1）randi : 产生均匀分布的随机整数（i = int） %产生一个1至10之间的随机整数矩阵，大小为2x5； s1 = randi(10,2,5) %产生一个-5至5之间的随机整数矩阵，大小为1x10； s2 = randi([-5,5],1,10) % （2） rand: 产生0至1之间均匀分布的随机数 %产生一个0至1之间的随机矩阵，大小为1x5； s3 = rand(
其中直接将数据保存在MATLAB里面的操作是： 点击新建一个，命名为x 然后双击它，将excel里面的数据复制进去 同理y也是一样 然后点击保存 可以将两个变量都保存下来 总体代码 clear;clc load data1 plot(x,y,'o') % 给x和y轴加上标签 xlabel('x的值') ylabel('y的值'
题目 数据 问题一的求解 用MATLAB软件对所给数据进行插值拟合得出调查区的地形图和8种主要重金属元素在该城区的空间分布图，再用MATLAB软件对所给数据进行分析得出功能区散点图： Matlab griddata函数功能介绍 城区地形分布图 代码： A=xlsread('cumcm2011A附件_数据.xls',1,'A4:E3
大家好，我是北海。今天整理了下常见的数模竞赛时间，按竞赛正常举办时间顺序排序。 1、美国大学生数学建模竞赛 主办方：美国数学及其应用联合会 竞赛时间：寒假期间，春节前后 2、MathorCup高校数学建模挑战赛 主办方：中国优选法统筹法与经济数学研究会 竞赛时间：4月中旬左右 3、“华中
使用目标: 与插值问题不同，在拟合问题中不需要曲线一定经过给定的点。拟 合问题的目标是寻求一个函数（曲线），使得该曲线在某种准则下与所 有的数据点最为接近，即曲线拟合的最好（最小化损失函数）。 最基础的一次函数拟合 plot(x,y,'o') % 给x和y轴加上标签 xlabel('x的值') yl
hcの2022寒假学习 前言 作死参加ACM和数模，两个需要花大量时间的竞赛，本着不划水的态度，既然参加了还是要打出一些成绩。由于大学时间较短（试验班），一共就三年时间，已经划水过去对半，眼下需要解决的学习方面的任务（还有很多兴趣类的 ）除了ACM和数模还有雅思的学习。面对前半个寒假像无
在十进制转换为其他进制中，每次都得到较低位 思考： 每次操作时，可以作为一次模运算 而每次对十进制数模运算时，都可以得到十进制数的较低位的值！
** 如有错误，感谢指正** 如有错误，感谢指正，请私信博主，有辛苦红包，拜“一字之师”。 请根据目录寻找自己需要的段落 导语：本博客为个人整理MATLAB学习记录帖，如有错误，感谢指正。系统学习，欢迎持续关注，后续陆陆续续更新 Java 交流qq群 383245788 序 本文旨在记录个人数模美赛备赛经历
https://zhuanlan.zhihu.com/p/434529097 作者：白志威，上海交通大学数学与应用数学吴文俊班，获得2020年大学生数学建模竞赛全国一等奖，2021年美国大学生数学建模竞赛一等奖（Meritorious Winner） 内容概括 1. 数学建模介绍 2. 如何学习数学建模（含资料推荐） 3. 数模给我带来的收获 数学
一、简简单单介绍一下AHP AHP（层次分析）算法作为数学建模中评价问题中求解的“万金油”，以方便构建且思路简单而受到大部分数模小白的青睐以及使用。下面简单介绍一下AHP算法的基本信息： AHP是一种定性与定量相结合的系统化、层次化的分析方法，由美国的运筹学加Satty于20世纪70年
一元线性回归 1.根据数据画图； 2.根据所画图形进行分析，调整模型； eg: 源代码1 clear all clc x=1:10; y=[2650,1942,1493,1086,766,539,485,291,224,202]; z=zeros(size(y)); N=length(y); for i =1:N z(i)=log(y(i));%调整 plot(x(i),z(i),'ok'); hold on end 实
B 题——空气质量预报二次建模 思路：该题主要是做两个方面，一个根据数据进行CQI的计算，一个就是利用各种工具进行CQI的预测 代码获取 第一/二题问题思路与结果： 主要是按照公式计算和分类，处理后的结果如图所示 第三/四题的问题思路与结果 这题主要是进行预测建模，这里属于对
