1. 疫情传播 SIR 模型传染病的传播特性不可能通过真实的试验开展研究，因此需要针对不同的传染病传播方式和流行特点建立相应的数学模型，并对模型进行理论研究和数值模拟。通过研究发现传染病传播的特征阈值，就可以为预防和控制传染病提供数据支撑和防控策略。1927年，W. Kermack 在论文 “Contributions to the mathcmatical theory of epidemics
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2024-01-04 13:41:11
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如果你已经决定把Python作为你的编程语言，那么，你脑海中的下一个问题会是："进行数据分析有哪些Python库可用？"Numpy对于科学计算，它是Python创建的所有更高层工具的基础。以下是它提供的一些功能：1. N维数组，一种快速、高效使用内存的多维数组，它提供矢量化数学运算 。2. 你可以不需要使用循环，就对整个数组内的数据行标准数学运算。3. 非常便于传送数据到用低级语言(如C或C++)
接着上回我们继续第三题
问题 3 对附件表单 3 中未知类别玻璃文物的化学成分进行分析，鉴别其所属类型，并对 分类结果的敏感性进行分析。
我们的分析：基于问题二的分类模型，计算出每个待测样本点与簇中心的平方欧式距离，与2中得到的变量与簇中心的理想距离范围进行比较，完成分类，通过给模型添加微小扰动，观察样本数据统计规律变化，给出敏感性分析。结果及分析： 该新模型对问题二的数
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2023-12-18 14:03:42
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文章目录（一）简单陈述本文章的内容（二）线性规划例题（实战）2.1 实战题目2.2 符号规定和基本假设2.3 模型的分析2.4 模型的建立2.5 模型一的求解和分析2.5.1 （代码）求解模型一2.5.2 模型一（结果）分析2.6 模型二的求解和分析2.6.1 （代码）求解模型二2.6.2 模型二（结果）分析2.7 模型三的求解和分析2..1 （代码）求解模型三2.6.2 模型三（结果）分析2..
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2023-12-22 20:59:44
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Topsis即优劣解距离法，数学建模中应用，这里大概写个代码，具体在使用的时候根据自己所需去优化import numpy as np
'''
第一步，
先写正向化函数，传入两个个参数，注意这里把矩阵定义成全局变量，所以不用再向函数中传入矩阵
第一个参数是所需要正向化的列数
第二个参数是哪种类型的正向化，1.极小性 2.中间型 3.区间型
注：如果是中间型的话会提示输入最佳值，区间型会输入两个，x_
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2023-09-07 15:33:23
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1.4 函数1.Python中定义函数的语法#自定义函数的语法形式
def factorial(n):
r = 1
while n > 1:
r *= n
n -= 1
return r
print(factorial(5))运行结果： 120 这里使用了python中有关函数的定义，形式如上，python中的：是格式要求，如果缺少的话
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2023-10-03 08:40:13
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目录前言：核心算法建模绘图基础算法篇：目标规划类算法分析方法：三，经验判别，预测类别前言：分为四个阶段，阶段一掌握matlab基本用法，阶段二掌握常用的数学建模算法，阶段三学会分析解题阶段四写论文matlab这块主要是掌握matlab矩阵运算，matlab绘图，githup的使用，看到这两个地方就可以看到介绍，怎样在github上找开元项目链接https://mp.weixin.qq.com/s/
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2024-09-23 21:38:39
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数据集 拿走：链接：https://pan.baidu.com/s/1zH5xhpEmx2_u5qO9W4gCkw 提取码：2wl5数据集来自航空业，有一些关于航线的基本信息。有某段旅程的起始点和目的地。还有一些列表示每段旅程的到达和起飞时间。这个数据集非常适合作为图进行分析。想象一下通过航线（边）连接的几个城市（节点）。如果你是航空公司，你可以问如下几个问题：从A到B的最短途径是什么
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2023-09-18 09:43:03
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文章目录准备工作01 绘制双曲函数图像02 绘制伽马函数图像03 单个窗口绘制二次函数（k=1,2,...,6）04 根据不同K值绘制子图05 绘制二次曲面05-1 绘制单叶双曲面05-2 绘制椭圆双曲面06 题目无数据跳过07 求线性方程组的解方程组01 （求唯一解）方程组02 （求最小范数解）08 求非线性方程组的符号解和数值解数值解符号解09 已知f(x)和g(x)的表达式,求非线性方程组
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2023-08-07 01:06:00
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一：上代码
#比例法
def rate_method(p,n):
lst =[] #保存各组席位数
sum_ =sum(p) #人数和
k =0#临时变量
for i in p:
lst.append(i/sum_*n)
k += int(i/sum_*n)
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2024-09-01 17:57:50
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# 数学建模中的 Python 算法实现指南
数学建模是一种应用数学来解决实际问题的方法。随着数据科学与机器学习的兴起，Python 成为数学建模中一种广泛使用的编程语言。对于刚入行的新手而言，理解如何使用 Python 实现数学建模算法是必不可少的步骤。本文将引导你通过一个简单的流程，帮助你理解如何构建数学建模的 Python 程序，并且提供样例代码以便于你的学习与实践。
## 整体流程
数学建模概1.数学模型与数学建模1.1模型概念1.2数学模型的概念1.3数学模型的分类2.数学建模的基本方法和步骤2.1数学建模的一般步骤2.1.1模型准备2.1.2模型假设2.1.3模型构成2.1.4模型求解2.1.5模型分析2.1.6模型检验2.1.7模型应用总结 1.数学模型与数学建模1.1模型概念模型是客观事物的一种简化的表示和体现，它具有以下的特点： (1): 它是客观事物的一种模仿或
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2023-08-14 16:55:53
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作者根据多年数学建模竞赛辅导工作的经验编写本书，涵盖了很多同类型书籍较少涉及的新算法和热点技术，主要内容包括时间序列、支持向量机、偏*小二乘回归分析、现代优化算法、数字图像处理、综合评价与决策方法、预测方法以及数学建模经典算法等内容。本书所选案例具有代表性，注重从不同侧面反映数学思想在实际问题中的灵活应用，既注重算法原理的通俗性，也注重算法应用的实现性，克服了很多读者看懂算法却解决不了实际问题的困
数学建模中常用的方法：类比法、二分法、差分法、变分法、图论法、层次分析法、数据拟合法、回归分析法、数学规划（线性规划，非线性规划，整数规划，动态规划，目标规划）、机理分析、排队方法、对策方法、决策方法、模糊评判方法、时间序列方法、灰色理论方法、现代优化算法（禁忌搜索算法，模拟退火算法，遗传算法，神经网络）。这些方法可以解一些模型：优化模型、微分方程模型、统计模型、概率模型、图论模型、决策模型。拟合
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精选
2013-11-14 17:00:58
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JetRail高铁乘客量预测——7种时间序列方法数据获取：获得2012-2014两年每小时乘客数量import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.read_csv('C:\\Users\\Style\\Desktop\\jetrail.csv', nrows=11856)
df.head
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2023-06-29 15:34:36
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instance1：求解下列线性规划问题 s.t. 代码：from scipy import optimize
import numpy as np
c = np.array([2,3,-5])
A = np.array([[-2,5,-1],[1,3,1]])
B = np.array([-10,12])
#要与A对应，是二维矩阵
Aeq
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2023-06-06 21:38:56
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一、目录 文章目录一、目录二、模块说明1、建一个区域2、建立四个区域3、曲线图4、散点图5、条形图（竖向）6、条形图（横向）7、条形图（上下型）8、并列条形图9、饼状图10、直方图三、主要参考博客 二、模块说明1、建一个区域#新建画板
import matplotlib.pyplot as plt
fig=plt.figure()
ax=fig.add_subplot(111)
ax.set(xl
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2024-02-13 20:26:40
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# 数学建模与Python的应用：探索算法与实例
## 引言
在当今数据驱动的时代，数学建模为我们提供了一种理解和解决复杂问题的方法。而Python以其简洁易用的特性，成为了数学建模领域不可或缺的工具。本文将探讨Python在数学建模中的应用，展示一些简单的代码示例，并通过旅行图和状态图来帮助理解数学建模的过程。
## 数学建模的基础
数学建模是将现实世界中的问题转化为数学问题的过程。这一
开始学习《数学建模算法与应用》，并补全之前缺失的各种数学知识。 （听说学习数学建模是最快的数学入门方式…… ） 以此为平台，记录一个小白的python科学计算+数学建模的学习历程，欢迎大家来喷。————我是分割线————首先，记录学习工具。python3+pycharm+各种常用的科学计算库（numpy, pandas, scipy, matplotlib等）从网上download了windows
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2023-06-06 21:51:58
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数据的属性数据对象➢ 数据集由数据对象组成。一个数据对象代表一个实体。 例如： ➢ 销售数据库: 顾客、 商品、销售 ➢ 医疗数据库: 患者、医生、诊断治疗 ➢ 选课数据库: 学生、教师、课程 ➢ 数据对象又称为样本、实例、数据点、对象或元组。 ➢ 数据对象用属性描述。数据表的行对应数据对象; 列对应属性属性➢ 属性(特征，变量)是一个数据字段，表示数据对象的一个特征。 例
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2023-08-16 21:02:22
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