前 言 R是一款免费软件,主要用于统计分析.绘图和数据挖掘等.但随着R的广泛使用,R软件的求解能力已不仅仅局限于统计计算的内容,特别是R扩展程序包的下载和安装,大大地增强了R软件的计算与求解能力,例如,能够完成优化.图论与网络.数值分析等方面的计算. 本书之所以命名为<数学建模:基于R>,是因为除介绍数学建模常用的统计方法外,还着重介绍了如何从CRAN(Comprehensive R Archive Network)社区下载相关的扩展程序包,如何使用这些程序包中的函数求解线性规划.最优化.图论
1.7 数学建模案例分析--食品质量安全抽检数据分析 1.7.1 问题的提出 该题选自2013年"深圳杯"数学建模夏令营A题. "民以食为天",食品安全关系到千家万户的生活与健康.随着人们对生活质量的追求和安全意识的提高,食品安全已成为社会关注的热点,也是政府民生工程的一个主题.城市食品的来源越来越广泛,人们消费加工好的食品的比例也越来越高,因此除食材的生产收获外,食品的运输.加工.包装.贮存.销售以及餐饮等每一个环节皆可能影响食品的质量与安全.另一方面,食品质
2.4 数学建模案例分析--气象观察站的优化 2.4.1 问题的提出 某地区内有12个气象观测站,为了节省开支,计划减少气象观测站的数目.已知该地区12个气象观测站的位置,以及10年来各站测得的年降水量(见表2.14,为便于计算,将表中的数据保存在文本文件rainfall.data中).减少哪些观测站可以使所得到的降水量的信息足够大?观察站分布如图2.7所示. 2.4.2 假设 2.4.3 分析 题目要求减少一些观测站,但获得的降水量的信息足够大,如何做到这一点呢?首先要考虑降水量的信息问题.对
1.7 数学建模案例分析--食品质量安全抽检数据分析 1.7.1 问题的提出 1.7.2 问题1:三年各主要食品领域安全情况的变化趋势 1.7.3 问题2:找出某些规律性的东西 1.7.4 问题3:如何改进食品的抽检办法 1.7.5 结论 (1) 深圳市2010年至2012年三年来的食品安全状况逐年变好; (2) 食品的餐饮.储存等各环节与食品质量有关; (3) 食品产地与食品质量有关,而且是负相关; (4) 食品的抽检地点与食品质量有关; (5) 饮品和水产类食品的质量与季节无关,果蔬.粮食.
作者:孤剑 孤剑<?xml:namespace prefix = o ns = "urn:schemas-microsoft-com:office:office" /> 嘿嘿!本来打算不用去了,但是在几天的训练中,发现现在这个组每个成员也还不错.所以,又出动了. Let's begin to study mathematical modeling and mathematical experiments,begin to learn matlab software. 本来,
问题描述 有一个数学建模问题用Matlab绘图后不是期望的图,是我选择的点数太多还是-- n=82*2201; a=zeros(1,n); x=[real.txt]; X=x(1:2200:end); a(1:2201:n)=X; l=length(a);1*180482 x=x(:);9*2000->1*180000 x=x'; x=[x,zeros(1,482)];1*180482 x=x-a; x(x==0)=[];1*179999 x=x';179999*1 xk-用excel抽样的 Y
作者:孤剑 这几天一直担心数学建模的问题,虽然自己过生日的时候,我认为的几个朋友没有打电话给我,很伤心,但是生活不容许你有太多的伤心,还是得学习. 眼看马上就要到了数学建模考试的时间了,自己还有很多的东西需要学习,今天看了看微分方程的求解,不时很明白. [t,x]=solver('function',ts,x0,options) 说明: 1.t为由solver返回的函数的自变量: 2.x为由solver返回的函数值: 3.solver为微分方程的解决函数,ode23,ode45,
曾编了一个程序,应用于数学建模的数据提取阶段.现归纳如下,思路写得比较详细,看起来像教程-_-. 目的是做一个BBS的流量统计,需要分析的数据是每一分钟之内,有哪些ID在线,这些ID的IP是多少,并且要求ID与IP一一对应,不能有重复ID和重复IP,并要求每一分钟生成一个矩阵,分别是ID IPA段 IPB段 IPC段 IPD段, 并存成文本文件, 文件名为hh:mm格式. 然后把这些文本文件导入MatLab进行分析处理,现讨论前面的数据获得阶段的实现方法. 数据源从http://bbs.
问题描述 matlab做数学建模,有这么段代码,这有错么? 结果实在是跑不对selftimeform = [14.7:0.05:15.7];x=[1.036500000000001.069900000000001.103800000000001.138300000000001.173200000000001.208700000000001.244800000000001.281500000000001.318900000000001.356800000000001.395500000000001