数学模型-第05章(第五版).ppt
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1、第五章 微分方程模型描述描述随时间连续变化物体或过程随时间连续变化物体或过程的的动态变化动态变化规律规律.微分方程微分方程含自变量含自变量、未知函数及其导数的方程未知函数及其导数的方程.采用采用机理分析机理分析方法方法或或类比类比法法建立建立微分方程微分方程.物理领域物理领域工程技术工程技术,科学研究科学研究牛顿定律牛顿定律电路原理电路原理非物理领域非物理领域人口人口,经济经济,生态等生态等特特定定的的内在规律内在规律例例.火箭火箭发射发射由由燃料燃烧推力燃料燃烧推力发射发射的的火箭火箭加速度、速度加速度、速度、高度的微分方程高度的微分方程.例例.人口预测人口预测含人口数量及增长率的微分方程含
2、人口数量及增长率的微分方程.第五章 微分方程模型5.1人口增长人口增长5.2药物中毒急救药物中毒急救5.3捕鱼捕鱼业的持续收获业的持续收获5.4资金资金、劳动力与经济、劳动力与经济增长增长5.5香烟香烟过滤嘴的过滤嘴的作用作用5.6火箭火箭发射发射升空升空5.7食饵食饵与捕食者模型与捕食者模型5.8赛跑赛跑的的速度速度5.9万有引力定律万有引力定律的的发现发现5.10传染病传染病模型和模型和SARS的的传播传播世界世界人口增长人口增长年年1625 1804192719601974198719992011人口人口(亿亿)510203040506070年年194919531965198219902
3、0002010人口人口(亿亿)5.425.887.2510.1711.4312.6713.40人口人口翻番时间翻番时间123年年39年年中国中国人口增长人口增长老龄化提速老龄化提速,性别比性别比失调失调等凸显等凸显,开始开始调整人口政策调整人口政策.20世纪的一段时间世纪的一段时间内内人口增长人口增长速度过速度过快快.年净增人口年净增人口由由最多的最多的2000多万多万降到降到2011年年的的600多万多万.47年年5.1人口增长人口增长预测预测1953196519825.887.2510.173.模型检验模型检验和增长和增长预测预测年年1790180018101820183018401850
4、1860人口人口(百万百万)3.95.37.29.612.917.123.231.4增长率增长率/10年年 0.29490.31130.29860.29690.29070.30120.30820.2452年年18701880189019001910192019301940人口人口(百万百万)38.650.262.976.092.0105.7122.8131.7增长率增长率/10年年 0.24350.24200.20510.19140.16140.14570.10590.1059年年1950196019701980199020002010人口人口(百万百万)150.7179.3203.2226.
5、5248.7281.4308.7增长率增长率/10年年 0.15790.14640.11610.10040.11040.1349建立数学模型描述人口发展规律建立数学模型描述人口发展规律,是,是制定制定积极、积极、稳妥人口稳妥人口政策的政策的前提前提.1.两个两个基本的基本的人口模型人口模型2.用用美国人口数据美国人口数据估计估计参数参数指数增长指数增长模型模型今年人口今年人口x0,年增长率年增长率r1.一个常用的人口预测公式一个常用的人口预测公式基本基本前提前提增长率增长率r在在k年内保持年内保持不变不变.根据人口统计数据根据人口统计数据估计增长率估计增长率由由x0,xk估计估计r.已知已知增
6、长率增长率预测预测未来未来人口人口.k年年后人口后人口例例.从从1960年到年到1999年年(39年时间年时间)世界人口翻番世界人口翻番.该该期间期间的年平均增长率约为的年平均增长率约为 r=(log2)/39=1.8%为什么?为什么?单位单位时间人口时间人口增长率增长率为为常数常数r.t,x(t),按指数规律无限增长按指数规律无限增长.与常用与常用公式一致公式一致?马尔萨斯马尔萨斯1798年年提出提出?2.人口指数增长模型的建立人口指数增长模型的建立t时刻时刻人口人口数量为数量为连续连续、可微函数、可微函数x(t).单位单位时间内时间内x(t)的的增量增量为为rx(t)初始初始时刻时刻(t=
7、0)的的人口为人口为x0假设假设模型模型解释解释3.指数增长模型的指数增长模型的参数估计参数估计(数据拟合数据拟合)方法一方法一直接直接用人口用人口数据数据和和线性线性最小二乘法最小二乘法.1790年年(t=0)至至2000年美国年美国人口数据人口数据=l =l 0MATLAB编程编程计算计算最小二乘法最小二乘法l=l 0+r=0.2743/10年,年,x0=4.18843.指数增长模型的指数增长模型的参数估计参数估计(数据拟合数据拟合)方法方法二二对对人口数据作人口数据作数值微分数值微分估计估计增长率增长率.设设x(t)在在t0,t1,tn(等等间距间距t)的的函数函数值值为为x0,x1,x
8、n数值微分数值微分中点中点公式公式x0=3.9(原始数据原始数据)rk x(t)在各点在各点的导数近似值的导数近似值r=0.2052/10年年4.改进的指数增长模型改进的指数增长模型修改修改人口增长率人口增长率为常数的为常数的假设假设.10年增长率年增长率数据数据x0=3.9(原始数据原始数据)线性线性最小二乘法最小二乘法美国人口美国人口增长率增长率/10年年1800年r 0.32000年r 0.1r0=0.3252,r1=0.0114r(t)=r0r1t年年实际人口实际人口(百万)(百万)指数增长模型指数增长模型(估计估计方法方法一)一)指数增长模型指数增长模型(估计估计方法方法二)二)改进
9、的指数改进的指数增长模型增长模型17903.96.03.93.918005.37.44.85.418107.29.15.97.318209.611.17.29.8183012.913.68.913.11960179.3187.6127.6188.31970203.2229.6156.7213.41980226.5281.0192.4239.11990248.7343.8236.2264.82000281.4420.8290.0290.0误差平方和误差平方和347422204811335.美国人口美国人口用用指数增长指数增长模型模型计算计算结果结果的的比较比较1960年以后年以后3个结果明显不同
10、个结果明显不同5.美国人口美国人口用用指数增长指数增长模型模型计算计算结果结果的的比较比较改进的改进的指数模型指数模型指数模型指数模型(方法二方法二)指数模型指数模型(方法一方法一)200多年时间内假设多年时间内假设增长率为常数增长率为常数违背实际情况违背实际情况.用用指数模型指数模型计算的美国人口计算的美国人口与实际数据相差与实际数据相差很大很大.与与19世纪以前世纪以前欧洲一些地区人口统计数据吻合欧洲一些地区人口统计数据吻合.适用于适用于19世纪后迁往世纪后迁往加拿大加拿大的欧洲移民后代的欧洲移民后代.可用可用于于短期短期而不能用于而不能用于较长期的较长期的人口预测人口预测.不符合不符合1
11、9世纪后世纪后多数地区多数地区人口增长规律人口增长规律.6.指数增长指数增长模型的应用及局限性模型的应用及局限性改进改进的指数模型的指数模型计算计算结果有所结果有所改善改善,但但它它未未反映增反映增长率下降长率下降的机理的机理,函数函数形式也不形式也不易易确定确定,不便不便于于应用应用.需需分析分析人口增长率人口增长率下降的下降的机理机理,修改假设修改假设建立新模型建立新模型.logistic模型模型1.模型建立模型建立人口增长到一定数量人口增长到一定数量后后增长率增长率下降下降的的原因原因资源、环境等因素对人口增长的资源、环境等因素对人口增长的阻滞作用阻滞作用,且阻滞作用随且阻滞作用随人口增
12、加人口增加而而变变大大.简单简单、便于便于应用的应用的线性函数线性函数r是是x的减函数的减函数系数系数a,b?内内禀禀(固有固有)增长率增长率r理论上理论上x=0时时的增长率的增长率.人口容量人口容量xm资源资源和和环境环境对对人口人口的的最大容量最大容量.r(0)=rr(xm)=01.模型建立模型建立r(0)=r,r(xm)=0 a=rb=r/xm=()(1-x/xm)资源资源和和环境阻滞人口增长环境阻滞人口增长rx人口人口自身增长自身增长dx/dtxOxmxm/2tx0 x增加先快后慢增加先快后慢xmx0 xm/2S形曲线形曲线渐近线渐近线拐点拐点1.模型建立模型建立tx0 xmx0 xm
13、/2logistic曲线曲线可可分离变量方程分离变量方程logistic模型模型求解求解作作图图t1/22.参数估计参数估计方法方法一一数值微分数值微分计算增长率计算增长率,线性最小二乘线性最小二乘估计估计参数参数.最小二乘法最小二乘法r=0.2805/10年年模型模型x0=3.9(原始数据原始数据)xm=352.0548数值微分数值微分方法二方法二直接直接用数据用数据和和非线性非线性最小二乘最小二乘估计估计参数参数.2.参数估计参数估计模型模型年年实际人口实际人口(百万)(百万)logistic模型模型(方法一)(方法一)logistic模型模型(方法二)(方法二)17903.93.97.7
14、18005.35.19.518107.26.811.71980226.5245.8228.31990248.7265.4252.02000281.4282.4275.1误差平方和误差平方和2810.4458.2计算计算结结果比较果比较r=0.2155/10年年,x0=7.6962,xm=443.99312.参数估计参数估计logistic模型模型(方法二方法二)logistic模型模型(方法一方法一)指数模型指数模型(方法一)(方法一)指数模型指数模型(方法二)(方法二)改进的指数改进的指数模型模型logistic模型模型(方法一)(方法一)logistic模型模型(方法二)(方法二)3474
15、22204811332810458指数模型与指数模型与logistic模型模型计算计算结果结果比较比较(误差平方和误差平方和)对对1790年至年至2000年美国人口数据的年美国人口数据的拟合,拟合,logistic模型模型比指数增长模型有很大比指数增长模型有很大改善改善.非线性最非线性最小二小二乘乘结结果最好!果最好!模型检验和人口预测模型检验和人口预测上面上面表、图给表、图给出出的结果是的结果是利用利用1790年至年至2000年年美国人口美国人口数据数据估计的估计的参数参数代入模型代入模型计算计算得到得到的的.这些这些结果与结果与同期实际同期实际数据数据比较比较虽虽能反映能反映模型模型与与数
16、据数据的的拟合拟合程度程度,但但不是不是真正意义上的真正意义上的模型模型检验检验.在估计在估计指数模型和指数模型和logistic模型参数模型参数时未时未用用2010年年的美国人口的美国人口,留下留下这个实际这个实际数据数据用用于于模型检验模型检验.模型检验和人口预测模型检验和人口预测实际人口实际人口(百万)(百万)指数模型指数模型(方法一方法一)指数模型指数模型(方法二方法二)改进的指改进的指数模型数模型logistic模型模型(方法一)(方法一)logistic模型模型(方法二)(方法二)2010年年308.7515.0356.0314.0296.8297.0误差误差66.8%15.3%1
17、.7%-3.9%-3.8%2020年年?327.8326.82010年实际年实际人口人口加入重估参数加入重估参数预测预测2020年年人口人口.用用1790年至年至2000年美国年美国人口估计参数人口估计参数代入代入模型模型,计算计算2010年人口年人口与实际值比较作为与实际值比较作为模型模型检验检验.预测准确性预测准确性需等需等2020年美国人口调查年美国人口调查结果公布结果公布.拭目拭目以待以待模型模型检验的检验的误差在误差在5%以内以内,可以接受,可以接受.logistic模型的广泛应用模型的广泛应用logistic模型模型欧洲欧洲生物数学家生物数学家Verhulst19世纪提出世纪提出,
18、中译名中译名为为逻辑逻辑斯谛斯谛.经济、社会领域中经济、社会领域中的应用的应用耐用消费品销售量、耐用消费品销售量、消息传播范围的消息传播范围的变化规律变化规律.生态、医疗领域中的应用生态、医疗领域中的应用鱼塘中鱼群数量、鱼塘中鱼群数量、森林中树木数量、传染病传播人数的变化规律森林中树木数量、传染病传播人数的变化规律.模型模型假设假设是建模是建模的的关键之一关键之一.“增长率增长率随人口增随人口增加而线性加而线性减少减少”是是logistic模型模型的的合理合理、简化假设简化假设.参数估计参数估计是建模的重要是建模的重要步骤步骤,最小二乘法最小二乘法是参是参数估计的基本数估计的基本方法方法.模型
19、模型检验检验对对建模是不可缺少的建模是不可缺少的.用作用作检验的数检验的数据不据不应应用于用于建模建模过程的过程的参数估计参数估计,正像正像裁判员裁判员不不能能做做运动员运动员一样一样.小结与评注小结与评注场景场景两位家长带着孩子急匆匆来到医院急诊室两位家长带着孩子急匆匆来到医院急诊室.诉说两小时前孩子一次误吞下诉说两小时前孩子一次误吞下11片片治疗哮喘病、剂量治疗哮喘病、剂量100mg/片片的氨茶碱片,已出现呕吐、头晕等不良症状的氨茶碱片,已出现呕吐、头晕等不良症状.按照按照药品说明氨茶碱药品说明氨茶碱的每次用量成人是的每次用量成人是100200mg,儿童儿童是是23mg/kg(按按3040
20、kg计计,约约100mg).过量服用可使血药浓度过量服用可使血药浓度(单位血液容积中的药量单位血液容积中的药量)过高,过高,100g/ml浓度会出现浓度会出现严重中毒严重中毒,200g/ml浓度可致命浓度可致命.医生需要判断:孩子的血药浓度会不会达到医生需要判断:孩子的血药浓度会不会达到100200g/ml;如果会达到,应采取怎样的;如果会达到,应采取怎样的紧急施救紧急施救方案方案.5.2药物中毒急救药物中毒急救调查与分析调查与分析转移率转移率正比于正比于x排除率排除率正比于正比于y胃肠道胃肠道血液系统血液系统口服药物口服药物体外体外认为血液系统内药物的分布,即血药浓度是均匀的,认为血液系统内
21、药物的分布,即血药浓度是均匀的,可以将血液系统看作一个房室,建立可以将血液系统看作一个房室,建立“一室模型一室模型”.药量药量x(t)药量药量y(t)血液系统对药物的吸收率血液系统对药物的吸收率(胃肠道到血液系统的转移胃肠道到血液系统的转移率率)和排除率可以由和排除率可以由半衰期半衰期确定确定.半衰期半衰期可以从药品说明书上查到可以从药品说明书上查到.通常,通常,血液总量约为人体体重的血液总量约为人体体重的7%8%,体,体重重5060kg的成年人有的成年人有4000ml左右的血液左右的血液.目测这个孩子的体重约为成年人的一半,可认目测这个孩子的体重约为成年人的一半,可认为其血液总量约为为其血液
22、总量约为2000ml.调查与分析调查与分析血药浓度血药浓度=药量药量/血液总量血液总量口服活性炭口服活性炭来吸附药物,可使药物的来吸附药物,可使药物的排除排除率率增加增加到原来(人体自身)的到原来(人体自身)的2倍倍.临床施救的临床施救的办法办法体外血液透析体外血液透析,药物排除率可增加到原来,药物排除率可增加到原来的的6倍,但是安全性不能得到充分保证倍,但是安全性不能得到充分保证.模型假设模型假设 1.胃肠道胃肠道中药物向血液的中药物向血液的转移率与转移率与x(t)成正比成正比,比例系数比例系数(0),总剂量,总剂量1100mg药物在药物在t=0瞬间进入胃肠道瞬间进入胃肠道.2.血液系统中药
23、物的血液系统中药物的排除率与排除率与y(t)成正比成正比,比例,比例系数系数(0),t=0时血液中无药物时血液中无药物.3.氨茶碱被吸收的半衰期为氨茶碱被吸收的半衰期为5h,排除的半衰期为,排除的半衰期为6h.4.孩子的血液总量为孩子的血液总量为2000ml.胃肠道中药量胃肠道中药量x(t),血液系统中药量血液系统中药量y(t),时间,时间t以以孩子误服药的时刻为起点(孩子误服药的时刻为起点(t=0).模型建立模型建立x(t)下降速度与下降速度与x(t)成正比成正比(比例系数比例系数),总剂量总剂量1100mg药药物在物在t=0瞬间进入胃肠道瞬间进入胃肠道.转移率转移率正比于正比于x排除率排除
24、率正比于正比于y胃肠道胃肠道血液系统血液系统口服药物口服药物体外体外药量药量x(t)药量药量y(t)y(t)由吸收而增长的速度是由吸收而增长的速度是x,由排除而减少的速度,由排除而减少的速度与与y(t)成正比成正比(比例系数比例系数),t=0时血液中无药物时血液中无药物.模型模型求解求解 药物吸收的半衰期为药物吸收的半衰期为5h药物排除的半衰期为药物排除的半衰期为6h只考虑血液对药物的排除只考虑血液对药物的排除血液总量血液总量2000ml血药浓度血药浓度200g/ml结果及分析结果及分析 胃肠道药量胃肠道药量血液系统药量血液系统药量血药浓度血药浓度100g/mly(t)=200mg严重中毒严重
25、中毒y(t)=400mg致命致命t=1.62t=4.87t=7.89y=442孩子到达医院前已严重中毒,如不及时施救,孩子到达医院前已严重中毒,如不及时施救,约约3h3h后将致命!后将致命!y(2)=236.5施救方案施救方案 口服活性炭使药物排除率口服活性炭使药物排除率增至原来的增至原来的2倍倍.孩子到达医院孩子到达医院(t=2)就开始施救,血液中药量记作就开始施救,血液中药量记作z(t)=0.1386(不变),=0.11552=0.2310 施救方案施救方案 t=5.26z=318施救后血液中药量施救后血液中药量z(t)显著低于显著低于y(t).z(t)最大值低于最大值低于致命水平致命水平
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