数学建模实验六离散模型

发布 2023-05-17 21:29:28 阅读 3290

集美大学计算机工程学院实验报告。

一、实验目的。

了解离散模型的建模,掌握对离散数据的插值、迭代等处理原理和方法。

二、实验内容。

1、对教材第8章(p270图1)中所给出的比赛得出的竞赛图给出对应的邻接矩阵,然后计算该矩阵的最大特征值,并计算该特征值对应的特征向量,将该特征向量进行归一化处理;同时,对该邻接矩阵,利用式, k=1,2,….

进行迭代,对该迭代向量进行归一化处理,计算迭代200次以后的结果,与前面计算出的归一化特征向量值进行比较,得出你的结论。

2、对第7章中给出的差分方程,对不同的参数b=1.7, b=2.7, b=3.

31, b=3.46, b=3.56分别计算迭代100次的结果,观察其中的单周期收敛,倍周期收敛,4倍周期收敛,混沌等现象。

3、阅读水流量估计的模型求解过程,跟随该模型求解过程中所给出的**进行逐一尝试,了解对离散数据进行通常建模处理的一般过程和思路。

三、实验使用环境。

windowsxp、lindo.6.1

四、实验步骤。

1、循环比赛的名次模型求解。

1)分析图1,得到邻接矩阵:

2)记定点的得分向量为s=(s1,s2,……sn)t,其中si是顶点i的得分。

3)归一化特征值向量值:

通过matlab得到结果:

结果分析:通过分析matlab得到的记过可知该矩阵的最大特征值为2.2324,对应的特征向量为:

-0.5561,-0.3841,-0.

5400,-0.2653,-0.3503,-0.

2419。归一化后的结果为:0.

2379,0.1643,0.2310,0.

1135,0.1489,0.1035,所以得到排出的名次为。

结果分析:由于以上结果可知,任一列的特征向量排序均为,与利用计算出的归一化特征值排序的结果一致,但迭代200次后的特征向量与前面的特征向量结果不一致。

2、对第7章中给出的差分方程,对不同的参数b=1.7, b=2.7, b=3.

31, b=3.46, b=3.56分别计算迭代100次的结果,观察其中的单周期收敛,倍周期收敛,4倍周期收敛,混沌等现象。

1)利用matlab计算差分方程不同参数迭代100次结果:

b=1.7b=2.7

b=3.31

b=3.46

b=3.56

2)得到模型的收敛、混沌情况图:

结果分析:通过分析结果可知,当b=1.7和b=2.

7时,x单调地和振荡地趋向极限0.4118和0.6296。

当b=3.31时,有两个收敛子序列,分别趋向极限值0.4765和0.

8257。当b=3.46时,有4个收敛子序列,分别趋向极限值0.

4138,0.8393,0.4667,0.

8612。当b=3.56时,有8个收敛子序列,分别趋向极限值0.

3738,0.8333,0.4945,0.

8899,0.3488,0.8086,0.

5509,0.8808。结果收敛、混沌情况图基本吻合。

五、实验小结。

1、通过本次实验,了解了对离散模型的建模、对离散数据的插值、迭代等处理原理和方法;

2、在实验过程中,通过对数据的迭代,分析实验结果,对离散模型的分析有了进一步的了解;

3、将相同的**,放在不同的pc机上实现迭代,迭代结果并非全部相同,分析实验过程后得出迭代的次序和迭代的方式不一致,将导致结果不相同。

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