一问题提出：
近年来，网络游戏风靡世界，尤其20gg年以前，我国各大城市的网络游戏层出不穷，且大多属于充满暴力的ypg，如龙族，奇迹，致使很多的青少年迷恋于此，浪费大量金钱，甚至荒废学业。然而，作为我国网络经济的一部分，我国在出台了严格的网络游戏管理法则的同时，并没有完全的禁止。
在20gg年后，随着技术的日益完善和游戏画面的日益精致，许许多多的旧的类型网络游戏相继衰落，失去了生命力和吸引力，而一些新型的网络游戏则取代了他们的位置，如街头篮球，qq游戏，劲舞团，劲乐团等，另外游戏巨头ea预计发行一款**足球游戏，这些游戏都得到了很好的欢迎。在其中魔兽世界更是被受广大玩家的青睐。我们就用魔兽世界为例找出网游玩家人数的变化规律。
二分析与假设：
对大多数玩家来说，选择网游的类型的最主要的标准之一是：某种网游的吸引度。这里的“吸引度”包含了游戏的某些性能对玩家的影响，游戏的可操作性，以及游戏的趣味性等等。
主要表现在，游戏玩家的多少，即玩某种游戏的人数占总网游人数的比例。现在用魔兽世界来作为对象，考虑吸引度和总人数对魔兽世界玩家人数的影响。
下表是由我们从网上查到的信息制成：表1假设：
魔兽世界玩家人数为p，网游总人数为c，吸引度差为s。
三基本模型：
首先分析p与c的关系，由上表可得p与c的散点图：
图1再有p与s的散点图：
图2从图中可观察出它们是两个如下的二次函数模型：
p=t0+t1c+t2c+w
p=t0+t3s+t4s+w
总上分析，得如下回归模型：
p=t0+t1c+t3s+t2c+t4s+w
四模型求解：
直接用mathematica求解得：
p=-43.419543+30.2201c-5.18493c
y2=0.893056f=16.7016p=0.011437
p=-0.324956+16.1682s-71.871s
y2=0.985385f=134.847p=0.000213593
则有：p=-43.74499+30.2201c+16.1682s-5.18493c-71.871s
五结果分析。
由上面的两表可以清楚的得到：y2均较大，f也是合适的，而p的数量级非常小，因而从整体来看模型的建立是可用的。
然而，或许由于考虑的因素不够，也出现了一些疑虑，人口的年龄结构会不会对此问题产生影响？
六模型改进。
现考虑网络游戏对不同年龄段的人群的吸引力。
不同年龄的人采用互联网的可能性也不相同，从调查看，年轻的人选择上网的可能性显著高于年龄较大的人。在16-24岁的受访人群中，87.8%是网民；而在55-65岁的受访人群中，只有15.
6%是网民；在25-34岁的人群中，62.2%的受访者采用了互联网；但在35-44岁的中年人群中，使用互联网的人刚刚超过三分之一。如下图：
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化简可得 因此，0a 4,给定出手高度 h,最佳出手角度随出手速度 v 增大而增大。给定出手速度 v，最佳出手角度随出手高度 h 增大而减小。2.最佳投掷模式 给定出手高度h 出手速度v 从而可以计算最佳出手角度opt v,h 和相应的投掷距离 s s h,v,opt 这样构成最佳的铅球投掷模式。h...