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传染病的基本数学模型，研究传染病的传播速度、空间范围、传播途径、动力学机理等问题，以指导对传染病的有效地预防和控制。常见的传染病模型按照传染病类型分为 SI、SIR、SIRS、SEIR 模型等，按照传播机理又分为基于常微分方程、偏微分方程、网络动力学的不同类型。
下面是基于传染病模型的常微分方程笔记。从模型一到模型四不断进一步完善。
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研究对象的机理比较简单，一般用静态、线性、确定性模型就能达到建模目的时，我们基本上可以用初等数学的方法来构造和求解模型。 如果对于某个实际问题，采用初等方法和高级方法建立的两个模型的应用效果相差无几时，，初等方法更受欢迎。 （1）热量传播只有传导
从挂钩考虑 m个挂钩，n位工人 s：一周期内运走的产品数 n：所有工人在周期时间内生产总数 D：传送带效率 p：每只挂钩非空概率 q：每只挂钩为空概率，p+q=1 r：挂钩没有被某位工人触到的概率 D = s n = m p n = m ( 1 − q ) n = m ( 1 − ( r n ) ) n = m ( 1 − ( 1 − 1 m ) n ) n D=frac{s}{n}=
代表性，也就是这一指标的区分度，最具代表性就是对观测记录最具区分度 强调通行能力前后的变化 （一）指标一致化处理 （二）指标无量纲化处理 （三）定性指标量化 主观评价要量化，无法避免主观因素 f ( 3 ) f(3) f ( 3 ) 使用了两次，其实有四个式子，才解出了四个量
聚类问题概述 ：把样本划分为由相似的对象组成的多个类的过程。 K均值聚类算法流程 ： 指定需要划分的簇的个数K。 随机选择K个数据对象作为初始的聚类中心（不一定是样本点）。 计算其他的各个数据对象到这K个聚类中心的距离，把数据对象划分到距离它最近的它最近的
系统（层次）聚类解决了K-均值聚类的一个最大的问题：聚类的个数需要自己给定。 系统聚类的合并算法通过计算两类数据点间的距离，对最为接近的两类数据点进行组合，并反复迭代这一过程，直到将所有数据 点合成一类，并生成 聚类谱系图 。我们可以根据这个图来确定
概述： 什么是数学规划？ 数学建模中的数学规划是指利用数学方法和技巧对问题进行数学建模，并通过数学规划模型求解最优解的过程。数学规划是一种数学优化方法，旨在找到使目标函数达到最大值或最小值的变量取值，同时满足一系列约束条件。 数学规划包括多种不同
数学建模 第一章 数学建模与数学思想 1 何谓数学建模 2 确定性数学 3 不确定性数学 4 数学与现实 5 数学建模与各学科 6 数学建模与各行业 7 变量识别 8 数学建模的步骤 9 论文写作要求 10 《数学建模》课程特色 11 先修课程教材与网站 12 培养目标 13 教学方法 1 何谓数学建模
在数学建模中，优化类问题是很常见的一种问题。这种问题里面通常涉及多个 变量 和 约束条件 ，并需要在这些变量和条件之下 优化某个函数 。最常见的例子就是，“达到最好效果”、“取得最大利润”、“极大降低风险”等等。遇到这类字眼，应首先考虑优化模型求解。
完整见https://mianbaoduo.com/o/bread/mbd-Y5eVm5xw 无人机遂行编队飞行中的纯方位无源定位 摘要 一、问题重述 1.1 问题背景 由于无人机集群在遂行编队飞行时, 应尽可能的避免外界干扰, 因此需要尽可能的保持电磁静默减少电磁波信号的发射.为保持编队队形, 拟采用纯方位无源
遗传算法是一种模仿自然选择和遗传机制的优化算法，主要用于求解最优化问题。它模拟了生物进化过程中的遗传、交叉和变异过程，通过不断地进化优秀的个体，逐渐搜索到全局最优解。 在开始之前，我们先来了解下遗传算法中的几个概念。 在遗传算法中，我们首先需要
