数学建模案例分析线性代数建模案例20例Word文档格式.docx
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其增广矩阵
（A,b）=
由此可得
即
.
为了唯一确定未知流量,只要增添*4统计的值即可.
当*4=350时,确定*1=250,*2=250,*3=50.
若*4=200,则*1=100,*2=400,*3=-100<
0.这表明单行线“←”应该改为“→”才合理.
【模型分析】
（1）由（A,b）的行最简形可见,上述方程组中的最后一个方程是多余的.这意味着最后一个方程中的数据“300”可以不用统计.
（2）由可得,,,这就是说*1,*2,*3,*4这四个未知量中,任意一个未知量的值统计出来之后都可以确定出其他三个未知量的值.
Matlab实验题
某城市有下图所示的交通图,每条道路都是单行线,需要调查每条道路每小时的车流量.图中的数字表示该条路段的车流数.如果每个交叉路口进入和离开的车数相等,整个图中进入和离开的车数相等.
图4某城市单行线车流量
（1）建立确定每条道路流量的线性方程组.
（2）分析哪些流量数据是多余的.
（3）为了唯一确定未知流量,需要增添哪几条道路的流量统计.
案例二.配方问题
在化工、医药、日常膳食等方面都经常涉及到配方问题.在不考虑各种成分之间可能发生某些化学反应时,配方问题可以用向量和线性方程组来建模.
【模型准备】一种佐料由四种原料A、B、C、D混合而成.这种佐料现有两种规格,这两种规格的佐料中,四种原料的比例分别为2:
3:
1:
1和1:
2:
2.现在需要四种原料的比例为4:
7:
5的第三种规格的佐料.问:
第三种规格的佐料能否由前两种规格的佐料按一定比例配制而成"
【模型假设】
（1）假设四种原料混合在一起时不发生化学变化.
（2）假设四种原料的比例是按重量计算的.（3）假设前两种规格的佐料分装成袋,比如说第一种规格的佐料每袋净重7克（其中A、B、C、D四种原料分别为2克,3克,1克,1克）,第二种规格的佐料每袋净重6克（其中A、B、C、D四种原料分别为1克,2克,1克,2克）.
【模型建立】根据已知数据和上述假设,可以进一步假设将*袋第一种规格的佐料与y袋第二种规格的佐料混合在一起,得到的混合物中A、B、C、D四种原料分别为4克,7克,3克,5克,则有以下线性方程组
【模型求解】上述线性方程组的增广矩阵
（A,b）=,
可见又因为第一种规格的佐料每袋净重7克,第二种规格的佐料每袋净重6克,所以第三种规格的佐料能由前两种规格的佐料按7:
12的比例配制而成.
（1）若令α1=（2,3,1,1）T,α2=（1,2,1,1）T,β=（4,7,5,3）T,则原问题等价于“线性方程组A*=b是否有解”,也等价于“β能否由α1,α2线性表示”.
（2）若四种原料的比例是按体积计算的,则还要考虑混合前后体积的关系（未必是简单的叠加）,因而最好还是先根据具体情况将体积比转换为重量比,然后再按上述方法处理.
（3）上面的模型假设中的第三个假设只是起到简化运算的作用.如果直接设*克第一种规格的佐料与y克第二种规格的佐料混合得第三种规格的佐料,则有下表
表1混合后四种原料的含量
原料
佐料规格
A
B
C
D
第一种
*
第二种
y
第三种
（*+y）
因而有如下线性方程组
（*）
【模型检验】把*=7,y=12代入上述方程组（*）,则各等式都成立.可见模型假设中的第三个假设不影响解的正确性.
蛋白质、碳水化合物和脂肪是人体每日必须的三种营养,但过量的脂肪摄入不利于健康.人们可以通过适量的运动来消耗多余的脂肪.设三种食物（脱脂牛奶、大豆面粉、乳清）每100克中蛋白质、碳水化合物和脂肪的含量以及慢跑5分钟消耗蛋白质、碳水化合物和脂肪的量如下表.
表2三种食物的营养成分和慢跑的消耗情况
营养
每100克食物所含营养（克）
慢跑5分钟消耗量（克）
每日需要的营养量（克）
牛奶
大豆面粉
乳清
蛋白质
36
51
13
10
33
碳水化合物
52
34
74
20
45
脂肪
7
1
15
3
问怎样安排饮食和运动才能实现每日的营养需求"
案例三.投入产出问题
在研究多个经济部门之间的投入产出关系时,W.Leontief提出了投入产出模型.这为经济学研究提供了强有力的手段.W.Leontief因此获得了1973年的Nobel经济学奖.
【模型准备】某地有一座煤矿,一个发电厂和一条铁路.经成本核算,每生产价值1元钱的煤需消耗0.3元的电;
为了把这1元钱的煤运出去需花费0.2元的运费;
每生产1元的电需0.6元的煤作燃料;
为了运行电厂的辅助设备需消耗本身0.1元的电,还需要花费0.1元的运费;
作为铁路局,每提供1元运费的运输需消耗0.5元的煤,辅助设备要消耗0.1元的电.现煤矿接到外地6万元煤的订货,电厂有10万元电的外地需求,问:
煤矿和电厂各生产多少才能满足需求"
【模型假设】假设不考虑价格变动等其他因素.
【模型建立】设煤矿,电厂,铁路分别产出*元,y元,z元刚好满足需求.则有下表
表3消耗与产出情况
产出（1元）
产出
消耗
订单
煤
电
运
0.6
0.5
0.6y+0.5z
60000
0.3
0.1
0.3*+0.1y+0.1z
100000
0.2
z
0.2*+0.1y
根据需求,应该有
【模型求解】在Matlab命令窗口输入以下命令
>
A=[1,-0.6,-0.5;
-0.3,0.9,-0.1;
-0.2,-0.1,1];
b=[60000;
100000;
0];
*=A\b
Matlab执行后得
*=
1.0e+005*
1.9966
1.8415
0.5835
可见煤矿要生产1.9966⨯105元的煤,电厂要生产1.8415⨯105元的电恰好满足需求.
【模型分析】令*=,A=,b=,其中*称为总产值列向量,A称为消耗系数矩阵,b称为最终产品向量,则
A*==
根据需求,应该有*-A*=b,即（E-A）*=b.故*=（E-A）-1b.
某乡镇有甲、乙、丙三个企业.甲企业每生产1元的产品要消耗0.25元乙企业的产品和0.25元丙企业的产品.乙企业每生产1元的产品要消耗0.65元甲企业的产品,0.05元自产的产品和0.05元丙企业的产品.丙企业每生产1元的产品要消耗0.5元甲企业的产品和0.1元乙企业的产品.在一个生产周期内,甲、乙、丙三个企业生产的产品价值分别为100万元,120万元,60万元,同时各自的固定资产折旧分别为20万元,5万元和5万元.
（1）求一个生产周期内这三个企业扣除消耗和折旧后的新创价值.
（2）如果这三个企业接到外来订单分别为50万元,60万元,40万元,那么他们各生产多少才能满足需求"
案例四.平板的稳态温度分布问题
在热传导的研究中,一个重要的问题是确定一块平板的稳态温度分布.根据…定律,只要测定一块矩形平板四周的温度就可以确定平板上各点的温度.
图8一块平板的温度分布图
【模型准备】如图9所示的平板代表一条金属梁的截面.已知四周8个节点处的温度（单位°
C）,求中间4个点处的温度T1,T2,T3,T4.
图9一块平板的温度分布图
【模型假设】假设忽略垂直于该截面方向上的热传导,并且每个节点的温度等于与它相邻的四个节点温度的平均值.
【模型建立】根据已知条件和上述假设,有如下线性方程组
【模型求解】将上述线性方程组整理得
.
在Matlab命令窗口输入以下命令
A=[4,-1,-1,0;
-1,4,0,-1;
-1,0,4,-1;
0,-1,-1,4];
b=[190;
140;
100];
*=A\b;
*’
ans=
82.916770.833370.833360.4167
可见T1=82.9167,T2=70.8333,T3=70.8333,T4=60.4167.
参考文献
陈怀琛,高淑萍,杨威,工程线性代数,:
电子工业,2007.页码:
15-16.
假定下图中的平板代表一条金属梁的截面,并忽略垂直于该截面方向上的热传导.已知平板内部有30个节点,每个节点的温度近似等于与它相邻的四个节点温度的平均值.设4条边界上的温度分别等于每位同学学号的后四位的5倍,例如学号为16308209的同学计算本题时,选择Tl=40,Tu=10,Tr=0,Td=45.
图10一块平板的温度分布图
（1）建立可以确定平板内节点温度的线性方程组.
（2）用Matlab软件求解该线性方程组.
（3）用Matlab中的函数mesh绘制三维平板温度分布图.
案例五.CT图像的代数重建问题
*射线透视可以得到3维对象在2维平面上的投影,CT则通过不同角度的*射线得到3维对象的多个2维投影,并以此重建对象内部的3维图像.代数重建方法就是从这些2维投影出发,通过求解超定线性方程组,获得对象内部3维图像的方法.
图11双层螺旋CT图12CT图像
这里我们考虑一个更简单的模型,从2维图像的1维投影重建原先的2维图像.一个长方形图像可以用一个横竖均匀划分的离散网格来覆盖,每个网格对应一个像素,它是该网格上各点像素的均值.这样一个图像就可以用一个矩阵表示,其元素就是图像在一点的灰度值（黑白图像）.下面我们以3⨯3图像为例来说明.
表4消耗与产出情况
3⨯3图像
各点的灰度值
水平方向上
的叠加值
*1=1
*2=0
*3=0
*1+*2+*3=1
*4=0
*5=
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