2018年第八届MathorCup高校数学建模挑战赛C题陆基导弹打击航母的数学建模与算法设计原题再现： 火箭军是保卫海疆主权的战略力量,导弹是国之利器。保家卫国,匹夫有责。为此,请参赛者认真阅读"陆基反舰导弹打击航母的建模示意图"。(附图1)参考图中的描述,请根据如下的已知条件和有关数据,设计导弹运行的数学模型及其命中目标的算法。导弹发射车初始位置坐标已知为东经120’o30’‘0’“,北纬27’o30’'0^”,它可直接设为导弹打击航母的坐标系原点。 (2)导弹运行的轨道曲线划分为发射段,中段和末段。发射段通常为抛物线,发射速度为500m/s。中段可设计为不同的飞行轨道,由导弹的飞行参数
今天孩子妈妈忙，我去接女儿，回家路上，聊起初二数学第一单元的二次根式。怎么学好二次根式呢？一个很简单好用的方法是：记住20以内的平方，就是11的平方121，12的平方144...19的平方361，20的平方400。化简二次根式是难题，那怎么知道一个式子可不可以继续化简呢？方法也很简单，除以4或除以9，因为4是2的平方，9是3的平方。延伸一下，最初的数学是由生活需要导入的，比如埃及尼罗河每年泛滥，沃土滋养了早期文明，但泛滥后的土地就需要重新测量划分土地，这就形成了对几何图形的研究：矩形，三角形，平行四边形，梯形，圆形等。当人们看到一年四季轮回，自然，就想到把圆等分360度的需求，更为精确的数学就
文章目录0赛题思路1算法介绍2FP树表示法3构建FP树4实现代码建模资料0赛题思路（赛题出来以后第一时间在CSDN分享）https://blog.csdn.net/dc_sinor?type=blog1算法介绍FP-Tree算法全称是FrequentPatternTree算法，就是频繁模式树算法，他与Apriori算法一样也是用来挖掘频繁项集的，不过不同的是，FP-Tree算法是Apriori算法的优化处理，他解决了Apriori算法在过程中会产生大量的候选集的问题，而FP-Tree算法则是发现频繁模式而不产生候选集。但是频繁模式挖掘出来后，产生关联规则的步骤还是和Apriori是一样的。常见
目录1.Subplot函数简介2.Subplot绘图范例1:绘制规则子图3.Subplot绘图范例2:绘制不规则子图4.Subplot绘图范例3:gridspec辅助实战15.Subplot绘图范例4:gridspec辅助实战21.Subplot函数简介"""最近在数学建模种需要绘制多张子图,发现对于subplot函数的运用还不熟练所以我们利用subplot绘制几张图片感受一下""""""subplot()的函数定义如下所示:matplotlib.pyplot.subplot(*args,**kwargs)#调用格式说明subplot(nrows,ncols,index,**kwargs)su
古代玻璃制品的成分分析与鉴别摘要对于问题一：判断文物是否风化，现逐级对玻璃类型、玻璃纹饰、玻璃颜色进行分析，绘制出流程图，即可得到玻璃表面风化与玻璃的类型、纹饰、颜色之间的关系；分析玻璃表面有无风化的化学成分含量统计规律，通过查阅文献了解到统计规律为随机事件在大量的试验中出现的频率，常会在某个固定的常数附近摆动，即选用期望值来表示统计规律，将玻璃类型与有无风化之间进行结合分类，得到高钾玻璃风化、高钾玻璃未风化、铅钡玻璃风化、铅钡玻璃未风化四种类别，对得到的四种类别数据进行归一化处理，求出期望值；对风化前的化学成分含量量进行预测，利用上一小问所求得四种数据类别的期望值进行风化前后求差值，对求得差
目录一、根据目标函数约束条件类型分类1、线性规划①线性规划模型的一般形式②用MATLAB优化工具箱解线性规划 ③模型分析 2、非线性规划①非线性规划的基本概念②非线性规划的基本解法③二次规划④一般非线性规划 二、控制变量类型分类1、整数规划①matlab编程②模型求解2、混合整数规划（MIP）①matlab语法②模型案例3、0-1规划①应用范围②案例分析③matlab代码如下：三、其他分类方法1、单目标规划与多目标规划①理想点法 ②线性加权和法 ③最大最小值法 ④目标规划法 ⑤模糊数学求解方法2、动态规划与静态规划①动态规划思路②最短路径规划3、随机规划与确定规划①随即规划②案例分析一
数学建模常用的算法分类 全国大学生数学建模竞赛中，常见的算法模型有以下30种：最小二乘法数值分析方法图论算法线性规划整数规划动态规划贪心算法分支定界法蒙特卡洛方法随机游走算法遗传算法粒子群算法神经网络算法人工智能算法模糊数学时间序列分析马尔可夫链决策树支持向量机朴素贝叶斯算法KNN算法AdaBoost算法集成学习算法梯度下降算法主成分分析回归分析聚类分析关联分析非线性优化深度学习算法 一、线性回归：用于预测一个连续的输出变量。线性回归是一种基本的统计学方法，用于建立一个自变量（或多个自变量）和一个因变量之间的线性关系模型，以预测一个连续的输出变量。这个模型的形式可以表示为：y=β0+β1x1+
各位数字之和是6的倍数任意个连续自然数中，若必有一个数的各位数字之和是的倍数，那么最小是几？【解析】这问题可以转化为一个等效的问题：各位数字之和是的倍数的两个数之间，最多可以容纳几个连续的自然数？的倍数同时也是的倍数；而如果一个数的各位数字之和是的倍数，这个数本身必定是的倍数。所以，只需在的倍数中讨论即可。我们可以先找一批较小的数字，找找规律：以上都是的倍数，在加上之后，其各位数字之和的变化有如下规律：（1）如果末位小于，加上后各位数字之和增大；（2）如果末位等于，加上后各位数字之和不变；（3）如果末位大于，加上后各位数字之和减；同时可以看出：满足条件的两数（加下划线的数）之差最多为，换言之，
A题（波浪能最大输出功率设计）评阅要点B题无人机遂行编队飞行中的纯方位无源定位）评阅要点C题（无人机遂行编队飞行中的纯方位无源定位）评阅要点）评阅要点附录：微分方程例程（与本文无关）3.1例题：求二阶RLC振荡电路的数值解高阶常微分方程，必须做变量替换，化为一阶微分方程组，再用odeint求数值解。零输入响应的RLC振荡电路可以由如下的二阶微分方程描述：{d2udt2+RL∗dudt+1LC∗u=0u(0)=U0u′(0)=0\begin{cases}\begin{aligned}&\frac{d^2u}{dt^2}+\frac{R}{L}*\frac{du}{dt}+\frac{1}{LC}
昨天已经将E题第一二问的详解和思路源码都写了出来，大家如果想从E题下手的话推荐参考本人文章，个人认为E题在建模上是优于D题的，毕竟有给出数据而且有明确的建模思路，E题我直接提供了Python源码直接可以运行即可：2023全国大学生数学建模竞赛-E题思路详解+Python代码源码解析https://zhuanlan.zhihu.com/p/6549416152023全国大学生数学建模竞赛E题详解+Python代码源码(二)
