仅仅看论文是不够的,之前的书也要看。之前华数杯的时候选A题犯了难,因为不会解偏微分方程,这次选了2018A来看别人是怎么列差分方程求解偏微分方程的,但是昨天看了3小时也没看懂,所以退而求其次,看看司守奎老师的书,顺便积累一些代码练习。今天主要看《数学建模算法与应用》的差分方程,p409。

代码练习

线性方程

假设我们有一些离散的( x x x, y y y)
已知 x x x和 y y y的几个数值,知道他们成线性关系 y = a x + b y=ax+b y=ax+b(极特殊的情况,条件十分苛刻,因为现实中很难全部的点都在线上),求 a a a, b b b。

x=[[1:5]',ones(5,1)];
y=[11 12 13 15 16]';
z=x\y

a = 1.3 a=1.3 a=1.3, b = 9.5 b=9.5 b=9.5

差分方程

假设 y y y不与 x x x成线性相关,而是 y y y按前一个 y y y或前两个 y y y的一定比例增长。
如 y t = a 1 y t − 1 + a 2 y_t=a_1y_{t-1}+a_2 yt​=a1​yt−1​+a2​
y t = a 1 y t − 1 + a 2 y t − 2 + a 3 y_t=a_1y_{t-1}+a_2y_{t-2}+a_3 yt​=a1​yt−1​+a2​yt−2​+a3​
如果点不在线上,我们一般采用最小二乘法
然而这本书的代码并没有用最小二乘法,还是照着矩阵运算

y0=[11 12 13 15 16]';
y=y0(3:5);x=[y0(2:4),y0(1:3),ones(3,1)];
z=x\y

隔山打牛的差分方程


以上的两部分代码都是为了求解一个商品5年第一季度的销售量与时间的方程。但是在此如果每个季度都列一个五年的方程与事实不符。所以试试全体数据拟合。

y0=[11 16 25 12 12 ...18 26 14 13 20 ...27 15 15 24 30 ...15 16 25 32 17]';
y=y0(9:20);
x=[y0(5:16),y0(1:12),ones(12,1)];
z=x\y
for t=21:25
y0(t)=z(1)*y0(t-4)+z(2)*y0(t-8)+z(3)
end
yhat=y0(21:25)%提取预测t=21,...,25时的预测值

同样的,这里也是普通的矩阵运算解方程组,没有涉及最小二乘法。

养老保险

后面还有个养老保险的例题,我数学不好,递推数列算到崩溃,就不算了,附上代码

clc,clear
M=600;N=420;p=200;q=2282;
eq=@(x)x^M-(1+q/p)*x^(M-N)+q/p;
x=fzero(eq,[1.0001,1.5])

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