数学建模讲座玩具、照片 … ~ 实物模型风洞中的飞机 … ~ 物理模型地图、电路图 … ~ 符号模型模型 是为了一定目的，对客观事物的一部分进行简缩、抽象、提炼出来的原型的替代物。
模型 集中反映了原型中人们需要的那一部分特征。
我们常见的模型什么是数学模型第一章 建立数学模型你碰到过的数学模型 ——“航行问题”
甲乙两地相距 750 公里，船从甲到乙顺水航行需 30 小时，
从乙到甲逆水航行需 50 小时，问船的速度是多少。
用 x表示船速,y表示水速，列出方程：
75050)(
75030)(
yx
yx
求解得到 x=20,y=5,答：船速每小时 20公里航行问题建立数学模型的基本步骤
作出简化假设（船速、水速为常数）；
用符号表示有关量（ x,y表示船速和水速）；
用物理定律（匀速运动的距离等于速度乘以时间）列出数学式子（二元一次方程）；
求解得到数学解答（ x=20,y=5）；
回答原问题（船速每小时 20公里）。
数学模型 (Mathematical Model) 和数学建模 （ Mathematical Modeling)
数学模型,对于一个现实 对象,为了一个特定 目的,
根据其内在 规律,作出必要的简化 假设,运用适当的 数学工具,得到的一个 数学结构 。
数学建模,建立数学模型的 全过程
（包括建立、求解、分析、检验）。
数 学 建 模 的 重 要 意 义
电子计算机的出现及飞速发展
数学以空前的广度和深度向一切领域渗透数学建模作为用数学方法解决实际问题的第一步，
越来越受到人们的重视。
数学建模 计算机技术如虎添翼知识经济建模示例 椅子能在不平的地面上放稳吗？
问题 椅子能在不平的地面上放稳吗？
1.椅子四条腿一样长，椅脚与地面接触处可视为一人点，四脚的连线呈正方形；
2.地面高度是连续变化的，沿任何方向都不会出现间断（没有像台阶那样的情况），即地面可视为数学上的连续曲面；
3.对于椅脚的间距和椅腿的长度而言，地面是相对平坦的，
使椅子的任何位置至少有三只脚同时着地。
模型假设
A
B
C
D
t
A‘B‘
C‘
D‘
O x
模型构成椅脚连线为正方形 ABCD(如右图 )。
t ~椅子绕中心点 O旋转角度
f(t)~A,C两脚与地面距离之和
g(t)~A,C两脚与地面距离之和
f(t),g(t) 0?
模型构成 由假设 1,f和 g都是连续函数由假设 3，椅子在任何位置至少有三只脚同时着地：对任意 t,f(t)和 g(t)中至少有一个为 0。当 t=0时,不妨设 g(t)=0,f(t)>0,原题归结为证明如下的数学命题：
已知 f(t)和 g(t)是 t的连续函数,对任意 t,f(t)?g(t)=0,
且 g(0)=0,f(0)>0。则存在 t0，使 f(t0)= g(t0)=0
模型求解
O x
A‘B‘
C‘
D‘
A
B
C
D
t
最后，因为 f(t)?g(t)=0，所以 f(t0)= g(t0)=0。
令 h(t)= f(t)-g(t),则 h(0)>0和 h( ) <0，由 f和 g的连续性知 h也是连续函数。根据连续函数的基本性质,必存在 t0 （ 0<t0< ),使 h(t0 )=0，
即 f(t0)= g(t0)。
2
2
将椅子旋转 90o,对角线 AC与 BD互换。 由 g(0)=0,f(0)>0可知 g( )>0,f( )=0
2
2
建模示例 商人们怎样安全过河问题 (智力游戏 )
3名商人
3名随从河小船 (至多 2人 )
随从们密约,在河的任一岸,
一旦随从的人数比商人多,
就杀人越货,
但是乘船渡河的方案由商人决定,
商人们怎样才能安全过河?
问题分析 多步决策过程决策 ~ 每一步 (此岸到彼岸或彼岸到此岸 )船上的人员要求 ~在安全的前提下 (两岸的随从数不比商人多 ),经有限步使全体人员过河模型构成
xk~第 k次渡河前此岸的商人数
yk~第 k次渡河前此岸的随从数
xk,yk=0,1,2,3;
k=1,2,?
sk=(xk,yk)~过程的状态
S={(x,y)? x=0,y=0,1,2,3; x=3,y=0,1,2,3; x=y=1,2}
S ~ 允许状态集合
uk~第 k次渡船上的商人数
vk~第 k次渡船上的随从数
dk=(uk,vk)~决策 D={(u,v)? u+v=1,2} ~允许 决策 集合
uk,vk=0,1,2;
k=1,2,?
sk+1=sk dk +(-1)k ~状态转移律求 dk?D(k=1,2,?n),使 sk?S按 转移律由 s1=(3,3)到达 sn+1=(0,0).
多步决策问题模型求解
x
y
3
32
2
1
10
穷举法 ~ 编程上机图解法状态 s=(x,y) ~ 16个格点
~ 10个 点允许决策 D ~ 移动 1或 2格 ;
k奇,左下移 ; k偶,右上移,
s1
sn+1
d1,?d11给出安全渡河方案评注和思考规格化方法,易于推广 考虑 4名商人各带一随从的情况
d1
d11
允许状态 S
S={(x,y)? x=0,y=0,1,2,3;
x=3,y=0,1,2,3; x=y=1,2} D={(u,v)? u+v=1,2}
习题
模仿这一案例，作下面一题：
人带着猫、鸡、米过河，船除需要人划之外，至多能载猫、鸡、米三者之一，而当人不在场时猫要吃鸡、鸡要吃米。试设计一安全过河方案，并使渡河次数尽量地少。
背景年 1625 1830 1930 1960 1974 1987 1999
人口 (亿 ) 5 10 20 30 40 50 60
世界人口增长概况中国人口增长概况年 1908 1933 1953 1964 1982 1990 1995
人口 (亿 ) 3 4.7 6 7 10.1 11.3 12
研究人口变化规律 控制人口过快增长建模示例 如何预报人口的增长指数增长模型常用的计算公式
k
k rxx )1(0
马尔萨斯 （ 1788--1834） 提出的指数增长模型 (1798)
x(t) ~时刻 t人口 r ~ 人口 (相对 )增长率 (常数 )
ttrxtxttx )()()(
今年人口 x0,年增长率 r
k年后人口
0)0(,xxrxdt
dx
rtextx
0)(?
trextx )()(
0?
trx )1(
0
随着时间增加人口按指数规律无限增长指数增长模型的应用及局限性
与 19世纪以前欧洲一些地区人口统计数据吻合
适用于 19世纪后迁往加拿大的欧洲移民后代
可用于短期人口增长预测
不符合 19世纪后多数地区人口增长规律
不能预测较长期的人口增长过程
19世纪后人口数据 人口增长率 r不是常数 (逐渐下降 )
阻滞增长模型 (Logistic模型 )
人口增长到一定数量后，增长率下降的原因：
资源、环境等因素对人口增长的阻滞作用且阻滞作用随人口数量增加而变大假定,)0,()( srsxrxr r~固有增长率 (x很小时 )
xm~人口容量（资源、环境能容纳的最大数量）
)1()(
mx
xrxr
r是 x的减函数
mx
rs?0)(?mxr
阻滞增长模型 (Logistic模型 )
rx
dt
dx?
)1()(
mx
xrxxxr
dt
dx
dx/dt
x0 xmxm/2
xm
x t
x
x
x
e
m
m rt
( )
( )
1 1
0
t
x
0
x(t)~S形曲线,
x增加先快后慢
x0
xm/2
模型的参数估计用指数增长模型或阻滞增长模型作人口预报，
必须先估计模型参数 r 或 r,xm
利用统计数据用最小二乘法作拟合例：美国人口数据（单位 ~百万）
1790 1800 1810 1820 1830 …… 1950 1960 1970 1980
3.9 5.3 7.2 9.6 12.9 …… 150.7 179.3 204.0 226.5
r=0.2072,xm=464
专家估计模 型 检 验用模型预报 1990年美国人口，与实际数据比较
]/)1 9 8 0(1)[1 9 8 0()1 9 8 0()1 9 8 0()1 9 9 0( mxxrxxxxx
实际为 251.4 (百万 )
5.250)1990(?x
模 型 应 用 —— 人 口 预 报用美国 1790~1990年人口数据重新估计参数
r=0.2083,xm=457.6 x(2000)=275.0x(2010)=297.9
Logistic模型在经济领域中的应用 (如耐用消费品的售量 )
基本方法
机理分析
测试分析根据对客观事物特性的认识，
找出反映内部机理的数量规律将研究对象看作“黑箱”,通过对量测数据的统计分析，找出与数据拟合最好的模型机理分析没有统一的方法，主要通过实例研究
(Case Studies)来学习。以下建模主要指机理分析
二者结合 机理分析建立模型结构,测试分析确定模型参数数学建模的方法和步骤数 学 建 模 的 一 般 步 骤模型准备 模型假设 模型构成模型求解模型分析模型检验模型应用怎 样 学 习 数 学 建 模数学建模与其说是一门技术，不如说是一门艺术技术大致有章可循 艺术无法归纳成普遍适用的准则想象力 洞察力 判断力
学习、分析、评价、改进别人作过的模型
亲自动手，认真作几个实际题目创新意识看谁答得快
1、某甲早 8时从山下旅店出发沿一路径上山，下午 5时到达山顶并留宿。次日早 8时沿同一路径下山，下午 5时回到旅店。某乙说，甲必在两天中的同一时刻经过路径中的同一地点，为什么？
2、某人家住 T市在他乡工作，每天下班后乘火车于 6时抵达 T市车站，他的妻子驾车准时到车站接他回家。一日他提前下班搭早一班火车于 5时半抵 T市车站，随即步行回家，他的妻子像往常一样驾车前来，在路上遇到他接回家时，发现比往常提前了 10分钟，问他步行了多长时间？
3、两兄妹分别在离家 2千米和 1千米且方向相反的两所学校上学，
每天同时放学后分别以 4千米 /小时和 2千米 /小时的速度步行回家，一小狗以 6千米 /小时的速度从哥哥处奔向妹妹，又从妹妹处奔向哥哥，如此往返直至回家中，问小狗奔波了多少路程？
录象机计数器的用途问题经试验，一盘录象带从头走到尾，时间用了
183分 30秒，计数器读数从 0000变到 6152。
在一次使用中录象带已经转过大半，计数器读数为
4580，问剩下的一段还能否录下 1小时的节目？
要求 不仅回答问题，而且建立计数器读数与录象带转过时间的关系。
思考 计数器读数是均匀增长的吗？
第二章 初等模型问 题 分 析 录象机计数器的工作原理
0000左轮盘 右轮盘磁头主动轮压轮计数器录象带录象带运动方向录象带运动 右轮盘半径增大右轮转速不是常数录象带运动速度是常数计数器读数增长变慢观 察 计数器读数增长越来越慢！
模 型 假 设
录象带的运动速度是常数 v ；
计数器读数 n与右轮转数 m成正比，记 m=kn；
录象带厚度（加两圈间空隙）为常数 w；
空右轮盘半径记作 r ；
时间 t=0 时读数 n=0,
建 模 目 的 建立 时间 t与读数 n之间的关系
（设 V,k,w,r 为已知参数）
模 型 建 立建立 t与 n的函数关系有多种方法
1,右轮盘转第 i 圈的半径为 r+wi,m圈的总长度等于录象带在时间 t内移动的长度 vt,所以
knm?vtwirm
i
1
)(2?
n
v
rkn
v
wkt 222
模 型 建 立
2,考察右轮盘面积的变化，等于录象带厚度乘以转过的长度，即
wv trwk nr ])[( 22?
n
v
rkn
v
wkt 222
3,考察 t到 t+dt录象带在右轮盘缠绕的长度，有
v d tk d nw k nr2)(
思 考
vtwirm
i
1
)(2?
wv trwk nr ])[( 22?
v d tk d nw k nr2)(
n
v
rkn
v
wkt 222
1,3种建模方法得到同一结果但仔细推算会发现 稍有差别,请解释。
2.模型中有待定参数,,,,kvwr
确定参数的一种办法是测量或调查，试设计测量方法。
参 数 估 计确定参数的另一种方法 —— 测试分析将模型改记作,
2 bnant
只需估计,,ba
理论上，已知 t=183.5,n=6152,再有一组 (t,n)数据即可；
实际上，由于测试有误差，最好用足够多的数据作拟合。
现有一批测试数据,
t 0 20 40 60 80
n 0000 1153 2045 2800 3466
t 100 120 140 160 183.5
n 4068 4621 5135 5619 6152
用最小二乘法可得
.1044.1
,1051.2
2
6
b
a
模 型 检 验应该另外测试一批数据检验模型：
bnant 2 )1044.1,1051.2( 26 ba
模 型 应 用
1,回答提出的问题：由模型算得 n = 4580 时 t = 118.5分，
剩下的录象带能录 183.5-118.5 = 65分钟的节目。
2,揭示了,t 与 n 之间呈二次函数关系,这一普遍规律，
当录象带的状态改变时，只需重新估计 a,b 即可。
模型 集中反映了原型中人们需要的那一部分特征。
我们常见的模型什么是数学模型第一章 建立数学模型你碰到过的数学模型 ——“航行问题”
甲乙两地相距 750 公里，船从甲到乙顺水航行需 30 小时，
从乙到甲逆水航行需 50 小时，问船的速度是多少。
用 x表示船速,y表示水速，列出方程：
75050)(
75030)(
yx
yx
求解得到 x=20,y=5,答：船速每小时 20公里航行问题建立数学模型的基本步骤
作出简化假设（船速、水速为常数）；
用符号表示有关量（ x,y表示船速和水速）；
用物理定律（匀速运动的距离等于速度乘以时间）列出数学式子（二元一次方程）；
求解得到数学解答（ x=20,y=5）；
回答原问题（船速每小时 20公里）。
数学模型 (Mathematical Model) 和数学建模 （ Mathematical Modeling)
数学模型,对于一个现实 对象,为了一个特定 目的,
根据其内在 规律,作出必要的简化 假设,运用适当的 数学工具,得到的一个 数学结构 。
数学建模,建立数学模型的 全过程
（包括建立、求解、分析、检验）。
数 学 建 模 的 重 要 意 义
电子计算机的出现及飞速发展
数学以空前的广度和深度向一切领域渗透数学建模作为用数学方法解决实际问题的第一步，
越来越受到人们的重视。
数学建模 计算机技术如虎添翼知识经济建模示例 椅子能在不平的地面上放稳吗？
问题 椅子能在不平的地面上放稳吗？
1.椅子四条腿一样长，椅脚与地面接触处可视为一人点，四脚的连线呈正方形；
2.地面高度是连续变化的，沿任何方向都不会出现间断（没有像台阶那样的情况），即地面可视为数学上的连续曲面；
3.对于椅脚的间距和椅腿的长度而言，地面是相对平坦的，
使椅子的任何位置至少有三只脚同时着地。
模型假设
A
B
C
D
t
A‘B‘
C‘
D‘
O x
模型构成椅脚连线为正方形 ABCD(如右图 )。
t ~椅子绕中心点 O旋转角度
f(t)~A,C两脚与地面距离之和
g(t)~A,C两脚与地面距离之和
f(t),g(t) 0?
模型构成 由假设 1,f和 g都是连续函数由假设 3，椅子在任何位置至少有三只脚同时着地：对任意 t,f(t)和 g(t)中至少有一个为 0。当 t=0时,不妨设 g(t)=0,f(t)>0,原题归结为证明如下的数学命题：
已知 f(t)和 g(t)是 t的连续函数,对任意 t,f(t)?g(t)=0,
且 g(0)=0,f(0)>0。则存在 t0，使 f(t0)= g(t0)=0
模型求解
O x
A‘B‘
C‘
D‘
A
B
C
D
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最后，因为 f(t)?g(t)=0，所以 f(t0)= g(t0)=0。
令 h(t)= f(t)-g(t),则 h(0)>0和 h( ) <0，由 f和 g的连续性知 h也是连续函数。根据连续函数的基本性质,必存在 t0 （ 0<t0< ),使 h(t0 )=0，
即 f(t0)= g(t0)。
2
2
将椅子旋转 90o,对角线 AC与 BD互换。 由 g(0)=0,f(0)>0可知 g( )>0,f( )=0
2
2
建模示例 商人们怎样安全过河问题 (智力游戏 )
3名商人
3名随从河小船 (至多 2人 )
随从们密约,在河的任一岸,
一旦随从的人数比商人多,
就杀人越货,
但是乘船渡河的方案由商人决定,
商人们怎样才能安全过河?
问题分析 多步决策过程决策 ~ 每一步 (此岸到彼岸或彼岸到此岸 )船上的人员要求 ~在安全的前提下 (两岸的随从数不比商人多 ),经有限步使全体人员过河模型构成
xk~第 k次渡河前此岸的商人数
yk~第 k次渡河前此岸的随从数
xk,yk=0,1,2,3;
k=1,2,?
sk=(xk,yk)~过程的状态
S={(x,y)? x=0,y=0,1,2,3; x=3,y=0,1,2,3; x=y=1,2}
S ~ 允许状态集合
uk~第 k次渡船上的商人数
vk~第 k次渡船上的随从数
dk=(uk,vk)~决策 D={(u,v)? u+v=1,2} ~允许 决策 集合
uk,vk=0,1,2;
k=1,2,?
sk+1=sk dk +(-1)k ~状态转移律求 dk?D(k=1,2,?n),使 sk?S按 转移律由 s1=(3,3)到达 sn+1=(0,0).
多步决策问题模型求解
x
y
3
32
2
1
10
穷举法 ~ 编程上机图解法状态 s=(x,y) ~ 16个格点
~ 10个 点允许决策 D ~ 移动 1或 2格 ;
k奇,左下移 ; k偶,右上移,
s1
sn+1
d1,?d11给出安全渡河方案评注和思考规格化方法,易于推广 考虑 4名商人各带一随从的情况
d1
d11
允许状态 S
S={(x,y)? x=0,y=0,1,2,3;
x=3,y=0,1,2,3; x=y=1,2} D={(u,v)? u+v=1,2}
习题
模仿这一案例，作下面一题：
人带着猫、鸡、米过河，船除需要人划之外，至多能载猫、鸡、米三者之一，而当人不在场时猫要吃鸡、鸡要吃米。试设计一安全过河方案，并使渡河次数尽量地少。
背景年 1625 1830 1930 1960 1974 1987 1999
人口 (亿 ) 5 10 20 30 40 50 60
世界人口增长概况中国人口增长概况年 1908 1933 1953 1964 1982 1990 1995
人口 (亿 ) 3 4.7 6 7 10.1 11.3 12
研究人口变化规律 控制人口过快增长建模示例 如何预报人口的增长指数增长模型常用的计算公式
k
k rxx )1(0
马尔萨斯 （ 1788--1834） 提出的指数增长模型 (1798)
x(t) ~时刻 t人口 r ~ 人口 (相对 )增长率 (常数 )
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今年人口 x0,年增长率 r
k年后人口
0)0(,xxrxdt
dx
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随着时间增加人口按指数规律无限增长指数增长模型的应用及局限性
与 19世纪以前欧洲一些地区人口统计数据吻合
适用于 19世纪后迁往加拿大的欧洲移民后代
可用于短期人口增长预测
不符合 19世纪后多数地区人口增长规律
不能预测较长期的人口增长过程
19世纪后人口数据 人口增长率 r不是常数 (逐渐下降 )
阻滞增长模型 (Logistic模型 )
人口增长到一定数量后，增长率下降的原因：
资源、环境等因素对人口增长的阻滞作用且阻滞作用随人口数量增加而变大假定,)0,()( srsxrxr r~固有增长率 (x很小时 )
xm~人口容量（资源、环境能容纳的最大数量）
)1()(
mx
xrxr
r是 x的减函数
mx
rs?0)(?mxr
阻滞增长模型 (Logistic模型 )
rx
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dx?
)1()(
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dx/dt
x0 xmxm/2
xm
x t
x
x
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m
m rt
( )
( )
1 1
0
t
x
0
x(t)~S形曲线,
x增加先快后慢
x0
xm/2
模型的参数估计用指数增长模型或阻滞增长模型作人口预报，
必须先估计模型参数 r 或 r,xm
利用统计数据用最小二乘法作拟合例：美国人口数据（单位 ~百万）
1790 1800 1810 1820 1830 …… 1950 1960 1970 1980
3.9 5.3 7.2 9.6 12.9 …… 150.7 179.3 204.0 226.5
r=0.2072,xm=464
专家估计模 型 检 验用模型预报 1990年美国人口，与实际数据比较
]/)1 9 8 0(1)[1 9 8 0()1 9 8 0()1 9 8 0()1 9 9 0( mxxrxxxxx
实际为 251.4 (百万 )
5.250)1990(?x
模 型 应 用 —— 人 口 预 报用美国 1790~1990年人口数据重新估计参数
r=0.2083,xm=457.6 x(2000)=275.0x(2010)=297.9
Logistic模型在经济领域中的应用 (如耐用消费品的售量 )
基本方法
机理分析
测试分析根据对客观事物特性的认识，
找出反映内部机理的数量规律将研究对象看作“黑箱”,通过对量测数据的统计分析，找出与数据拟合最好的模型机理分析没有统一的方法，主要通过实例研究
(Case Studies)来学习。以下建模主要指机理分析
二者结合 机理分析建立模型结构,测试分析确定模型参数数学建模的方法和步骤数 学 建 模 的 一 般 步 骤模型准备 模型假设 模型构成模型求解模型分析模型检验模型应用怎 样 学 习 数 学 建 模数学建模与其说是一门技术，不如说是一门艺术技术大致有章可循 艺术无法归纳成普遍适用的准则想象力 洞察力 判断力
学习、分析、评价、改进别人作过的模型
亲自动手，认真作几个实际题目创新意识看谁答得快
1、某甲早 8时从山下旅店出发沿一路径上山，下午 5时到达山顶并留宿。次日早 8时沿同一路径下山，下午 5时回到旅店。某乙说，甲必在两天中的同一时刻经过路径中的同一地点，为什么？
2、某人家住 T市在他乡工作，每天下班后乘火车于 6时抵达 T市车站，他的妻子驾车准时到车站接他回家。一日他提前下班搭早一班火车于 5时半抵 T市车站，随即步行回家，他的妻子像往常一样驾车前来，在路上遇到他接回家时，发现比往常提前了 10分钟，问他步行了多长时间？
3、两兄妹分别在离家 2千米和 1千米且方向相反的两所学校上学，
每天同时放学后分别以 4千米 /小时和 2千米 /小时的速度步行回家，一小狗以 6千米 /小时的速度从哥哥处奔向妹妹，又从妹妹处奔向哥哥，如此往返直至回家中，问小狗奔波了多少路程？
录象机计数器的用途问题经试验，一盘录象带从头走到尾，时间用了
183分 30秒，计数器读数从 0000变到 6152。
在一次使用中录象带已经转过大半，计数器读数为
4580，问剩下的一段还能否录下 1小时的节目？
要求 不仅回答问题，而且建立计数器读数与录象带转过时间的关系。
思考 计数器读数是均匀增长的吗？
第二章 初等模型问 题 分 析 录象机计数器的工作原理
0000左轮盘 右轮盘磁头主动轮压轮计数器录象带录象带运动方向录象带运动 右轮盘半径增大右轮转速不是常数录象带运动速度是常数计数器读数增长变慢观 察 计数器读数增长越来越慢！
模 型 假 设
录象带的运动速度是常数 v ；
计数器读数 n与右轮转数 m成正比，记 m=kn；
录象带厚度（加两圈间空隙）为常数 w；
空右轮盘半径记作 r ；
时间 t=0 时读数 n=0,
建 模 目 的 建立 时间 t与读数 n之间的关系
（设 V,k,w,r 为已知参数）
模 型 建 立建立 t与 n的函数关系有多种方法
1,右轮盘转第 i 圈的半径为 r+wi,m圈的总长度等于录象带在时间 t内移动的长度 vt,所以
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i
1
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模 型 建 立
2,考察右轮盘面积的变化，等于录象带厚度乘以转过的长度，即
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3,考察 t到 t+dt录象带在右轮盘缠绕的长度，有
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wv trwk nr ])[( 22?
v d tk d nw k nr2)(
n
v
rkn
v
wkt 222
1,3种建模方法得到同一结果但仔细推算会发现 稍有差别,请解释。
2.模型中有待定参数,,,,kvwr
确定参数的一种办法是测量或调查，试设计测量方法。
参 数 估 计确定参数的另一种方法 —— 测试分析将模型改记作,
2 bnant
只需估计,,ba
理论上，已知 t=183.5,n=6152,再有一组 (t,n)数据即可；
实际上，由于测试有误差，最好用足够多的数据作拟合。
现有一批测试数据,
t 0 20 40 60 80
n 0000 1153 2045 2800 3466
t 100 120 140 160 183.5
n 4068 4621 5135 5619 6152
用最小二乘法可得
.1044.1
,1051.2
2
6
b
a
模 型 检 验应该另外测试一批数据检验模型：
bnant 2 )1044.1,1051.2( 26 ba
模 型 应 用
1,回答提出的问题：由模型算得 n = 4580 时 t = 118.5分，
剩下的录象带能录 183.5-118.5 = 65分钟的节目。
2,揭示了,t 与 n 之间呈二次函数关系,这一普遍规律，
当录象带的状态改变时，只需重新估计 a,b 即可。
