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数学模型资源(包含典型模型及MATLAB代码)。

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简介:
为了近期在数学建模国家竞赛中取得优异表现,我近期一直在积极地进行备考准备,并自行组织和梳理了一批相关的学习资料。回想起去年我们的队伍,正是凭借着对这些资料的深入研读和理解,在竞赛中获得了令人满意的成绩。鉴于此,我希望能与各位分享我的经验和整理的资料,期望大家都能在比赛中取得令人振奋的佳绩。

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客服
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  • (经Matlab).zip
    优质
    本资料包包含经典数学模型及其在MATLAB中的实现代码,适用于学习和应用数学建模技术的学生及研究人员。 最近在准备数学建模国赛,我整理了一些资料分享给大家。去年我们队伍通过学习这些资料,在比赛中取得了不错的成绩。希望大家能够利用好这些资源,并且在今年的竞赛中取得优异的成绩。
  • MATLAB、LaTeX板与获奖论文
    优质
    本资源包专为MATLAB数学建模设计,包含多种模型实现代码、专业LaTeX论文撰写模板及历届获奖作品,助力提升参赛者建模能力和论文写作水平。 MATLAB数学建模资源包括模型代码、LaTeX模板以及优秀论文。
  • 】SEIRS传染病Matlab.md
    优质
    本Markdown文档提供了基于SEIRS模型的MATLAB代码,用于模拟和分析传染病在人群中的传播动态。 【数学模型】基于SEIRS传染病模型matlab源码 本段落档介绍了如何使用SEIRS模型进行传染病传播的模拟,并提供了相应的MATLAB代码实现。通过该文档可以深入了解SEIRS模型的工作原理及其在实际问题中的应用,同时能够帮助读者掌握相关编程技巧和建模方法。
  • Sigma-Delta ADC MATLAB 实例与说明,内多种MATLABSimulink
    优质
    本资源提供详尽的Sigma-Delta ADC MATLAB模拟,包括实例分析和详细解释,并附有丰富的MATLAB代码及Simulink模型。 Sigma-Delta ADC MATLAB模型包含实例与详细说明,并整合了多种MATLAB代码及Simulink模型。 其中包括一个3rd阶、3位-9级、10MHz频率的400MSPS连续时间Sigma-Delta调制器(CTSD Modulator)Matlab Simulink Model。该资源适用于模拟IC设计和ADC建模,提供了关于ADC动态FFT及静态特性INL、DNL仿真的教程,并涵盖了动态与静态参数分析。 具体文件包括: 1. CTSDM_3rd3b20osr400M.mdl 2. CTSDM_3rd3b20osr400M_GoRun.m 3. CTSDM_3rd3b20osr400M_GoFFT.m 4. SDM_Dynamic_GoTest.m 5. CTSDM_3rd3b20osr400M_Calculat 这些内容可以方便初学者快速入门。请注意,部分地方可能不够严谨,但整体上能够帮助理解Sigma-Delta ADC的工作原理和仿真方法。
  • CS、现有统计MATLAB
    优质
    本资源包含CS(压缩感知)模型介绍及其与传统统计模型的区别分析,并提供相关MATLAB实现代码,适合研究和学习使用。 本段落讨论了CS模型、当前统计模型以及如何使用MATLAB代码进行相关分析。
  • 关于MATLAB中的ARMAARMATLAB
    优质
    本资源提供有关于MATLAB环境下AR(自回归)与ARMA(自回归移动平均)模型的基础理论介绍及其具体实现代码,帮助用户掌握相关建模技巧。 使用MATLAB进行平稳时间序列的分析、建模以及预测(ARMA模型)。
  • MATLAB中的Logistic
    优质
    本段落提供了一个基于MATLAB编写的Logistic模型数学建模代码示例。该代码适用于生态学、经济学等领域的增长预测和研究分析。 数学建模中的Logistic模型在Matlab编程中有着广泛的应用。这种广义的线性回归分析方法常用于数据挖掘、疾病自动诊断以及经济预测等领域。 以胃癌病情为例,我们可以选取两组人群进行研究:一组是患有胃癌的人群,另一组是没有患胃癌的人群。这两组人群在体征和生活方式等方面必然存在差异。因此,因变量可以定义为是否患有胃癌(值为“是”或“否”),而自变量则包括各种因素如年龄、性别、饮食习惯以及幽门螺杆菌感染等。这些自变量既可以是连续的数值型数据也可以是分类类型的数据。 通过Logistic回归分析之后,我们可以获得各个自变量对于因变量的影响权重,从而识别出哪些因素可能是胃癌的风险因子。此外,根据得到的相关权值信息还可以预测个体患癌症的可能性。
  • PMSM_model.zip_PMSM_PMSM_PmsmMatlab_pmsm _自制PM
    优质
    本资源包提供了永磁同步电机(PMSM)的详细数学模型及其MATLAB实现,适用于进行仿真分析和控制策略研究。包括自定义构建的PM模型文件。 使用MATLAB的Simulink根据数学模型搭建的PMSM模型可以应用于自己的仿真系统中。
  • MATLAB中的VAR应用案例,PPT_MATLAB_VAR_model_matlabvar_VAR_matlab
    优质
    本资源提供了一个关于在MATLAB中使用VAR模型(向量自回归模型)的应用案例,包含详细代码和讲解PPT。适合研究与学习经济、金融数据分析的用户参考实践。 关于在MATLAB中使用VAR模型进行计量经济分析的方法有很多资源可以参考。VAR(向量自回归)模型是一种用于时间序列数据分析的统计方法,在经济学研究中有广泛应用。通过构建VAR模型,研究人员能够更好地理解多个变量之间的动态关系及其相互影响。 要开始利用MATLAB实现这一功能,首先需要导入相关数据,并使用适当的函数来估计和检验这些模型。在进行分析时,可以考虑不同的滞后长度以及如何选择最优的滞后阶数以确保模型的有效性和可靠性。此外,还可以通过脉冲响应函数或方差分解等方法进一步探索变量间的相互作用。 总之,在MATLAB中操作VAR模型为计量经济学研究提供了强大的工具支持,帮助研究人员更深入地挖掘数据背后的信息和模式。