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1、Exp01数学建模初步人口指数增长模型p1人口阻滞增长模型p2Exp02差分方程和数值微分濒危物种(Florida沙丘鹤)自然演变和人工孵化p5一年生植物的繁殖p6汽车租赁公司的运营p7按年龄分组的种群增长p8离散形式的阻滞增长模型（Logistic模型）p10寄主—寄生模型p12Exp03插值与数值积分Exp04常微分方程数值解Exp05线性代数方程组的数值解Exp06非线性方程求解Exp07无约束优化Exp08约束优化Exp09整数规划Exp10数据的统计与分析Exp11统计推断Exp12回归分析人口指数增长模型
2、%Exp01m文件名：popEXPdemo.m%1790-1900美国人口数据x=[3.95.37.29.612.917.123.2...31.438.650.262.976.0];t=0:length(x)-1;r=0.2743;x0=4.1884;plot(t,x,'b+');holdon;fplot('popexpfun',[0,length(x)],'r',[],[],r,x0)xlabel('t');ylabel('x');holdoff;pause%加上1910-2000美国人口数据x1=[92.0106
3、.5123.2131.7150.7179.3204.0226.5251.4281.4];x=[x,x1];t=0:length(x)-1;r=0.2022;x0=6.0450;plot(t,x,'b+');holdon;fplot('popexpfun',[0,length(x)+3],'r',[],[],r,x0)xlabel('t','fontsize',20,'color','red');ylabel('x','fontsize',20,'color','b');holdoff;命令式m文件：popEXPdem
4、o.m图1：fplot,函数popexpfun.m图2：fplot,函数popexpfun.m%Exp01m文件名：PopExpFun.mfunctionx=PopExpFun(t,r,x0)x=x0*exp(r*t);函数式m文件：PopExpFun.m输出图1：指数增长模型拟合图形（1790年至1900年）13输出图2：指数增长模型模型拟合图形（1790年至2000年）人口阻滞增长模型（Logistic模型）%Exp01m文件名：popdemo.m%LogisticsModelfplot('popinc',[0,
5、1]);xlabel('x','fontsize',20);ylabel('dx/dt','fontsize',20);pause;r=0.29;xm=1;x0=0.05;fplot('popcal',[0,20],[],[],[],r,x0,xm);xlabel('t','fontsize',20);ylabel('x','fontsize',20);pause%1790-1900美国人口数据x=[3.95.37.29.612.917.123.231.438.650.2...62.976.092.0106.5123
6、.2131.7150.7179.3...204.0226.5251.4281.4];t=0:length(x)-1;r=0.2557;x0=x(1);xm=392.0886;plot(t,x,'b+');holdon;命令式m文件：popdemo.m阻滞增长模型（Logistic模型）图1：输出Logistic模型dx/dt~x曲线（r=0.29,xm=1）fplot,函数popinc.m图2：Logistic模型x~t曲线（r=0.29，xm=1，x0=0.05）fplot,函数popcal.m图3：输出阻滞增长模
7、型拟合图形（r=0.2557，x0=x(1)，xm=392.0886）fplot,函数popcal.m13fplot('popcal',[0,length(x)+3],'r',[],[],r,x0,xm)xlabel('t','fontsize',20,'color','red');ylabel('x','fontsize',20,'color','b');holdoff;%Exp01m文件名：popinc.mfunctiony=popinc(x)r=0.29;xm=1;y=r*x-r*x.^2/xm;函数式m文件：
8、popinc.m阻滞增长模型%Exp01m文件名：popcal.mfunctionx=popcal(t,r,x0,xm)x=xm/(1+(xm/x0-1)*exp(-r*t));函数式m文件：popcal.m阻滞增长模型输出图1：Logistic模型dx/dt~x曲线（r=0.29,xm=1）输出图2：Logistic模型x~t曲线（r=0.2
