Главная / Рефераты / Рефераты по экономико-математическому моделированию
Реферат: Применение новейших экономико-математических методов для решения задач
Notice: Undefined variable: ref_img in /home/area7ru/area7.ru/docs/referat.php on line 323
Кыргызский Государственный Национальный Университет
Курсовая работа по предмету: “Моделирование”
Тема: Применение новейших экономико-математических методов для решения задач.
Группа: КИС-2-97
Выполнил: Рогачёв Максим
Проверил: проф. Бабак В.Ф.
Бишкек – 2000
Содержание
Предисловие 3
Глава№1. Подбор параметра... 4
1.1 Нелинейные алгебраические уравнения 4
Задание #1 4
1.2 Системы двух нелинейных алгебраических уравнений. 6
Задание #2 6
Глава №2 Матричная алгебра 7
2.1 Сложение матриц 7
Задание #3 7
2.2 Транспонирование матрицы 8
2.4 Вычисление обратной матрицы 9
Задание #4 9
2.4 Умножение матриц 10
2.5 Умножение матрицы на число 11
2.6 Сложение матриц 11
2.7 Вычисление определителя матрицы 12
2.8 Системы линейных алгебраических уравнений 13
Задание #5 13
Глава №3 Поиск решения… 14
3.1 Оптимизация 14
3.2 Условный экстремум 15
Задание №6 15
3.3 Математическое программирование 16
3.3.1 Линейное программирование 17
Задание #7 17
Задание #8 18
Задание #9 19
3.5 Системы нелинейных алгебраических уравнений 20
Задание #12 20
Список литературы 23
Предисловие
В данной курсовой работе, целью которой является изучить и научиться пользоваться важной составной частью MS Excel, такой как Вставка формул,
Подбор параметра, Поиск решения, все эти функции MS Excel облегчают задачу математикам, бухгалтерам и специалистам в различных областях. Так же мы более глубже знакомимся со стандартными функциями MS Excel. Курсовая работа написана и структурирована таким образом, чтобы её можно было использовать в качестве методического пособия для изучения некоторых функций MS Excel. В работе показан каждый шаг по выполнению каждой из функций, который так же иллюстрируется примером, который наглядно показывает решение определенных задач.
Специалист для которого MS Excel является именно тем средством которое позволяет облегчить и ускорить его работу, должен знать и уметь использовать в повседневной работе новейшие экономико-математические методы и модели, предлагаемые новыми прикладными программами.
Традиционный способ изучения экономико-математических методов заключается не только в определении их назначения и сути, но и в освоении техники реализации, причем, чтобы сделать доступной «ручную» реализацию, объем обрабатываемых данных приходится максимально сокращать, что , с одной стороны, часто удаляет построенную модель от реальной жизни, а с другой – снижает эффективность применения изучаемых методов.
Использование компьютерных технологий освобождает от рутинной вычислительной работы по реализации математических методов и позволяет сконцентрировать внимание не на алгоритме вычисления, а непосредственно на анализе результатов моделирования, что заметно повышает «коэффициент полезного действия» затраченного времени. Совершенно очевидно, что эффективность изучения предмета становится существенно выше, если есть возможность быстро «проиграть» варианты моделей, изменить их параметры, сравнить в числовой и графической форме результаты исследований.
Итак мы вступаем в этап, когда стоящие перед нами проблемы невозможно решить без применения компьютера. Я не испытываю страха перед компьютером. Меня страшит их отсутствие.
Глава№1. Подбор параметра...
1 Нелинейные алгебраические уравнения
Задание #1
При моделировании экономических ситуаций часто приходится решать уравнения вида: f(x,p1,p2,…,pn)=0 (1) где f - заданная функция, x- неизвестная переменная, p1,p2,…,pn - параметры модели.
Решение таких уравнений может быть как самостоятельной задачей, так и частью более сложных задач. Как правило, исследователя интересует поведение решения в зависимости от параметров pk , k=1,n.
Решениями или корнями уравнения (1) называют такие значения переменной x, которые при подстановке в уравнение обращают его в тождество.
Только для линейных или простейших нелинейных уравнений удается найти решение в аналитической форме, т.е. записать формулу, выражающую искомую величину x в явном виде через параметры.
В большинстве же случаев приходится решать уравнение (1) численными методами, в которых процедура решения задается в виде многократного применения некоторого алгоритма. Полученное решение всегда является приближенным, хотя может быть сколь угодно близко к точному.
Рассмотрим последовательность действий для получения решения нелинейного уравнения в среде электронной таблицы.
Пусть надо решить уравнение вида:
(2)
Сформируем лист электронной таблицы, как показано на рис.1 .
рис.1.
Уравнение (2) запишем в клетку С5, начиная со знака равенства, а вместо переменной x укажем адрес клетки В5, которая содержит значение начального приближения решения.
Метод, применяемый в EXCEL для решения таких уравнений – модифицированный конечными разностями метод Ньютона, который позволяет не сильно заботиться о начальном приближении, как этого требуют другие численные методы решения уравнений. Единственно, что следует учесть – это то, что будет найдено решение ближайшее к выбранному начальному приближению.
Для получения решения уравнения (2) надо выполнить следующую последовательность действий:
1. Выполнить команду Сервис/Подбор параметра… (получим лист электронной таблицы, как показано на рис.2)
2. Заполнить диалоговое окно Подбор параметра…:
1. Кликнуть левой клавишей мыши в поле Установить в ячейке, после появления в нем курсора, переместить указатель мыши и кликнуть на клетке с формулой, в нашем случае это клетка С5, абсолютный адрес которой S5 появится в поле;
2. В поле Значение: ввести значение правой части уравнения (2), в нашем случае это значение равно1.
рис.2.
3. В поле Изменяя значение ячейки: ввести адрес клетки где задано начальное приближение решения, в нашем случае это клетка В5.
После выполнения пунктов 1-2 страница электронной таблицы будет выглядеть так, как показано на рис.3.
рис.3.
После нажатия на кнопке ОК появится окно Результат Подбора Параметра, в котором дается информация о том, найдено ли решение, чему равно и какова точность полученного решения. Для нашего примера Результат Подбора
Параметра показан на рис.4. При значении аргумента 126,8856472 функция, стоящая в левой части уравнения (2) равна 0,999007196. Достигнутая точность удовлетворяет.
рис.4.
Если полученные значения следует отразить на листе электронной таблицы, то надо кликнуть на кнопке ОК, если же нет – то на кнопку
Отмена. В первом случае найденные значения зафиксируются в клетках В5 и
С5.
Численные методы решения хороши тем, что можно получить приближенное решение с заданной точностью. EXCEL имеет возможность управлять выбором точности. Для этого надо выполнить команду Сервис/Параметры/Вычисления и в соответствующих полях установить значения относительной погрешности и количества итераций(рис.5.).
рис.5.
1.2 Системы двух нелинейных алгебраических уравнений.
Задание #2
Вышеизложенный способ получения решения уравнения может быть легко распространен для случая решения системы двух уравнений с двумя неизвестными, если система имеет следующий вид:
Y=Ф(x)
Y=?(x) (3)
Преобразуем систему (3) в одно уравнение вида (4):
Ф(x)- ?(x)=0 (4)
Полученное уравнение уже можно решить с помощью Подбор параметра… так как это было описано выше.
Рассмотрим нахождение равновесной цены и объема продаж для рынка некоторого товара.
Пусть функция спроса на товар имеет вид Qd=80e-0.05p-20, 0?p?30, а функция предложения Qs=12p-3e0.02p, 0?p?30.
Найти равновесные цену и объем, построить графики спроса и предложения. Имеющуюся систему уравнений
Qd=80e-0.05p-20
Qs=12p-3e0.02p преобразуем в одно уравнение вида 80e-0.05p-20 - 12p+3e0.02p=0.
Подбор параметра… описанным выше, находим равновесную цену, она равна
4,049213, подставив это значение в одно из уравнений системы. Получим и значение равновесного объема - 45,33749 . Для построения графика, иллюстрирующего ситуацию равновесия спроса и предложения на рынке, воспользуемся знанием равновесной цены и возьмем значения в некоторой окрестности от нее. Получим следующую иллюстрацию решения задачи о равновесии на рынке (рис.6.).
рис.6.
Глава №2 Матричная алгебра
Матричная алгебра тесно связана с линейными функциями и с линейными ограничениями, в связи, с чем находит себе применение в различных экономических задачах:
. в эконометрике, для оценки параметров множественных линейных регрессий;
. при решении задач линейного программирования;
. при макроэкономическом программировании и т.д.
Особое отношение к матричной алгебре в экономике появилось после создания моделей типа «Затраты-Выпуск», где с помощью матриц технологических коэффициентов объясняется уровень производства в каждой отрасли через связь с соответствующими уровнями во всех прочих отраслях.
Электронная таблица EXCEL имеет ряд встроенных функций для работы с матрицами:
ТРАНСП – транспонирование исходной матрицы;
МОПРЕД – вычисление определителя квадратной матрицы;
МОБР – вычисление матрицы обратной к данной;
МУМНОЖ – нахождение матрицы, являющейся произведением двух матриц.
Кроме того, возможно выполнение операций поэлементного сложения
(вычитания) двух матриц и умножения (деления) матрицы на число.
На примере проиллюстрируем некоторые из этих функций. Найдем сумму двух матриц А(5*4) и В(5*4) и транспонируем матрицу-результат.
2.1 Сложение матриц
Задание #3
Для сложения двух матриц одинаковой размерности следует выполнить следующую последовательность действий:
1. Задать две исходных матрицы.
2. Отметить место для матрицы-результата.
3. В выделенном месте под результат поставить знак равенства и записать сумму так, как показано на рис.7.
рис.7.
4. Завершить выполнение работы нажатием клавиш Shift/Ctrl/Enter (рис.8.)
рис.8.
2.2 Транспонирование матрицы
Работу с матричной функцией ТРАНСП следует выполнять в следующем порядке:
1. Задать исходную матрицу.
2. Отметить место для матрицы-результата.
3. Обратиться к мастеру функций, найти функцию ТРАНСП и выполнить постановку задачи (рис.9.).
рис.9.
4. Завершить выполнение работы нажатием клавиш Shift/Ctrl/Enter (рис.10.) .
рис.10.
5 Вычисление обратной матрицы
Задание #4
Теперь найдем матричное выражение: Y=(FH-1)/29+K. Посчитаем определитель полученной матрицы. Поиск решения разобьем на ряд шагов:
1.Найдем матрицу обратную к матрице Н.
2.Умножим матрицы F и H-1.
3.Результат поделим на 29.
4.Сложим полученную матрицу с матрицей К.
5.Найдем определитель полученной матрицы.
Работу с матричной функцией МОПРЕД следует выполнять в следующем порядке:
1.Задать исходную матрицу.
2.Отметить место для матрицы-результата.
3.Обратиться к мастеру функций, найти функцию МОПРЕД и выполнить постановку задачи (рис.11.).
рис.11.
5. Завершить выполнение работы нажатием клавиш Shift/Ctrl/Enter (рис.12.) .
рис.12.
2.4 Умножение матриц
Надо умножить матрицы Н-1 и F. Это умножение возможно, так как число столбцов матрицы Н-1 совпадает с числом строк матрицы F.
Выполним следующую последовательность действий:
1. Зададим матрицу F.
2. Отметим место под матрицу-результат.
3. Обратимся к мастеру функций, найдем функцию МУМНОЖ и выполним постановку задачи так, как показано на рис.13. H-1
рис.13.
В качестве массива 1 указываем диапазон адресов матрицы Н-1, а в качестве массива 2 – диапазон адресов матрицы F. Для получения результата нажмем одновременно клавиши Shift/Ctrl/Enter (рис.14.).
рис.14.
2.5 Умножение матрицы на число
Для умножения матрицы на число следует выполнить следующие действия:
1. Задать исходную матрицу.
2. Отметить место для матрицы-результата.
3. В выделенном под результат месте электронной таблицы записать произведение так, как показано на рис.15.
рис.15.
4. Завершить выполнение работы нажатием клавиш Shift/Ctrl/Enter (рис.16.).
рис.16.
2.6 Сложение матриц
Для сложения двух матриц одинаковой размерности следует выполнить следующую последовательность действий:
1.Задать две исходные матрицы.
2.Отметить место для матрицы-результата.
3.В выделенном под результат месте электронной таблицы записать сумму так, как показано на рис.17.
рис.17.
4.Завершить выполнение работы нажатием клавиш Shift/Ctrl/Enter (рис.18.).
рис.18.
2.7 Вычисление определителя матрицы
Для вычисления определителя матрицы сформируем лист электронной таблицы:
1.Определим исходную матрицу.
2.Определим место под результат.
3.Обратимся к мастеру функций, найдем функцию МОПРЕД , выполним постановку задачи (рис.19.).
рис.19.
4.Щелкнув по кнопке ОК, получим значение определителя (рис.20.).
рис.20.
2.8 Системы линейных алгебраических уравнений
Задание #5
Решение систем линейных алгебраических уравнений всегда занимало математиков и для их решения было разработано немало численных методов, подразделяющихся на прямые и итерационные.
В EXCEL задача получения решения СЛАУ решается с помощью вышеописанных матричных функций, для чего исходную систему надо представить в виде матричного уравнения.
Рассмотрим последовательность действий для получения решения СЛАУ на конкретном примере.
-12X1+12X2+23X3+6X4=120
-3X1+0.3X2-3X3+X4=-25
-67X1-3X2-51X3-73X4=536 (5)
-91X1-6X2+4X3-13X4=-316
Для того, чтобы система (5) имела единственное решение необходимо и достаточно, чтобы определитель системы, составленный из коэффициентов при переменных Х1, Х2, Х3, Х4, не был равен нулю.
Рассчитаем определитель системы, пользуясь функцией МОПРЕД
(рис.21.). Рассчитанное значение определителя системы равно –12. Оно не равно нулю и, следовательно, можно продолжать процесс поиска решения.
Из линейной алгебры известна матричная запись системы уравнений и матричное представление решения. Перепишем систему (5) в виде
АХ=В, где
-12 12 23 6
-3 0,3 -3 1
-67 -3 -51 -73
-91 -6 4 -13
Х1
Х2
Х3
Х4
120
-25
536
-316
тогда матричное решение уравнения выглядит так:
Х=А-1В, где А-1 – матрица обратная к исходной.
рис.21.
Результат, указанный на рис.21 можно получить, выполнив следующие действия:
1.Вычислить определитель и выяснить, имеет ли система единственное решение.
2.Вычислить матрицу обратную к исходной.
3.Найти произведение обратной матрицы и вектор столбца свободных членов.
Глава №3 Поиск решения…
3.1 Оптимизация
Почти любую ситуацию, встречающуюся в личной, деловой или общественной жизни можно охарактеризовать как ситуацию принятия решения.
Для задач принятия существенными являются следующие общие элементы:
1. Множества переменных и параметров. В их число входят:
. множество разрешающих или эндогенных переменных, значения которых рассчитываются лицом, принимающим решение
. множество внешних или экзогенных переменных, значения которых не контролируются лицом, принимающим решение
. множество параметров, которые так же не контролируются и считаются в условиях задачи вполне определенными.
2. Модель – множество соотношений, связывающих все переменные и параметры.
3. Целевая функция – функция, значение которой зависит от значений эндогенных переменных. Эта функция позволяет лицу, принимающему решения оценивать варианты.
4. Численные методы – методы, с помощью которых можно систематически оценивать результаты различных решений.
Получение решения на модели, в конечном итоге, сводится к математической задаче нахождения некоторых вещественных значений эндогенных переменных, которые оптимизируют целевую функцию.
Если до недавнего времени все четыре перечисленные выше элемента ложились на лицо принимающее решение, то теперь умение пользоваться встроенными функциями EXCEL снимает наиболее утомительный пункт, а именно, применения численных методов, и делает исследование задач принятия решений более эффективными, так как теперь для решения одной и той же задачи можно быстро просмотреть различного вида постановки, в том числе и отличающиеся друг от друга по структуре.
3.2 Условный экстремум
ВНИМАНИЕ!
Текст просматриваемого вами реферата (доклада, курсовой) урезан на треть (33%)!
Чтобы просматривать этот и другие рефераты полностью, авторизуйтесь на сайте:
|
|
|
Добавлено: 2012.06.26
Просмотров: 1995
|
Notice: Undefined offset: 1 in /home/area7ru/area7.ru/docs/linkmanager/links.php on line 21
При использовании материалов сайта, активная ссылка на AREA7.RU обязательная! |
