❶ 数学建模 降落伞问题与风险投资问题```谁有这两个其中一篇的论文```急!!!
降落伞的选择
摘要：
通过对问题的分析，找出各关系量之间的关系，运用物理学和非线性规则的方法来建立数学模型 ，用数据拟合的方法运用MATLAB软件，求出阻力系数和一阶函数的系数。问题的求解有点粗略，但对实际问题的却有指导意义。对于降落伞的最佳选购是使伞的总费用最低。我们通过C1、c2、c3来确定总费用。其中c1由半径r决定，c2由绳索长度及其价格决定，即可通过数据拟合出c1=4.3055r^3.9776;确定阻力系数k=18,利用非线性规划求得总费用C=4958.687，且需7个降落伞。
关键词：物理学、非线性规则、数据拟合、
一、问题重述
降落伞的选择为向灾区空投救灾物资共2000kg，需选购一些降落伞，已知空投高度为500米，要求降落伞落地时的速度不能超过20米/秒，降落伞面为半径r的半球面，用每根长l共16根绳索连接的载重m仅位于球心正下方球面处，如图：
每个降落伞的价格由三部分组成，伞面费用c1由伞的半径r决定，见表1；绳索费用c2由绳索总长度及单价4元/米 决定；固定费用c3为200元。
降落伞在降落过程中受到的空气阻力可以认为与降落速度和伞面积的乘积成正比，为了确定阻力系数， 用半径r=3m，载重m=300kg的降落伞以500m高度作试验，测得各时刻t的高度x，见表2。
试确定降落伞降落的选购方案，即共需多少个，每个伞的半径多大（在表1 中选择）在满足空投的要求下，使总的费用最低。
二、模型的假设：
1、 设每个降落伞的绳长、伞面积均相等；
2、 降落伞投放立即打开，承受能力符合要求；
3、 降落伞的降落排除质量等不利因素的影响；
4、 降落伞和降落合乎所需的要求，且落地的速度不超过20 m/s。
三、符号说明
c1: 伞面费用;
c2: 绳索费用;
c3: 固定费用(200元)；
C:总费用；
t：时刻（用S表示）；
S:伞面面积；
r: 伞的半径；
K:阻力系数。
四、问题和分析
问题要求使总费用C最小，由于受c1、c2 、c3的影响，c3固定，c2,c1均受伞的半径半径r的影响，同时降落伞要受下降阻力的影响，我们考虑以下3个问题：
（一） 确定c1、c2 [通过数据拟合确定c1]
（二） 确定 阻力系数K[通过t及 h ,运用数据拟合确定K]
（三） 确定 n 和总费用C[运用动能守恒定律、建立非线性规划方程]
解决此 3个问题即解决了此题目。
五、模型的建立与求解
我们在考虑（一）问题时，只要通过图表 一的数据来拟合c1 的方程：c1=4.3055r^3.9776；
c2的方程：c2=4*16*2^0.5*r；
（三）、问题通过动能守恒定律建立非线性规划模型
min=n*(c1+c2+c3);
c1=4.3*r^4;
c2=4*16*2^0.5*r;
c3=200;
500-2000*9.8*t/(18*r^2*n)+4000*9.8*(1-e^(-2000*t/(18*r^2*n)))/18^2*r^2*n=0;
得：总费用C= 4958.687
n=7。
附录：
Local optimal solution found at iteration: 20
Objective value: 4958.687
Variable Value Reced Cost
N 6.173948 0.000000
C1 334.3872 0.1162714E-08
C2 268.7759 0.000000
C3 200.0000 0.000000
R 2.969582 0.000000
T 354.3553 0.000000
E 0.2500000 0.000000
Row Slack or Surplus Dual Price
1 4958.687 -1.000000
2 0.000000 -6.173948
3 0.000000 -6.173948
4 0.000000 -6.173948
5 0.000000 0.000000
6 0.000000 247.9345
7 5.173948 0.000000
8 0.9695819 0.000000
9 1.030418 0.000000
❷ 理财数学建模优秀论文
数学建模论文范文－－利用数学建模解数学应用题
数学建模随着人类的进步，科技的发展和社会的日趋数字化，应用领域越来越广泛，人们身边的数学内容越来越丰富。强调数学应用及培养应用数学意识对推动素质教育的实施意义十分巨大。数学建模在数学教育中的地位被提到了新的高度，通过数学建模解数学应用题，提高学生的综合素质。本文将结合数学应用题的特点，把怎样利用数学建模解好数学应用问题进行剖析，希望得到同仁的帮助和指正。
一、数学应用题的特点
我们常把来源于客观世界的实际，具有实际意义或实际背景，要通过数学建模的方法将问题转化为数学形式表示，从而获得解决的一类数学问题叫做数学应用题。数学应用题具有如下特点：
第一、数学应用题的本身具有实际意义或实际背景。这里的实际是指生产实际、社会实际、生活实际等现实世界的各个方面的实际。如与课本知识密切联系的源于实际生活的应用题；与模向学科知识网络交汇点有联系的应用题；与现代科技发展、社会市场经济、环境保护、实事政治等有关的应用题等。
第二、数学应用题的求解需要采用数学建模的方法，使所求问题数学化，即将问题转化成数学形式来表示后再求解。
第三、数学应用题涉及的知识点多。是对综合运用数学知识和方法解决实际问题能力的检验，考查的是学生的综合能力，涉及的知识点一般在三个以上，如果某一知识点掌握的不过关，很难将问题正确解答。
第四、数学应用题的命题没有固定的模式或类别。往往是一种新颖的实际背景，难于进行题型模式训练，用“题海战术”无法解决变化多端的实际问题。必须依靠真实的能力来解题，对综合能力的考查更具真实、有效性。因此它具有广阔的发展空间和潜力。
二、数学应用题如何建模
建立数学模型是解数学应用题的关键，如何建立数学模型可分为以下几个层次：
第一层次：直接建模。
根据题设条件，套用现成的数学公式、定理等数学模型，注解图为：
将题材设条件翻译
成数学表示形式
应用题 审题 题设条件代入数学模型 求解
选定可直接运用的
数学模型
第二层次：直接建模。可利用现成的数学模型，但必须概括这个数学模型，对应用题进行分析，然后确定解题所需要的具体数学模型或数学模型中所需数学量需进一步求出，然后才能使用现有数学模型。
第三层次：多重建模。对复杂的关系进行提炼加工，忽略次要因素，建立若干个数学模型方能解决问题。
第四层次：假设建模。要进行分析、加工和作出假设，然后才能建立数学模型。如研究十字路口车流量问题，假设车流平稳，没有突发事件等才能建模。
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风险最小就是相关系数之和最小的方案吧
投资回报率和风险的关系，就是收益期望和相关系数之间的函数
数学不好，只能乱说说了
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通常这个数值越高 说明这个方案在同等风险下越有吸引力
可以根据风险损失率算出每个项目的标准差 然后用风险溢价除这个标准差
然后把钱投到各个项目上（由刚才的数值，从大到小投资）
【题目第一没给出每个项目需要投资好多钱 二没给出每个行业之间的协方差 这在里只能假设不同项目协方差为0】
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