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數(shù)學(xué)應(yīng)用類畢業(yè)論文

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  隨著科技的發(fā)展,社會(huì)的進(jìn)步,數(shù)學(xué)應(yīng)用越來越廣泛,社會(huì)對(duì)數(shù)學(xué)的需求越來越多。下文是學(xué)習(xí)啦小編為大家搜集整理的關(guān)于數(shù)學(xué)應(yīng)用類畢業(yè)論文的內(nèi)容,歡迎大家閱讀參考!

  數(shù)學(xué)應(yīng)用類畢業(yè)論文篇1

  淺談數(shù)學(xué)期望的應(yīng)用

  [摘 要] 離散型隨機(jī)變量數(shù)學(xué)期望是概率論和數(shù)理統(tǒng)計(jì)的重要概念之一,是用概率論和數(shù)理統(tǒng)計(jì)來反映隨機(jī)變量取值分布的特征數(shù)。通過探討數(shù)學(xué)期望在經(jīng)濟(jì)和實(shí)際問題中的一些簡(jiǎn)單應(yīng)用,以期讓學(xué)生了解數(shù)學(xué)期望的理論知識(shí)與人類實(shí)踐緊密聯(lián)系,它們是不可分割、緊密聯(lián)系的。

  [關(guān)鍵詞] 數(shù)學(xué)期望;離散型隨機(jī)變量

  一、離散型隨機(jī)變量數(shù)學(xué)期望的內(nèi)涵

  在概率論和統(tǒng)計(jì)學(xué)中,離散型隨機(jī)變量的一切可能的取值xi與對(duì)應(yīng)的概率P(=xi)之積的和稱為數(shù)學(xué)期望(設(shè)級(jí)數(shù)絕對(duì)收斂),記為E(x)。數(shù)學(xué)期望又稱期望或均值,其含義實(shí)際上是隨機(jī)變量的平均值,是隨機(jī)變量最基本的數(shù)學(xué)特征之一。但期望的嚴(yán)格定義是∑xi*pi絕對(duì)收斂,注意是絕對(duì),也就是說這和平常理解的平均值是有區(qū)別的。一個(gè)隨機(jī)變量可以有平均值或中位數(shù),但其期望不一定存在。

  二、離散型隨機(jī)變量數(shù)學(xué)期望的作用

  期望表示隨機(jī)變量在隨機(jī)試驗(yàn)中取值的平均值,它是概率意義下的平均值,不同于相應(yīng)數(shù)值的算術(shù)平均數(shù)。是簡(jiǎn)單算術(shù)平均的一種推廣,類似加權(quán)平均。在解決實(shí)際問題時(shí),作為一個(gè)重要的參數(shù),對(duì)市場(chǎng)預(yù)測(cè),經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì),風(fēng)險(xiǎn)與決策,體育比賽等領(lǐng)域有著重要的指導(dǎo)作用,為今后學(xué)習(xí)高等數(shù)學(xué)、數(shù)學(xué)分析及相關(guān)學(xué)科產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響,打下良好的基礎(chǔ)。作為數(shù)學(xué)基礎(chǔ)理論中統(tǒng)計(jì)學(xué)上的數(shù)字特征,廣泛應(yīng)用于工程技術(shù)、經(jīng)濟(jì)社會(huì)領(lǐng)域。其意義是解決實(shí)踐中抽象出來的數(shù)學(xué)模型進(jìn)行分析的方法,從而達(dá)到認(rèn)識(shí)客觀世界規(guī)律的目的,為進(jìn)一步的決策分析提供準(zhǔn)確的理論依據(jù)。

  三、離散型隨機(jī)變量的數(shù)學(xué)期望的求法

  離散型隨機(jī)變量數(shù)學(xué)期望的求法常常分四個(gè)步驟:

  1.確定離散型隨機(jī)變量可能取值;

  2.計(jì)算離散型隨機(jī)變量每一個(gè)可能值相應(yīng)的概率;

  3.寫出分布列,并檢查分布列的正確與否;

  4.求出期望。

  四、數(shù)學(xué)期望應(yīng)用

  (一)數(shù)學(xué)期望在經(jīng)濟(jì)方面的應(yīng)用

  例1: 假設(shè)小劉用20萬元進(jìn)行投資,有兩種投資方案,方案一:是用于購(gòu)買房子進(jìn)行投資;方案二:存入銀行獲取利息。買房子的收益取決于經(jīng)濟(jì)形勢(shì),若經(jīng)濟(jì)形勢(shì)好可獲利4萬元,形勢(shì)中等可獲利1萬元,形勢(shì)不好要損失2萬元。如果存入銀行,假設(shè)利率為5.1%,可得利息11000元,又設(shè)經(jīng)濟(jì)形勢(shì)好、中、差的概率分別為40%、40%、20%。試問應(yīng)選擇哪一種方案可使投資的效益較大?

  第一種投資方案:

  購(gòu)買房子的獲利期望是:E(X)=4×0.4+1×0.4+(--2)×0.2=1.6(萬元)

  第二種投資方案:

  銀行的獲利期望是E(X)=1.1(萬元),

  由于:E(X)>E(X),

  從上面兩種投資方案可以得出:購(gòu)買房子的期望收益比存入銀行的期望收益大,應(yīng)采用購(gòu)買房子的方案。在這里,投資方案有兩種,但經(jīng)濟(jì)形勢(shì)是一個(gè)不確定因素,做出選擇的依據(jù)是數(shù)學(xué)期望的高低。

  (二)數(shù)學(xué)期望在公司需求方面的應(yīng)用

  例2:某小公司預(yù)計(jì)市場(chǎng)的需求將會(huì)增長(zhǎng)。公司的員工目前都滿負(fù)荷地工作。為滿足市場(chǎng)需求提高產(chǎn)量,公司考慮兩種方案 :第一種方案:讓員工超時(shí)工作;第二種方案:添置設(shè)備。

  假設(shè)公司預(yù)測(cè)市場(chǎng)需求量增加的概率為P,當(dāng)然可能市場(chǎng)需求會(huì)下降的概率是1―P,若將已知的相關(guān)數(shù)據(jù)列于下表:

  市場(chǎng)需求減(1-p) 市場(chǎng)需求增加(p)

  維持現(xiàn)狀(X)

  20萬 24萬

  員工加班(X)

  19萬 32萬

  耀加設(shè)備(X)

  15萬 34萬

  由條件可知,在市場(chǎng)需求增加的情況下,使員工超時(shí)工作或添加設(shè)備都是合算的。然而現(xiàn)實(shí)是不知道哪種情況會(huì)出現(xiàn),因此要比較幾種方案獲利的期望大小。用期望值判斷:

  E(X)=20(1-p)+24p,E(X)=19(1-p)+32p,E(X)=15(1-p)+34p

  分兩種情況來考察:

  (1)當(dāng)p=0.8,則E(X)=23.2(萬),E(X)=29.4(萬),E(X)=30.2(萬),于是公司可以決定更新設(shè)備,擴(kuò)大生產(chǎn);

  (2)當(dāng)p=O.5,則E(X)=22(萬),E(X)=25.5(萬),E(X)=24.5(萬),此時(shí)公司可決定采取員工超時(shí)工作的應(yīng)急措施擴(kuò)大生產(chǎn)。

  由此可見,從上面兩種情況可以得出:如果p=0.8時(shí),公司可以決定更新設(shè)備,擴(kuò)大生產(chǎn)。如果p=O.5時(shí),公司可決定采取員工超時(shí)工作的應(yīng)急措施。因此,只要市場(chǎng)需求增長(zhǎng)可能性在50%以上,公司就應(yīng)采取一定的措施,以期利潤(rùn)的增長(zhǎng)。

  (三)數(shù)學(xué)期望在體育比賽的應(yīng)用

  乒乓球是我們得國(guó)球,全國(guó)人民特別愛好,我們?cè)谶@項(xiàng)運(yùn)動(dòng)中具有絕對(duì)的優(yōu)勢(shì)?,F(xiàn)就乒乓球比賽的賽制安排提出兩種方案:

  第一種方案是雙方各出3人,三局兩勝制,第二種方案是雙方各出5人,五局三勝制。對(duì)于這兩種方案, 哪一種方案對(duì)中國(guó)隊(duì)更有利?不妨我們來看一個(gè)實(shí)例:

  假設(shè)中國(guó)隊(duì)每一位隊(duì)員對(duì)美國(guó)隊(duì)的每一位隊(duì)員的勝率都為55%。根據(jù)前面的分析,下面我們只需比較兩隊(duì)的數(shù)學(xué)期望值的大小即可。

  在五局三勝制中,中國(guó)隊(duì)若要取得勝利,獲勝的場(chǎng)數(shù)有3、4、5三種結(jié)果。我們應(yīng)用二項(xiàng)式定律、概率方面的知識(shí),計(jì)算出三種結(jié)果所對(duì)應(yīng)的概率,恰好獲得三場(chǎng)對(duì)應(yīng)的概率:0.33465;恰好獲得四場(chǎng)對(duì)應(yīng)的概率:0.2512;五場(chǎng)全勝得概率:0.07576.

  設(shè)隨機(jī)變量X為該賽制下中國(guó)隊(duì)在比賽中獲勝的場(chǎng)數(shù),則可建立X的分布律:   X 3 4 5

  P 0.33465 0.2512 0.07576

  計(jì)算隨機(jī)變量X的數(shù)學(xué)期望:

  E(X)=3×0.33465+4×0.2512+5×0.07576=2.04651

  在三局兩勝制中,中國(guó)隊(duì)取得勝利,獲勝的場(chǎng)數(shù)有2、3兩種結(jié)果。對(duì)應(yīng)的概率為=0.412;三場(chǎng)全勝的概率為=0.206。

  設(shè)隨機(jī)變量Y為該賽制下中國(guó)隊(duì)在比賽中獲勝的場(chǎng)數(shù),則可建立Y的分布律:

  X 2 3

  Y 0.412 0.206

  計(jì)算隨機(jī)變量Y的數(shù)學(xué)期望:

  E(Y)=2×0.412+3×0.206=1.2

  比較兩個(gè)期望值的大小,即有E(X)>E(Y),因此我們可以得出結(jié)論,五局三勝制中國(guó)隊(duì)更有利。

  因此,我們?cè)谶@樣的比賽中,五局三勝制對(duì)中國(guó)隊(duì)更有利。在體育比賽中,要看具體的細(xì)節(jié),具體情形,把握好比賽賽制,用我們所學(xué)習(xí)的知識(shí)來實(shí)現(xiàn)期望值的最大化,做到知己知彼,百戰(zhàn)百勝。

  (四)數(shù)學(xué)期望對(duì)企業(yè)利潤(rùn)的評(píng)估

  在市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中,廠家的生產(chǎn)或是商家的銷售.總是追求最大的利潤(rùn)。在生產(chǎn)過程中供大于求或供不應(yīng)求都不利于獲得最大利潤(rùn)來擴(kuò)大再生產(chǎn)。但在市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)中,總是瞬息萬變,往往供應(yīng)量和需求量無法確定。而廠家或商家在一般情況下根據(jù)過去的數(shù)據(jù),再結(jié)合現(xiàn)在的具體情況,具體對(duì)象,常常用數(shù)學(xué)期望的方法結(jié)合微積分的有關(guān)知識(shí),制定最佳的生產(chǎn)活動(dòng)或銷售策略。

  假定某公司計(jì)劃開發(fā)一種新產(chǎn)品市場(chǎng),并試圖確定其產(chǎn)量。估計(jì)出售一件產(chǎn)品,公司可獲利A元,而積壓一件產(chǎn)品,可導(dǎo)致?lián)p失B元。另外,該公司預(yù)測(cè)產(chǎn)品的銷售量x為一個(gè)隨機(jī)變量,其分布為P(x),那么,產(chǎn)品的產(chǎn)量該如何制定,才能獲得最大利潤(rùn)。

  假設(shè)該公司每年生產(chǎn)該產(chǎn)品x件,盡管x是確定的.但由于需求量(銷售量)是一個(gè)隨機(jī)變量,所以收益Y是一個(gè)隨機(jī)變量,它是x的函數(shù):

  當(dāng)xy時(shí),y=Ax;

  當(dāng)xy時(shí),y=Ay--B(x-y)。

  于是期望收益為■問題轉(zhuǎn)化為:

  當(dāng)x為何值時(shí),期望收益可以達(dá)到最大值。運(yùn)用微積分的知識(shí),不難求得。

  這個(gè)問題的解決,就是求目標(biāo)函數(shù)期望的最大最小值。

  (五)數(shù)學(xué)期望在保險(xiǎn)中問題

  一個(gè)家庭在一年中五萬元或五萬元以上的貴重物品被盜的概率是0.005,保險(xiǎn)公司開辦一年期五萬元或五萬元以上家庭財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn),參加者需繳保險(xiǎn)費(fèi)200元,若在一年之內(nèi), 五萬元或五萬元以上財(cái)產(chǎn)被盜,保險(xiǎn)公司賠償a元(a>200),試問a如何確定,才能使保險(xiǎn)公司期望獲利?

  設(shè)X表示保險(xiǎn)公司對(duì)任一參保家庭的收益,則X的取值為 200或 200�a,其分布列為:

  X 200 200-a

  p 0.995 0.005

  E(x)=200×0.9958+(200-a)×0.005=200-0.005a>0,解得a<40000,又a>100,所以a∈(200,40000)時(shí),保險(xiǎn)公司才能期望獲得利潤(rùn)。

  從上面的日常生活中,我們不難發(fā)現(xiàn):利用所學(xué)的離散型隨機(jī)變量數(shù)學(xué)期望方面的知識(shí)解決了生活中的一些具有的,實(shí)實(shí)在在的問題有大大的幫助。

  因此我們?cè)趯?shí)際生活中,利用所學(xué)的離散型隨機(jī)變量數(shù)學(xué)期望方面的知識(shí),面對(duì)當(dāng)今信息時(shí)代的要求,我們應(yīng)當(dāng)思維活躍,敢于創(chuàng)新,既要學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)理認(rèn)方面知識(shí),更應(yīng)該重視對(duì)所學(xué)知識(shí)的實(shí)踐應(yīng)用,做到理認(rèn)聯(lián)系實(shí)際,學(xué)以致用。當(dāng)然只是實(shí)際生活中遇到的數(shù)學(xué)期望應(yīng)用中的一部分而已,還有更多的應(yīng)用等待我們?nèi)ニ伎?,去發(fā)現(xiàn),去探索,為我們偉大的時(shí)代創(chuàng)造出更多的有價(jià)值的東西和財(cái)富。

  參考文獻(xiàn):

  [1]中山大學(xué).概率論及數(shù)理統(tǒng)計(jì)[M].北京:高等教育出版社,2009:213-235.

  [2]張志強(qiáng).隨機(jī)置的有關(guān)概率問題[J].通信學(xué)報(bào),2006.

  [3]趙仁.一個(gè)數(shù)學(xué)期望性質(zhì)的推廣[J].青島建筑工程學(xué)院學(xué)報(bào),1997,(04).

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