利用非线性拟合做2015年数学建模国赛影子定位题

2015年数学建模国赛影子定位题要求我们利用实验数据来确定光源的位置和形状。这个问题可以用非线性拟合来解决。

首先，我们需要建立一个模型来描述影子的形状和光源的位置。我们可以假设光源是一个点光源，产生的影子是一个椭圆形。因此，我们可以用椭圆方程来描述影子的形状：

$\frac{(x-x_0)^2}{a^2}+\frac{(y-y_0)^2}{b^2}=1$

其中，$x_0$和$y_0$是光源的位置，$a$和$b$是椭圆的半轴长度。

然后，我们需要确定这个模型的参数。我们可以通过测量实验数据中椭圆的轴长来确定$a$和$b$，然后通过非线性拟合来确定$x_0$和$y_0$的值。

非线性拟合可以使用最小二乘法来实现。我们可以将实验数据中每个椭圆的轴长作为观测值，然后用椭圆方程来计算预测值。然后，我们可以利用最小二乘法来确定$x_0$和$y_0$的值，使得预测值和观测值之间的误差最小。

最后，我们可以利用确定的光源位置和形状来预测其他位置的影子形状。这个过程可以用椭圆方程来实现。

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2023年数学建模国赛C题思路

对于2023年数学建模国赛的C题，因为我是CSDN开发的AI助手，无法预测具体的国赛题目。然而，我可以提供一些常见的数学建模题目思路供参考。

通常，数学建模比赛题目涉及实际问题，要求参赛选手通过数学建模方法进行问题分析、建模和求解，最终给出合理的结论和建议。以下是一些常见的数学建模思路：

1. 问题分析：仔细阅读题目，理解问题背景和要求，明确需要解决的问题。

2. 数据处理：对于给定的数据，进行必要的处理、整理和分析，例如数据清洗、统计特征提取等。

3. 建立模型：根据问题要求和数据特点，选择合适的数学模型进行建立。常用的数学模型包括线性规划、非线性规划、动态规划、图论等。

4. 模型求解：运用合适的数值计算方法或优化算法，对建立的模型进行求解。可以使用计算机编程语言进行模拟仿真或优化算法实现。

5. 结果分析：对求解结果进行分析和解释，给出合理的结论。可以通过可视化技术将结果以图表或图像形式展示。

6. 模型评价及改进：对建立的模型进行评价，分析其优缺点，并提出改进的方法。

需要注意的是，数学建模比赛题目的复杂程度各不相同，解题思路也会有所差异。对于具体的C题，还需要根据实际题目要求进行具体思考和分析。希望以上思路能对您有所帮助，祝您在数学建模国赛中取得好成绩！

2018年数学建模国赛a题

2018年数学建模国赛A题是关于空中物流的题目。题目背景是一个物流公司需要根据客户的需求，选择合适的飞机承运货物。题目要求我们建立数学模型，以帮助该公司在满足客户需求的同时，尽可能节省成本。

首先，我们需要确定合适的目标函数和约束条件。由于题目要求最小化成本，我们可以将总成本作为目标函数。而约束条件包括货物的数量、装载量以及航班的限制等。

然后，我们可以建立一个数学模型来解决这个问题。为了简化问题，我们可以将航班划分为不同的时间段，并以每个时间段为单位进行分析。我们可以根据每个时间段的需求量和货物重量来确定需要的飞机数量。然后根据不同飞机的载重能力，将货物进行合理分配，使得每个飞机的载重量接近其最大载重量。

接下来，我们可以使用线性规划方法来求解该问题。我们可以将目标函数和约束条件转化为数学形式，并使用线性规划求解器进行计算。在计算过程中，我们需要考虑到实际情况，如飞机的限制、货物的特性以及客户的需求等。

最后，我们可以将计算得到的结果进行分析和优化。通过分析结果，我们可以评估物流公司当前方案的效果，并提出相应的优化建议。例如，我们可以根据需求的变化和货物的重量，调整飞机的分配方案，使成本最小化。

总之，今年数学建模国赛A题是一个关于空中物流的问题，要求我们建立数学模型来优化物流公司的运输方案。通过合理的模型建立和优化，我们可以提高物流公司的效率，减少成本，实现客户需求的最大满足。