python数模

A. 动力系统的马尔科夫链——python数学建模极简入门（九）

首先介绍一下概念， 马尔科夫链 是由具有以下性质的一系列事件构成的过程：

以美国大选为例，首先取得过去十次选举的历史数据，然后根据历史数据得到选民意向的转移矩阵。我们假设得到了如下的转移矩阵（很明显这个数据不是真实的）：

这样就形成了一个差分方程组

R _n+1 = 0.75R _n +0.20D _n +0.40I _n
D _n+1 = 0.05R _n +0.60D _n +0.20I _n
I _n+1 = 0.20R _n +0.20D _n +0.40I _n

根据我们以前将差分方程组的内容，可以推测出选民投票意向的长期趋势

最后得到的长期趋势是：56%的人选共和党、19%的人选民主党、25%的人选独立候选人。

这个问题还可以直接用矩阵来解
关于马尔科夫链的转移矩阵性质还有一个定理叫Chapman-kolmogorov方程：

也就是说P ^(m) = (P _ij ^(m) )是从状态i到状态j的m步转移矩阵。熟悉矩阵运算的朋友应该很容易就能证明出来。

我们已经得到了一步转移矩阵，只需做个迭代就可以了：

B. 数学建模用什么编程python行吗

如果是编辑公式的话，python中直接可以进行计算，如

计算c=a+b,在python代码中可以表示为：

a=1

b=2

c=a+b

print(c)

输出结果是：3

如果你要进行其他计算的话，可以使用math模块

这个是安装Python环境后自带的一个模块，可以直接调用

更多python math模块的调用可以参考如下网页

网页链接

C. 数学建模python可以替代matlab么

python完全可以实现matlab矩阵运算的基本功能。
科学计算常用的包有这几个：
numpy：包含一些矩阵的运算
matplotlib：绘制各种各样的图标
scipy：拟合、傅里叶变换、处理音频文件各种各样不同的功能
pandas：处理表格式的数据

你最好能够了解这些包一些常用的函数

D. Python数据分析在数学建模中的应用汇总（持续更新中！）

1、Numpy常用方法使用大全（超详细）

1、Series和DataFrame简单入门
2、Pandas操作CSV文件的读写
3、Pandas处理DataFrame，Series进行作图

1、Matplotlib绘图之属性设置
2、Matplotlib绘制误差条形图、饼图、等高线图、3D柱形图

1、层次分析法（AHP）——算数平均值法、几何平均值法、特征值法（Python实现，超详细注释）
2、Python实现TOPSIS分析法（优劣解距离法）
3、Python实现线性插值和三次样条插值
4、Python实现线性函数的拟合算法
5、Python实现统计描述以及计算皮尔逊相关系数
6、Python实现迪杰斯特拉算法和贝尔曼福特算法求解最短路径