1樓：匿名使用者
假設女1，男10，則
比賽女全勝得分20分，男得分為（1+2+，，，+9）x2=90分，符合題意；
假設2女。男20,則
1女全勝，另一個女只負一場，每人下21盤，她們得分21x2+20x2=82分；男生勝得盤數為：（1+2+3+。。。。+19）=190
得分為190x2=380分，不符合題意，
假設3女，男30,；假設4女，男40，他們之間的比值更大，不合題意，故男生人數為10人。
這個題答案是d，
2樓：天際遊弋
答案是d
男生人數 女生人數 比賽盤數 總積分 男生積分 女生積分 女生最多可能積分 備註
40 4 946 1892 1548 344 332 不可能
30 3 528 1056 864 192 186 不可能
20 2 231 462 378 84 82 不可能
10 1 55 110 90 20 20 女生全勝時可能
按4.5：1比例分配
數學題怎麼解答？
3樓：匿名使用者
說明：對x的取值沒有限制時，開口朝下的二元一次函式存在最大值不存在最小值，但當x存在取值範圍時，在該範圍內，函式存在最大值和最小值。
此題欲求開口朝下的二元一次函式t的最小值，暗示x存在取值範圍，換句話說，我們必須求得x的取值範圍方可得解。
影象如下：
數學題，求詳細解答步驟。
4樓：匿名使用者
lz您好
根據題意，a1,a2,a3,a4...a30安裝的位置分別是1000，1050，1100，……2450（單位：米，下同）【2450=1000+50x29】
顯然小車要運10趟，最後停於最後一根也就是2450m遠的位置前9次，小車分別要在1100,1250,1400......位置處折返
每次折返總行程是2200,2500,2800......
這是一個首項2200，公差300的等差數列，前9項和
s9=(2200+4600)x9/2=30600最後還要走2450m，裝最後3根
30600+2450=33050
故，如果小車不需要回到原地，總行程33050m小車需要回原地，總行程35500m
5樓：來自興福寺塔丰姿綽約的趙雲
第一次行程(1000+50+50)x2=2200米，第二次行程2200+150x2=2500米，
以後每次行程都比上次多300米。
第十次也是最後一次，因不再考慮返回路程，所以第十次行程=2500+300x8=3900米，3900÷2=1950米。
所以一共行程(2200+3900)x10÷2-1950=30500-1950=28550米
6樓：小百合
令a1=1000，d=50
a1+a2+…+a30
=na1+n(n-1)d/2
=30*1000+30*29*50/2
=51750
2*51750/1000=103.5(km)答:行程共103.5千米。
數學建模試題，求詳細解答。
7樓：奈曼的明月
本質上這是一道線性規劃問題,思路很直接,題目中給出了四個約束條件,假設每天服用甲藥物x粒, 乙藥物y粒, 除了給出的四個約束條件之外, 還應該加上
x>0, y> 0這兩個條件,於是我們可以給出如下圖中淡綠色的有效區域,在這個區域內的
整數點都滿足題目中給出的約束, 在這些點當中求最大值或者最小值即可...
過程如此, 關鍵的一步在於給出條件表示式並且畫圖,答案顯而易見了.
8樓：小冉
摘要本文針對於病人如何服用維生素藥劑，這一實際問題將實際問題轉化為數學模型，從實際情景中找出有用的條件，並進行簡化，建立線性規劃模型。
對於問題一，病人除了要滿足每天攝入的維生素a不超過18克，b不超過13克,d不超過24克和e至少12克之外，還要使得儘可能多的攝入維生素c。對此建立線性模型，並用lingo軟體程式設計求解。最終求得甲種藥劑5粒，乙種藥劑4粒可得到最優解。
攝入最多的維生素e33克。
對於問題二，要求病人滿足每天對藥的需要，而且使得花費的錢最少。約束條件和問題一一樣，只是目標函式發生變化。對於此問題，同樣建立線性規劃模型，用lingo軟體求解。
求得服用甲種藥劑0粒，乙種藥劑4粒，即可求得最優解，花的錢最少，為4元。
關鍵字：維生素藥劑 線性規劃
一、問題的提出
某公司有兩種維生素製劑,甲種每粒含維生素a和b各1克,d和e各4克,c5克,乙種每粒含維生素a3克b2克,d1克,e3克和c2克,某病人每天需攝入維生素a不超過18克，b不超過13克,d不超過24克和e至少12克,問
(1)病人每天應服兩種維生素各多少才能滿足需要，而且儘可能攝入較多的維生素c？
(2)甲種複合維生素每粒1.5元,乙種複合維生素每粒1元，選擇怎樣的服法此病人才能花最少的錢而又滿足每天的需要,此時該病人攝入的維生素c是多少?
二、問題的分析
對於問題一，這個優化問題的目標是使在保證攝取維生素營養的前提下，儘可能較多的攝入維生素e。要做的決策是病人每天應該服用甲種和乙種維生素各多少粒。決策受到4個條件的限制，它們分別是：
維生素a不超過18克，b不超過13克,d不超過24克和e至少12克。按照題目所給，將決策變數、目標函式和約束條件用數學符號及式子表示出來，即可得到相應的線性規劃模型。
對於問題二，這個問題的目標依然是在保證每天攝入必要的維生素營養的前提下，要使得病人每天花的錢最少。在此情況下，求出病人攝入維生素e的量。問題二和問題一類似，要做的決策是病人每天服用兩種維生素各多少粒。
決策同樣受到4個條件的限制，它們分別是：維生素a不超過18克，b不超過13克,d不超過24克和e至少12克。按照題目所給，將決策變數、目標函式和約束條件用數學符號及式子表示出來，即可得到相應的線性規劃模型。
三、模型假設
1、假設題目所給資料都正確且合理。
2、假設甲乙兩種藥粒對病人無***，且不產生不良反應。
四、符號說明
：每天服用甲種維生素的粒數
:每天服用乙種維生素的粒數
：表示目標函式維生素c的量
：表示目標函式花的錢
五、模型的建立與求解
5.1問題一模型的建立與求解
5.1.1基本模型
（1）決策變數：設病人每天服用甲種維生素粒；服用乙種維生素粒。
（2）目標函式：
（3）約束條件：維生素a不超過18克
維生素b不超過13克
維生素d不超過24克
維生素e至少12克
非負約束和均不能為負值，即
（4）線性模型為：
s.t.
,5.1.2模型的求解
用lingo求解，輸入程式**為：
max=5*x1+2*x2;
x1+3*x2<=18;
x1+2*x2<=13;
4*x1+x2<=24;
4*x1+3*x2>=12;
x1>=0;
x2>=0;
執行結果為：
global optimal solution found.
objective value: 33.00000
total solver iterations: 3
variable value reduced cost
x1 5.000000 0.000000
x2 4.000000 0.000000
row slack or surplus dual price
1 33.00000 1.000000
2 1.000000 0.000000
3 0.000000 0.4285714
4 0.000000 1.142857
5 20.00000 0.000000
6 5.000000 0.000000
7 4.000000 0.000000
上述結果表明，當=5；當=4時，模型取得最優解，=33。
5.2.1基本模型
（1）決策變數：設病人每天服用甲種維生素粒；服用乙種維生素粒。
（2）目標函式：
（3）約束條件：維生素a不超過18克
維生素b不超過13克
維生素d不超過24克
維生素e至少12克
非負約束和均不能為負值，即
（4）線性模型為：
s.t.
,5.1.2模型的求解
用lingo求解，輸入程式**為：
min=1.5*x1+x2;
x1+3*x2<=18;
x1+2*x2<=13;
4*x1+x2<=24;
4*x1+3*x2>=12;
x1>=0;
x2>=0;
執行結果為：
global optimal solution found.
objective value: 4.000000
total solver iterations: 2
variable value reduced cost
x1 0.000000 0.1666667
x2 4.000000 0.000000
row slack or surplus dual price
1 4.000000 -1.000000
2 6.000000 0.000000
3 5.000000 0.000000
4 20.00000 0.000000
5 0.000000 -0.3333333
6 0.000000 0.000000
7 4.000000 0.000000
六、模型評價分析與推廣
上面的輸出中除了告訴我們問題的最優解和最優值以外，還有許多對分析有用的結果。本題巧妙的運用了線性規劃模型使得複雜的問題變得簡單。運用lingo軟體，把複雜的數學求解問題簡單化。
從本題可以知道，在實際生活中的很多問題都可以轉化為線性規劃模型，進行求解，使問題變得簡單。例如牛奶的生產計劃，汽車的生產計劃等等。
七、參考文獻
[1]韓中庚，數學建模方法及其應用，高等教育出版社，2009。
[2]侯進軍 ，數學建模方法及其應用，東南大學出版社，2012。
[3]姜啟源、謝金星、葉俊 ，數學模型，高等教育出版社，2011.3。
求解數學題，需要詳細的解答，數學題,求解答
f x 4 3cosx,積分得f x 4x 3sinx c c為任意常數 因為f 0 c 0 所以f x 4x 3sinx，f x 4x 3sinx f x f x 為奇函式。x 1，1 f x 4 3cosx 0,故f x 在其定義域上單調遞增。f 1 a f 1 a 2 f 1 a f a 2 ...
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