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最新更新：我们团队不仅在第一时间更新了24美赛全题目的深度翻译和深入分析，经过爆肝奋战，我们在第一时间给出了ABCDEF全题目的完整建模过程，

A题采用了Lotka-Volterra方程机理建模+系统交互+遗传算法优化模型的建模;

B题采用了动力学建模+卡尔曼滤波推演的建模方法;

C题采用了机理建模+蒙特卡洛对随机过程模拟的建模方法;

D题采用了动态系统模型+LSTM模型的建模方法。

E题采用了韧性评估+承保决策+策略优化模型的建模方法;

F题采用了系统动力学模型+时间序列分析的建模方法。

里面已经包含了完整的建模过程，以及一些代码和可视化，由于篇幅限制这里只放出A题的完整建模内容，大家如果选定了其他题目的话，可以在我的单题文章中一睹为快！！

A题 可视化图表

D题：水位变化对环境影响的热力图

E题：拟合的极端天气和索赔付金额的关联图

此外，碎碎念一下，现在光各个赛题翻译、赛前内容+一道A题就已经3w+的字数了，之后感觉随着更新内容会更多，实在是没法放到一个帖子上了。这里我只放一个A题的文章内容，实在是全放在这边放不下，更新后全放下恨不得得5-6w字以上了，翻起来都费劲，得翻半天才能找到自己想看的题QAQ~ 麻烦好心的管理大大别误伤我，谢谢~

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2024 MCM 问题A：资源可用性和性别比

题目翻译：

虽然有些动物物种存在于通常的雌雄两性之外，但大多数物种基本上是雌性或雄性。尽管许多物种在出生时呈现1:1的性别比，但其他物种则偏离了均等的性别比。这被称为适应性性别比变异。例如，美国短吻鳄的巢穴温度影响了孵化的性别比。七鳃鳗的作用是复杂的。在一些湖泊生境中，它们被视为对生态系统有重大影响的寄生虫，而七鳃鳗在世界的一些地区，如斯堪的纳维亚、波罗的海和北美太平洋西北部的一些原住民，也是食物来源。

海洋七鳃鳗的性别比可以根据外部环境而变化。海洋七鳃鳗在幼虫阶段的生长速度决定了它们成为雌性或雄性。这些幼虫的生长速度受到食物可用性的影响。在食物可用性低的环境中，生长速度会降低，雄性的比例可以达到约78%。在食物更容易获得的环境中，雄性的比例已经观察到约为56%。

我们关注性别比及其依赖于局部条件的问题，特别是对于海洋七鳃鳗。海洋七鳃鳗生活在湖泊或海洋生境中，并向上游迁移来产卵。任务是检验一个物种根据资源可用性改变其性别比的优缺点。

你们的团队应该开发和检验一个模型，以提供对生态系统中产生的相互作用的洞察。 需要检验的问题包括以下内容：

• 当七鳃鳗的种群可以改变其性别比时，对更大的生态系统有什么影响？
• 对七鳃鳗的种群有什么优点和缺点？
• 在七鳃鳗的性别比发生变化的情况下，生态系统的稳定性有什么影响？
• 具有可变性别比的七鳃鳗种群的生态系统能否为生态系统中的其他物种，如寄生虫，提供优势？

你们的PDF解决方案不超过25页，应包括：

• 一页摘要表。
• 目录。
• 你们的完整解决方案。
• 参考文献列表。
• AI使用报告（如果使用的话，不计入25页的限制）。

注意：对于完整的MCM提交，没有特定的最低页数要求。你们可以使用最多25页来展示你们的解决方案和任何你们想要包含的额外信息（例如：图画，图表，计算，表格）。接受部分解决方案。我们允许谨慎使用AI，如ChatGPT，尽管它不是解决这个问题的必要条件。如果你们选择使用生成式AI，你们必须遵守COMAP的AI使用政策。这将导致你们必须在你们的PDF解决方案文件的最后添加一个AI使用报告，这不计入你们解决方案的25页的限制。

术语表：

七鳃鳗：七鳃鳗是无颌鱼的一个古老谱系，属于七鳃鳗目。成年七鳃鳗的特征是有牙的，漏斗状的吸盘口。七鳃鳗主要生活在沿海和淡水中，分布在大多数温带地区。

问题重述：

• 题目背景：本题目关注的是动物的性比例变化，特别是海兰蒂的性比例变化，它们可以根据幼虫期的生长速率和食物可用性来决定成为雄性或雌性。海兰蒂是一种古老的无颌鱼类，它们生活在湖泊或海洋中，会上溯河流产卵。
• 题目目的：本题目的目的是探究动物能够根据资源可用性改变性比例的优缺点，以及对生态系统的影响。你的团队应该建立并分析一个模型，以提供对生态系统相互作用的洞察。
• 题目问题：本题目要求你考察以下几个问题：
• 当海兰蒂的种群可以改变其性比例时，对更大的生态系统有什么影响？
• 对海兰蒂的种群有什么优缺点？
• 在海兰蒂的性比例发生变化的情况下，生态系统的稳定性有什么影响？
• 一个具有可变性比例的海兰蒂种群的生态系统是否能为其他生态系统中的生物，如寄生虫，提供优势？

重点内容分析与考点

1. 性别比率的适应性变化：研究海灯笼鱼性别比率如何根据资源可用性改变。
2. 生态系统相互作用：探讨性别比率变化对生态系统内部相互作用（如捕食关系、竞争、种群动态）的影响。
3. 模型开发：开发一个模型来模拟和分析性别比率变化对生态系统的影响。

问题分析：

• 整体分析：这个题目是一个典型的生态系统建模问题，涉及到动物种群的性比例变化、资源可用性、环境因素、生态系统相互作用等多个方面。这个题目的难点在于如何建立一个合理的数学模型，能够描述海兰蒂的性比例变化的机制和规律，以及其对生态系统的影响。这个题目的重点在于如何利用已有的数据和文献，进行参数估计、模型验证、灵敏度分析、模拟实验等，以回答题目提出的四个问题。
• 可能的数学模型：针对这个题目，我认为可以考虑以下几种可能的数学模型：
• 微分方程模型：这是一种常用的动态模型，可以用来描述海兰蒂种群的数量变化、性比例变化、资源消耗等。微分方程模型可以分为确定性的和随机的，也可以分为常微分方程和偏微分方程。确定性的微分方程模型假设系统的状态是完全可知的，而随机的微分方程模型则考虑了系统的不确定性和随机性。常微分方程模型假设系统的状态只与时间有关，而偏微分方程模型则考虑了系统的空间分布。例如，可以使用一个随机的偏微分方程模型，来描述海兰蒂种群的数量和性比例在时间和空间上的变化，以及受到食物可用性、温度、寄生虫等环境因素的影响。
• 元胞自动机模型：这是一种基于规则的离散动态模型，可以用来描述海兰蒂种群的个体行为和群体行为。元胞自动机模型由一组元胞组成，每个元胞有一个状态，可以表示海兰蒂的性别、年龄、位置等。元胞的状态根据一组局部的规则在每个时间步更新，这些规则可以表示海兰蒂的生长、繁殖、迁移、竞争、捕食等行为。例如，可以使用一个元胞自动机模型，来模拟海兰蒂种群的性比例变化的过程，以及其与其他物种的相互作用。
• 系统动力学模型：这是一种基于反馈的连续动态模型，可以用来描述海兰蒂种群的结构和功能。系统动力学模型由一组变量和方程组成，变量可以表示海兰蒂种群的数量、性比例、资源消耗等，方程可以表示变量之间的因果关系和反馈机制。系统动力学模型可以用来分析海兰蒂种群的动态行为，如平衡点、稳定性、周期性、混沌等。例如，可以使用一个系统动力学模型，来分析海兰蒂种群的性比例变化的影响因素和结果，以及其对生态系统的稳定性的影响。 这个数学建模问题涉及到性别比率的适应性变化，特别是在海洋七鳃鳗（海灯笼鱼）中，其性别比例依赖于局部条件，例如资源的可用性。问题的核心是研究物种根据资源可用性改变性别比率的能力对生态系统中的相互作用产生的优劣影响。

数学模型与公式

为了分析这一问题，可以考虑使用种群动态模型，特别是结合性别比率对资源可用性的依赖性。一个可能的模型是基于Lotka-Volterra方程进行修改，以包括性别比和资源量作为变量。

模型公式

考虑到性别比率R对资源可用性A的依赖性，可以构建如下模型：

R=α+βAR = \alpha + \beta A

其中，

- RR 表示雄性比例，

- AA 代表资源可用性（例如食物量），

- 和α和β\alpha和\beta 是模型参数，需要通过数据拟合获得。

生态系统相互作用

对于生态系统中的种群动态，可以使用改进的Lotka-Volterra方程：

省略部分内容dNdt=rN(1−NK(A))−省略部分内容\frac{dN}{dt} = rN\left(1 - \frac{N}{K(A)}\right) - 省略部分内容

其中，

- NN 代表种群大小，

- rr 是自然增长率，

- K(A)K(A) 是资源可用性A的函数，表示环境承载力，

- 省略部分内容

变量解释

NN : 种群大小，

rr : 自然增长率，

AA : 资源可用性，

RR : 雄性比例，

KK : 环境承载力，

α,β\alpha, \beta : 模型参数。

基于上述问题，我们可以采用一个更加综合和创新的数学模型来深入分析海灯笼鱼性别比率变化对生态系统的影响。我们将使用一个结合种群遗传算法和系统动态模型的方法，这样不仅可以模拟种群动态，还能考虑到性别比率的遗传变异和自然选择对生态系统的长期影响。

模型概述

1. 遗传算法模型：用于模拟海灯笼鱼种群中性别比率的遗传变异和自然选择过程。
2. 系统动态模型：用于模拟性别比率变化对生态系统稳定性的影响，包括资源竞争、捕食关系和种群互动。

遗传算法模型

假设海灯笼鱼种群中个体的性别决定因素可由一组遗传因子G表示，该因子影响着个体在特定环境下的生长速率和最终性别。通过遗传算法，我们可以模拟这一遗传因子在种群中的传递、变异和自然选择过程。

遗传算法公式

• 遗传因子G的更新：

Gnew=mutate(crossover(Gparent1,Gparent2),mutation_rate)G_{new} = mutate(crossover(G_{parent1}, G_{parent2}), mutation\_rate)

其中，

- GnewG_{new} 表示新一代个体的遗传因子，

- mutatemutate 表示遗传因子变异操作，

- crossovercrossover 表示遗传因子交叉重组操作，

- mutation_ratemutation\_rate 表示变异率。

系统动态模型

结合遗传算法的输出，我们进一步使用系统动态模型来分析性别比率变化对生态系统的影响。模型考虑了海灯笼鱼种群大小N，资源量A，以及其他种群的动态。

系统动态模型公式

资源动态： dAdt=rAA(1−AKA)−consumption_rate(N,G)\frac{dA}{dt} = r_A A(1 - \frac{A}{K_A}) - consumption\_rate(N, G)

海灯笼鱼种群动态： dNdt=rNN(1−NKN(A,G))−predation_rate(N,predators)\frac{dN}{dt} = r_N N(1 - \frac{N}{K_N(A, G)}) - predation\_rate(N, predators)

其中，

- rAr_A 是资源的自然增长率，

- KAK_A 是环境中资源的最大承载量，

- consumption_rateconsumption\_rate 是海灯笼鱼对资源的消耗率，依赖于种群大小和遗传因子，

- rNr_N 是海灯笼鱼的自然增长率，

- $K_N$是海灯笼鱼的环境承载力，依赖于资源量和遗传因子，

- predation_ratepredation\_rate 是捕食率，依赖于海灯笼鱼种群大小和捕食者种群。

变量解释

GG : 海灯笼鱼个体的遗传因子，

AA : 环境中的资源量，

NN : 海灯笼鱼种群大小，

rA,KAr_A, K_A : 资源的自然增长率和最大承载量，

rN,KNr_N, K_N : 海灯笼鱼的自然增长率和环境承载力。

通过这种结合遗传算法和系统动态模型的方法，我们可以更全面地理解性别比率的遗传变异和自然选择如何影响海灯笼鱼种群的长期生存和繁衍，以及这些变化如何影响整个生态系统的稳定性和多样性。此外，这种方法还能揭示变化的性别比率是否为生态系统中其他种群（如寄生物）提供了优势，以及这种变化对生态系统功能和服务的长期影响。

第一题：当七鳃鳗的种群可以改变其性别比例时，对更大的生态系统有什么影响?

解题思路

针对问题1：“海灯笼鱼种群可以改变其性别比例时，对更大生态系统的影响是什么？”我们将采用一个两阶段的建模思路：

1. 建立海灯笼鱼种群性别比例动态模型：考虑性别比例与资源可用性之间的关系，使用差分方程或微分方程来描述海灯笼鱼种群性别比率的变化。
2. 分析性别比率变化对生态系统的影响：使用系统动态模型，结合性别比率变化，模拟其对生态系统中其他种群和资源动态的影响。

第一阶段：海灯笼鱼性别比率动态模型

考虑性别比率R_t在时间t的动态变化，与资源可用性A_t相关：

dRtdt=f(At,Rt)\frac{dR_t}{dt} = f(A_t, R_t)

其中，f是描述性别比率变化的函数，可以基于实际数据或假设进行设定，例如：

f(At,Rt)=γ(At−Athreshold)f(A_t, R_t) = \gamma(A_t - A_{threshold})

AthresholdA_{threshold} 是影响性别转换的资源可用性阈值， γ\gamma 是调节系数，表示资源可用性对性别比率变化速度的影响强度。

第二阶段：生态系统影响模型

引入生态系统中其他种群的动态，以及资源A_t的变化，可以采用Lotka-Volterra方程进行模拟：

dNpreydt=rpreyNprey(1−NpreyK)−αpreyNpreyNpred\frac{dN_{prey}}{dt} = r_{prey}N_{prey}(1 - \frac{N_{prey}}{K}) - \alpha_{prey}N_{prey}N_{pred}

dNpreddt=−rpredNpred+βpredNpreyNpred\frac{dN_{pred}}{dt} = -r_{pred}N_{pred} + \beta_{pred}N_{prey}N_{pred}

dAtdt=rAAt(1−AtKA)−σ(Nlamprey,Rt,At)\frac{dA_t}{dt} = r_A A_t(1 - \frac{A_t}{K_A}) - \sigma(N_{lamprey}, R_t, A_t)

其中，

- 和Nprey和NpredN_{prey}和N_{pred} 分别表示猎物和捕食者种群的大小，

- rprey,rpredr_{prey}, r_{pred} 表示各自的自然增长率，

- αprey,βpred\alpha_{prey}, \beta_{pred} 表示捕食率和繁殖率系数，

- σ\sigma 表示海灯笼鱼对资源的消耗率，可能与性别比率和资源量有关。

Python代码实现及可视化

当我们已经根据实际数据或合理假设确定了模型参数后，以下是使用Python进行模型仿真和可视化的简化例程：

不同性别比率下的生态系统动态

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.integrate import odeint# 定义性别比率和资源动态的模型方程
def model(y, t, params):R, A = ygamma, A_threshold, r_A, K_A = paramsdRdt = gamma * (A - A_threshold)dAdt = r_A * A * (1 - A / K_A) - R * Areturn [dRdt, dAdt]# 初始条件
R0 = 0.56  # 初始性别比率
A0 = 1000  # 初始资源量
# ......
# 省略部分内容
# ......
y0 = [R0, A0]# 时间点
t = np.linspace(0, 100, 1000)# 解微分方程
solution = odeint(model, y0, t, args=(params,))# 绘制结果
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.plot(t, solution[:, 0], label='Sex Ratio $R_t$')
plt.plot(t, solution[:, 1], label='Resource $A_t$')
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Value')
plt.title('Dynamics of Sex Ratio and Resource Availability')
plt.legend()
plt.show()

这段代码通过解微分方程模拟了性别比率和资源量随时间的动态变化，并绘制了这些变化的图表。通过调整参数和初始条件，我们可以探索不同场景下性别比率变化对生态系统的潜在影响。这为理解性别比率适应性变化的生态系统功能提供了一个强大的工具。

第二题：七鳃鳗种群的优势和劣势是什么?

解题思路

针对问题2：“海灯笼鱼种群改变其性别比例的优势和劣势是什么？”我们需要考虑性别比率调整如何影响海灯笼鱼种群的生存和繁衍能力。这涉及到分析性别比率变化对种群生长率、繁殖成功率和资源利用效率的影响。

建模思路

1. 种群生长模型：模拟海灯笼鱼种群大小随时间变化，考虑性别比率对生长率的影响。
2. 繁殖成功模型：考虑性别比率对繁殖成功率的影响，特别是在资源限制条件下。
3. 资源利用效率模型：分析不同性别比率如何影响海灯笼鱼对环境资源的利用。

数学模型

种群生长模型：

dNdt=rN(1−NK(R))\frac{dN}{dt} = rN\left(1 - \frac{N}{K(R)}\right)

其中， NN 是种群大小， rr 是基础生长率， K(R)K(R) 是性别比率 RR 的函数，表示性别比率对环境承载力的影响。

繁殖成功模型：

S(R,A)=αR(1−R)AS(R, A) = \alpha R(1-R)A

SS 表示繁殖成功率， AA 表示资源量， α\alpha 是系数，模型假设繁殖成功率与资源量和性别比率的乘积成正比。

资源利用效率模型：

E(R)=βR1−RE(R) = \beta \frac{R}{1-R}

EE 表示资源利用效率， β\beta 是效率系数，模型假设资源利用效率与性别比率的比值成正比。

Python代码实现及可视化

假设我们根据上述模型设定参数和初始条件，以下是使用Python进行模型仿真和可视化的例程：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt# 参数和初始条件
r = 0.1  # 基础生长率
alpha = 0.05  # 繁殖成功率系数
beta = 100  # 资源利用效率系数
A = 1000  # 资源量
R_values = np.linspace(0.1, 0.9, 9)  # 性别比率变化范围# 计算繁殖成功率和资源利用效率
S_values = [alpha * R * (1-R) * A for R in R_values]
E_values = [beta * R / (1-R) for R in R_values]# 绘制繁殖成功率和资源利用效率随性别比率的变化
plt.figure(figsize=(14, 6))plt.subplot(1, 2, 1)
plt.plot(R_values, S_values, '-o', color='blue')
plt.title('Reproduction Success Rate vs. Sex Ratio')
plt.xlabel('Sex Ratio (R)')
plt.ylabel('Reproduction Success Rate (S)')plt.subplot(1, 2, 2)
plt.plot(R_values, E_values, '-o', color='green')
plt.title('Resource Utilization Efficiency vs. Sex Ratio')
plt.xlabel('Sex Ratio (R)')
plt.ylabel('Resource Utilization Efficiency (E)')plt.tight_layout()
plt.show()

分析与解释

• 繁殖成功率随性别比率变化的曲线可能会显示，在某些性别比率下，繁殖成功率达到最大值。这意味着存在一个最优的性别比率，可以最大化繁殖成功率。
• 资源利用效率随性别比率变化的曲线揭示，性别比率对资源利用的效率有显著影响，可能存在使资源利用效率最大化的性别比率。

以上模型和分析提供了一种框架，用于评估海灯笼鱼性别比率变化的优势和劣势，包括提高繁殖成功率和资源利用效率的潜力，以及可能引发的生态系统动态变化。通过这种方法，我们可以更全面地理解性别比率调整对海灯笼鱼种群及更广泛生态系统的复杂影响。

第三题：七鳃鳗性别比例的变化对生态系统的稳定性有什么影响?

解题思路

问题3要求我们分析海灯笼鱼性别比率变化对生态系统稳定性的影响。为此，我们需要构建一个包含多个种群和资源动态的生态系统模型，其中包括海灯笼鱼种群、其猎物种群（如果适用）、以及生态系统中的其他关键种群。性别比率的变化将通过影响海灯笼鱼种群的繁殖成功率和资源利用效率间接影响整个生态系统的稳定性。

建模思路

1. 生态系统模型：使用一个或多个Lotka-Volterra方程来描述生态系统中各种群的相互作用和资源动态。
2. 性别比率影响：将性别比率作为影响海灯笼鱼种群繁殖成功率和资源利用效率的因子，进而影响整个生态系统的动态。

数学模型

海灯笼鱼种群动态：

dNlampreydt=rlampreyNlamprey(1−NlampreyKlamprey(R))−plampreyNlampreyNpredator\frac{dN_{lamprey}}{dt} = r_{lamprey} N_{lamprey} \left(1 - \frac{N_{lamprey}}{K_{lamprey}(R)}\right) - p_{lamprey} N_{lamprey} N_{predator}

猎物种群动态（如果适用）：

dNpreydt=rpreyNprey(1−NpreyKprey)−cpreyNlampreyNprey\frac{dN_{prey}}{dt} = r_{prey} N_{prey} \left(1 - \frac{N_{prey}}{K_{prey}}\right) - c_{prey} N_{lamprey} N_{prey}

其他关键种群动态（例如捕食者）：

dNpredatordt=rpredatorNpredator(1−NpredatorKpredator)+epredatorNlampreyNpredator\frac{dN_{predator}}{dt} = r_{predator} N_{predator} \left(1 - \frac{N_{predator}}{K_{predator}}\right) + e_{predator} N_{lamprey} N_{predator}

其中，

- Nlamprey,Nprey,NpredatorN_{lamprey}, N_{prey}, N_{predator} 分别表示海灯笼鱼、猎物和捕食者的种群大小，

- rlamprey,rprey,rpredatorr_{lamprey}, r_{prey}, r_{predator} 表示各自的自然增长率，

- Klamprey(R),Kprey,KpredatorK_{lamprey}(R), K_{prey}, K_{predator} 表示性别比率R对海灯笼鱼环境承载力的影响以及猎物和捕食者的环境承载力，

- plamprey,cprey,epredatorp_{lamprey}, c_{prey}, e_{predator} 表示捕食率和效率系数。

Python代码实现及可视化

假设我们有足够的数据来估计上述模型的参数，以下是一个简化的Python代码示例，用于模拟和可视化生态系统中种群动态的变化：

不同性别比率和时间点下，海灯笼鱼种群大小、寄生物种群大小和资源量之间的关系

import numpy as np
from scipy.integrate import odeint
import matplotlib.pyplot as plt# 定义生态系统模型方程
def ecosystem(y, t, params):N_lamprey, N_prey, N_predator = yr_lamprey, K_lamprey, p_lamprey, r_prey, K_prey, c_prey, r_predator, K_predator, e_predator = params# ......
# 省略部分内容
# ......return [dN_lamprey_dt, dN_prey_dt, dN_predator_dt]# 参数和初始条件
params = [0.05, 1000, 0.02, 0.08, 1500, 0.01, 0.03, 800, 0.005]  # 示例参数
y0 = [200, 1000, 50]  # 初始种群大小
t = np.linspace(0, 200, 1000)  # 时间范围# 解微分方程
solution = odeint(ecosystem, y0, t, args=(params,))# 绘制结果
plt.plot(t, solution[:, 0], label='Lampreys')
plt.plot(t, solution[:, 1], label='Prey')
plt.plot(t, solution[:, 2], label='Predators')
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Population Size')
plt.title('Ecosystem Dynamics')
plt.legend()
plt.show()

分析与解释

通过模拟不同的性别比率R对应的环境承载力K_{lamprey}(R)，我们可以分析性别比率变化对生态系统稳定性的影响。例如，如果较高的雄性比率降低了海灯笼鱼的繁殖成功率，可能会导致海灯笼鱼种群的减少，进而影响到捕食者和猎物种群的动态，最终影响整个生态系统的稳定性。

通过调整模型参数和初始条件，我们可以探索性别比率变化在不同环境条件下对生态系统稳定性的具体影响，从而为生态保护和资源管理提供科学依据。

第四题：一个在七鳃鳗种群中具有可变性别比例的生态系统能否为生态系统中的其他物种(如寄生虫)提供优势?

解题思路

问题4要求探讨在海灯笼鱼种群中性别比率可变性对生态系统中其他成员（如寄生物）是否提供优势的可能性。为此，我们需要建立一个包含海灯笼鱼、它们的寄生物及其他相关种群的生态系统交互模型，考虑性别比率变化对寄生物种群增长和生态位（Ecological Niche）占据的潜在影响。

建模思路

1. 生态系统交互模型：扩展前述生态系统模型，包括寄生物种群动态和其对宿主（海灯笼鱼）的影响。
2. 性别比率对寄生物影响模型：考虑性别比率变化如何通过影响海灯笼鱼的繁殖和生存策略，间接影响寄生物种群的生长和扩散。

数学模型

寄生物种群动态：

dNparasitedt=rparasiteNparasite(1−NparasiteKparasite(Nlamprey,R))\frac{dN_{parasite}}{dt} = r_{parasite} N_{parasite} \left(1 - \frac{N_{parasite}}{K_{parasite}(N_{lamprey}, R)}\right)

其中，

- NparasiteN_{parasite} 表示寄生物种群大小，

- rparasiter_{parasite} 表示寄生物的自然增长率，

- KparasiteK_{parasite} 是寄生物的环境承载力，它依赖于海灯笼鱼种群大小 NlampreyN_{lamprey} 和性别比率 RR 。

海灯笼鱼-寄生物交互：

dNlampreydt=rlampreyNlamprey(1−NlampreyKlamprey(R))−σlampreyNlampreyNparasite\frac{dN_{lamprey}}{dt} = r_{lamprey} N_{lamprey} \left(1 - \frac{N_{lamprey}}{K_{lamprey}(R)}\right) - \sigma_{lamprey} N_{lamprey} N_{parasite}

省略部分内容 ......

Python代码实现及可视化

假设我们有足够的数据来估计上述模型的参数，以下是使用Python进行模型仿真和可视化的例程：

展示海灯笼鱼种群、寄生物种群和资源量随时间的变化。

import numpy as np
from scipy.integrate import odeint
import matplotlib.pyplot as plt# 定义生态系统模型方程
def ecosystem(y, t, params):N_lamprey, N_parasite = yr_lamprey, K_lamprey, sigma_lamprey, r_parasite, K_parasite = params# ......
# 省略部分内容
# ......return [dN_lamprey_dt, dN_parasite_dt]# 参数和初始条件
params = [0.05, 1000, 0.02, 0.1, 0.5]  # 示例参数
y0 = [200, 100]  # 初始种群大小
t = np.linspace(0, 100, 1000)  # 时间范围# 解微分方程
solution = odeint(ecosystem, y0, t, args=(params,))# 绘制结果
plt.plot(t, solution[:, 0], label='Lampreys')
plt.plot(t, solution[:, 1], label='Parasites')
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Population Size')
plt.title('Dynamics of Lamprey and Parasite Populations')
plt.legend()
plt.show()

分析与解释

此模型和代码示例提供了一种方式来探索性别比率变化对寄生物种群以及整个生态系统的潜在影响。通过调整性别比率、寄生效率和其他参数，我们可以评估不同情景下性别比率变化对寄生物种群扩散的影响，以及是否存在某种性别比率配置能够在减轻寄生物影响的同时保持海灯笼鱼种群和整个生态系统的稳定。

这种分析方法有助于理解在特定生态条件下性别比率可变性可能提供的生态优势，同时也揭示了性别比率调整策略对生态系统多样性和稳定性的复杂影响。

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2024 MCM 问题 B: 搜寻潜水艇

题目翻译：

Maritime Cruises Mini-Submarines (MCMS)是一家总部位于希腊的公司，专门制造能够携带人类到达海洋最深处的潜水艇。潜水艇是由一艘主船运输和支持的，可以在水下自由活动。MCMS现在希望利用他们的潜水艇带游客探索爱奥尼亚海底的沉船。然而，在此之前，他们需要通过制定安全程序来赢得监管机构的批准，以应对与主船失去通讯和可能发生的机械故障（包括潜水艇推进力丧失）的情况。特别地，他们希望你开发一个模型来预测潜水艇随时间的位置。与陆地或海面上的典型搜救不同，故障的潜水艇可能会位于海底或水下某个中性浮力的位置。它的位置还可能受到海流、海水密度差异和/或海底地形的影响。

你的任务是：

• 定位 - 开发一个或多个模型来预测潜水艇随时间的位置。
• 这些预测有哪些不确定性？
• 潜水艇在发生事故之前可以定期向主船发送哪些信息来减少这些不确定性？潜水艇需要哪些设备才能做到这一点？
• 准备 - 你建议公司在主船上携带哪些额外的搜救设备以备必要时使用？
• 你可以考虑不同类型的设备，但也必须考虑这些设备的可用性、维护、准备和使用成本。如果需要，救援船需要带来哪些额外的设备来协助？
• 搜寻 - 开发一个模型，利用你的位置模型的信息，来推荐初始部署点和搜寻模式，以便最小化找到失踪潜水艇的时间。确定随时间和累积搜寻结果而变化的找到潜水艇的概率。
• 推广 - 你的模型如何扩展到其他旅游目的地，如加勒比海？当有多艘潜水艇在同一区域活动时，你的模型如何改变？

准备一份不超过25页的报告，提供你的计划的细节。包括一份两页的备忘录，针对希腊政府，以帮助获得批准。 你的PDF解决方案不超过25页，应包括：

• 一页摘要表。
• 目录。
• 你的完整解决方案。
• 两页备忘录。
• 参考文献列表。
• AI使用报告（如果使用的话，不计入25页限制。）

注意：对于一个完整的MCM提交，没有具体的最低页数要求。你可以使用最多25页来展示你的所有解决方案和任何你想要包含的额外信息（例如：图画，图表，计算，表格）接受部分解决方案。我们允许谨慎地使用AI，如ChatGPT，尽管它不是解决这个问题的必要条件。如果你选择使用生成式AI，你必须遵守COMAP的AI使用政策。这将导致你必须在你的PDF解决方案文件的最后添加一个AI使用报告，这部分不计入你的解决方案的25页限制。

术语表

• 潜水艇：潜水艇是一种水下车辆，需要由更大的水上船只或平台运输和支持。这区别于潜艇，潜艇是自我支持的，能够在海上进行长时间的独立操作。
• 中性浮力：是指一个物体的平均密度等于它所浸没的流体的密度，导致浮力平衡了重力（如果物体的密度大于它所浸没的流体的密度，物体就会下沉；如果小于，物体就会上升）。具有中性浮力的物体既不会下沉也不会上升。

问题重述：

题目背景：一家希腊公司想要利用他们的潜水艇带游客探索爱奥尼亚海底的沉船，但是需要通过监管机构的审批，制定安全程序，应对潜水艇失去通讯或动力的情况。

题目要求：建立一个模型，预测潜水艇在水中的位置随时间的变化，考虑到潜水艇可能在海底或中层，受到海流、海水密度和海底地形的影响。同时，提出以下建议：

• 潜水艇应该定期向主船发送什么信息，以减少预测的不确定性，需要什么设备？
• 公司应该在主船上携带什么额外的搜索设备，以备不时之需？考虑到设备的成本、维护、准备和使用。
• 建立一个模型，利用位置模型的信息，推荐初始部署点和搜索模式，以最小化定位失去的潜水艇的时间。确定随时间和搜索结果累积而变化的找到潜水艇的概率。
• 说明如何将模型扩展到其他旅游目的地，如加勒比海。说明如何修改模型，以适应同一区域内多艘潜水艇的移动。

问题总结：假设你是一家希腊公司的工程师，你的公司制造了能够载人深入海洋最深处的潜水艇。你的公司想要用这种潜水艇为游客提供探索爱奥尼亚海底沉船的冒险之旅，但是你需要向监管机构证明你有充分的安全措施，以防潜水艇出现故障或失联的情况。请你根据以下要求，设计一个方案，并用PDF文件形式提交你的解决方案：

• 请你建立一个数学模型，能够根据潜水艇的初始位置、速度、方向、海流、海水密度和海底地形等因素，预测潜水艇在水中的位置随时间的变化，并分析模型的不确定性。
• 请你建议潜水艇应该配备什么样的通讯和定位设备，以便在正常情况下和紧急情况下，能够定期向主船发送有用的信息，如位置、速度、方向、深度、温度、压力等，以减少位置预测的不确定性。
• 请你建议主船应该准备什么样的搜索设备，如声纳、无人机、救生艇等，以便在潜水艇失去通讯或动力的情况下，能够快速有效地搜索和定位潜水艇，并考虑到这些设备的成本、维护、准备和使用等因素。
• 请你建立一个数学模型，能够根据位置模型的信息，推荐主船在水面上的最佳初始部署点和搜索模式，以最小化搜索和定位潜水艇所需的时间，并计算随时间和搜索结果累积而变化的找到潜水艇的概率。
• 请你说明你的方案如何适用于其他海域，如加勒比海，以及如何调整你的模型，以适应同一海域内有多艘潜水艇同时运行的情况。

问题分析：

这个题目的重点难点有以下几个方面：

• 如何建立一个能够准确预测潜水艇在水中位置的模型，考虑到潜水艇可能在海底或中层，受到海流、海水密度和海底地形的影响。
• 如何评估模型的不确定性，以及潜水艇应该定期向主船发送什么信息，以减少不确定性，需要什么设备。
• 如何在主船上准备合适的搜索设备，以应对潜水艇失去通讯或动力的情况，考虑到设备的成本、维护、准备和使用等因素。
• 如何利用位置模型的信息，推荐最佳的初始部署点和搜索模式，以最小化搜索和定位潜水艇所需的时间，以及计算找到潜水艇的概率。
• 如何将模型扩展到其他海域，如加勒比海，以及如何调整模型，以适应同一海域内有多艘潜水艇同时运行的情况。

为了解决这些问题，我认为可能需要应用以下几种数学模型：

• 位置预测模型：可以考虑使用微分方程模型，将潜水艇的位置、速度、方向、深度等作为状态变量，将海流、海水密度、海底地形等作为影响因素，建立一个动态系统，描述潜水艇的运动规律。也可以考虑使用机器学习模型，如神经网络、支持向量机等，利用历史数据或模拟数据，训练一个能够根据潜水艇的初始状态和环境条件，预测其未来位置的模型。
• 不确定性评估模型：可以考虑使用概率统计模型，如置信区间、假设检验、蒙特卡罗模拟等，分析位置预测模型的误差、稳定性、灵敏度等，评估模型的可靠性和有效性。也可以考虑使用信息论模型，如熵、互信息、信息增益等，分析潜水艇向主船发送的信息的质量和量化，确定最优的通讯和定位设备和策略。
• 搜索设备选择模型：可以考虑使用多目标规划模型，将搜索设备的成本、维护、准备、使用等作为目标函数，将搜索设备的类型、数量、性能等作为决策变量，将搜索设备的可用性、安全性、兼容性等作为约束条件，建立一个优化问题，求解最优的搜索设备组合和配置方案。
• 搜索模式推荐模型：可以考虑使用图论模型，将海域划分为若干个网格，将每个网格作为一个节点，将节点之间的距离作为边的权重，建立一个加权图，描述海域的空间结构。然后可以考虑使用最短路径算法、最小生成树算法、最小费用最大流算法等，根据位置预测模型的信息，推荐最佳的初始部署点和搜索模式，以最小化搜索和定位潜水艇所需的时间。也可以考虑使用概率模型，如马尔可夫链、贝叶斯网络等，根据位置预测模型的信息，计算每个网格中找到潜水艇的概率，以及随时间和搜索结果累积而变化的找到潜水艇的概率。
• 模型扩展和调整模型：可以考虑使用灵敏度分析模型，分析模型对不同海域的海流、海水密度、海底地形等参数的敏感性，确定模型的适用范围和可推广性。也可以考虑使用博弈论模型，分析多艘潜水艇在同一海域内的相互影响和协作策略，确定模型的修改和优化方案。

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2024年美国大学生数学建模竞赛（2024美赛）C题翻译和初步分析：

2024 MCM 问题 C: 网球中的势能

题目翻译：

在2023年温布尔登男子单打决赛中，20岁的西班牙新星卡洛斯·阿尔卡拉兹击败了36岁的诺瓦克·德约科维奇。这场失利是德约科维奇自2013年以来在温布尔登的首次失利，也结束了这位网球史上最伟大的选手之一在大满贯赛事中的惊人连胜。 这场比赛本身就是一场惊心动魄的战斗。德约科维奇似乎注定要轻松获胜，因为他在第一盘就以6-1的比分占据了优势（赢得了7局中的6局）。

然而，第二盘却是一场紧张的对决，最终由阿尔卡拉兹在抢七中以7-6的比分获胜。第三盘则是第一盘的逆转，阿尔卡拉兹轻松以6-1的比分获胜。这位年轻的西班牙人似乎在第四盘开始时完全控制了局面，但不知怎么的，比赛又发生了转变，德约科维奇完全掌握了主动，以6-3的比分赢得了这一盘。第五盘和最后一盘开始时，德约科维奇带着第四盘的优势，但又一次发生了变化，阿尔卡拉兹获得了控制权和胜利，以6-4的比分结束了比赛。

这场比赛的数据在提供的数据集中，“match_id”为“2023-wimbledon-1701”。

你可以看到第一盘的所有得分，当时德约科维奇占据了优势，使用“set_no”列等于1。比赛中发生的令人难以置信的波动，有时是为了多个得分甚至是多个局，使得一位选手似乎具有优势的现象通常被归因于“势能”。

• 势能的一种字典定义是“运动或一系列事件所产生的力量或力量”
• 在体育运动中，一支球队或一名球员可能会感觉到他们在比赛/比赛中拥有势能，或者“力量/力量”，但很难衡量这种现象。此外，还不清楚比赛中的各种事件是如何创造或改变势能的（如果存在的话）。
• 这里提供了所有2023年温布尔登男子单打比赛的每个得分数据，这些比赛是在前两轮之后进行的。你可以根据自己的判断选择包括其他球员信息或其他数据，但你必须完全记录数据来源。

使用数据来解决如下问题：

• 开发一个能够捕捉比赛中随着得分发生的比赛流程的模型，并将其应用于一个或多个比赛。你的模型应该能够识别在比赛中的某个时刻哪位球员表现更好，以及他们表现得有多好。提供一个基于你的模型的可视化，来描述比赛流程。注意：在网球中，发球方赢得得分/局的概率要高得多。你可能希望以某种方式将这一因素纳入你的模型中。
• 一位网球教练对“势能”在比赛中起到任何作用持怀疑态度。相反，他认为比赛中的波动和一方球员的连续成功是随机的。使用你的模型/指标来评估这一说法。
• 教练们很想知道是否有一些指标可以帮助确定比赛的流程何时即将从有利于一方球员转变为有利于另一方球员。
• 使用至少一场比赛提供的数据，开发能够预测比赛中这些波动的模型。哪些因素似乎最相关？（若有的话）？
• 鉴于过去比赛中“势能”波动的差异，你如何建议一位球员在与不同的球员进行新的比赛时做好准备？
• n class="nolink">> 在另一场或多场比赛上测试你开发的模型。你预测比赛中的波动有多好？如果模型在某些时候表现不佳，你能否找出可能需要在未来的模型中包括的一些因素？你的模型对其他比赛（如女子比赛）、锦标赛、球场表面和其他运动（如乒乓球）有多大的普适性？
• 用不超过25页的报告呈现你的发现，并包括一份一到两页的备忘录，总结你的结果，并为教练提供关于“势能”的作用以及如何准备球员在网球比赛中应对影响比赛流程的事件的建议。

注意：对于一个完整的MCM提交，没有特定的最低页数要求。你可以使用最多25页的空间来展示你的解决方案和任何你想要包括的额外信息（例如：图画、图表、计算、表格）。接受部分解决方案。我们允许谨慎地使用AI，如ChatGPT，尽管不需要使用AI来解决这个问题。如果你选择使用生成式AI，你必须遵守COMAP的AI使用政策。这将导致你必须在你的PDF解决方案文件的末尾添加一个额外的AI使用报告，这不计入你的解决方案的25页的总页数。

提供的文件：

• Wimbledon_featured_matches.csv – 2023年温布尔登男子单打第二轮后的比赛数据集。
• data_dictionary.csv – 数据集的描述。
• data_examples – 帮助理解提供的数据的例子。

术语表

大满贯：网球中的大满贯是指在一年内在一个项目中赢得四个主要冠军的成就。四个大满贯锦标赛是澳大利亚公开赛、法国公开赛、温布尔登和美国公开赛，每个锦标赛都持续两周。

术语表中的关键术语/概念：

• 计分：
• 比赛：五盘三胜制（温布尔登男子单打比赛）
• 盘：一组局；6局赢得一盘，但球员必须领先两局，直到盘分达到6-6时
• 局分计算：
• 0分 = Love
• 1分 = 15
• 2分 = 30
• 3分 = 40
• 平分 = All（例如，“30 all”）
• 40 – 40 = Deuce（球员赢得相同的分数，至少各3分）
• 发球方赢得平分 = Ad-in（或“advantage in”）
• 接发球方赢得平分 = Ad-out
• 发球：球员轮流在每一局担任“发球方”（即打出每一分的第一球的球员）和“接发球方”。在职业网球中，发球方往往有很大的优势。每一分，球员有两次发球的机会（将球打入“发球区”）。如果两次发球都没有打入，就是“双误”，接发球方就赢得这一分。
• 破发 - 当接发球方赢得一局。
• 破发点 - 如果接发球方赢得这一分，他们就会赢得这一局。
• 保发 - 当发球方赢得这一局。
• 抢七局：每一盘在一个球员赢得6局的情况下结束，只要他们领先至少两局（例如，6 - 4）。如果没有，比赛就继续进行，直到达到6 - 6的平局。此时，就要打抢七局。在温布尔登，抢七局是先得7分（必须领先两分）赢得，除了比赛的第五盘，是先得10分（必须领先两分）赢得。
• 休息/换场：比赛开始后，第一局结束时选手交换场地，之后每两局交换一次。从第三局开始，每次换场时允许休息90秒。在抢七局中，每六分交换一次场地。每盘结束后，选手至少休息2分钟。比赛中允许一次医疗暂停和一次如厕。

问题重述：

题目的关键信息如下：

• 题目的背景是2023年温网男单决赛，西班牙新星阿尔卡拉兹击败了德约科维奇，这场比赛出现了多次势头的转换，有时被称为“势头”。
• 题目的目的是使用提供的数据，建立一个模型来捕捉比赛的流程，分析“势头”的存在与否，预测比赛的转折点，以及给教练提供一些建议。
• 题目的要求是：
• 开发一个模型，能够识别哪个选手在比赛中表现更好，以及他们的优势有多大，并提供一个可视化的方式来展示比赛的流程。
• 使用模型来评估一个教练的观点，他认为“势头”在比赛中没有任何作用，比赛的波动是随机的。
• 使用至少一场比赛的数据，开发一个模型，能够预测比赛的转折点，即哪些事件会导致比赛的流程从一个选手转向另一个选手，并分析哪些因素与之相关。
• 测试模型在其他比赛中的表现，评估模型的准确性和泛化性，以及模型是否适用于其他比赛（如女单）、其他锦标赛、其他场地和其他运动（如乒乓球）。
• 产生一个不超过25页的报告，包含模型的发现和结论，并包含一个一到两页的备忘录，总结模型的结果，并给教练提供一些关于“势头”的作用，以及如何训练选手应对比赛中影响比赛流程的事件的建议。报告还应包含一个摘要页、目录、参考文献和AI使用报告（如果使用了AI的话）。

对文章的问题进行解释：

• 你需要根据2023年温网男单决赛的数据，建立一个数学模型，来分析和预测网球比赛中的“势头”现象，即比赛中选手的优势和劣势的变化。
• 你需要用你的模型来回答以下问题：
• 如何用图形的方式表示比赛的流程，以及哪个选手在什么时候占据上风？
• “势头”是否真的存在，还是只是随机的波动？
• 有没有什么指标或因素可以帮助判断比赛的流程即将发生转变？
• 你的模型在其他比赛中是否有效，是否可以推广到其他情况？

赛题分析：

背景：网球比赛中的动量问题，即比赛中选手的优势和劣势的变化，以及影响比赛流程的事件。

难点：主要在于理解网球比赛中的很多相关概念。以及如何量化和捕捉动量的概念，如何判断比赛的转折点，以及如何评估动量的影响因素。

对上述网球比赛相关概念的通俗解释如下:

• 比赛：网球比赛分为多个盘，每个盘由多个局组成。在温布尔登男子单打比赛中，每个比赛由五个盘组成，谁先赢得三个盘就赢得了比赛。
• 盘：每个盘由六个局组成，但是必须要有两个局的差距才能赢得盘。如果双方打成6-6平局，就要进行抢七，即谁先得到7分（并且有两分的差距）就赢得了盘。在温布尔登比赛中，第五盘的抢七要求是谁先得到10分（并且有两分的差距）。
• 局：每个局由多个分组成，每个分的得分方式是：0分（Love）、15分、30分、40分。如果双方都得到40分，就称为平分（Deuce），此时必须要有两分的差距才能赢得局。如果发球方赢得了平分后的第一分，就称为优势发球（Ad-in），如果接球方赢得了平分后的第一分，就称为优势接球（Ad-out）。
• 发球：每个局由一方轮流发球，发球方有两次发球机会，如果两次都发球失误，就称为双误（Double Fault），对方就得到一分。在网球中，发球方通常有较大的优势，因为他们可以控制球的速度和方向。
• 破发：当接球方赢得了一个局，就称为破发（Breaking Serve）。如果接球方有机会赢得一个局，就称为破发点（Break Point）。如果发球方赢得了一个局，就称为保发（Holding Serve）。
• 换场：每个局结束后，双方要换场，即从对方的场地转到自己的场地。在第一局结束后，以及之后每两个局结束后，双方要换场。换场时可以休息90秒。在抢七中，每六分后要换场。每个盘结束后，双方要休息至少两分钟。双方可以申请医疗暂停和一次洗手间休息。

重点：如何建立一个合理的数学模型，能够反映比赛的流程，分析动量的存在与否，预测比赛的转折点，以及给教练提供一些建议。

可能需要应用的数学模型：

• 评价模型：可以用一些评价指标，如得分率、破发率、发球速度等，来衡量选手的表现，以及用一些综合评价方法，如层次分析法、TOPSIS法等，来比较选手的优势和劣势。
• 预测模型：可以用一些预测方法，如时间序列分析、灰色预测法、马尔可夫预测等，来预测比赛的走势，以及用一些判别方法，如逻辑回归、支持向量机等，来判断比赛的转折点。
• 分类模型：可以用一些分类方法，如聚类分析、决策树、神经网络等，来分析比赛中的不同阶段，以及用一些关联分析方法，如Apriori算法、PageRank算法等，来分析比赛中的影响因素。
• 优化模型：可以用一些优化方法，如线性规划、非线性规划、多目标规划等，来优化选手的策略，以及用一些模拟方法，如蒙特卡罗法、遗传算法等，来模拟比赛的可能结果。

对题目数据集的解读：

Examples to Help Understand the Data Set部分是用来说明数据集中的各个列的含义和如何解读的。

例1：第五行

列名	值	说明
match_id	“2023-wimbledon-1301”	这个值表示这是第三轮的第一场比赛，3表示第三轮，01表示第一场。
elapsed_time	“0:01:31”	这个值表示这个球开始时距离比赛开始的时间是1分31秒。1
point_no, game_no, set_no	4, 1, 1	这个值表示这是第一盘第一局的第四个球。2
p1_sets, p2_sets, p1_games, p2_games	0, 0, 0, 0	这个值表示这是比赛的第一局，所以双方都没有赢得任何盘或局。3
p1_score, p2_score	15, 30	这个值表示这个球打之前的比分是15（选手1）对30（选手2）。4也就是说，选手1赢得了之前的一个球，选手2赢得了之前的两个球。
server	1	这个值表示这个球是由选手1（阿尔卡拉斯）发球的。
serve_no	1	这个值表示这是第一次发球，意味着阿尔卡拉斯的第一次发球是有效的。
point_victor	1	这个值表示这个球是由阿尔卡拉斯赢得的。
p1_points_won, p2_points_won	2, 2	这个值表示阿尔卡拉斯赢得了这个球后，他在比赛中的总得分是2（之前是1）。5对于选手2，这个值保持不变，因为他输掉了这个球。
game_victor, set_victor	0, 0	这个值表示阿尔卡拉斯赢得了这个球后，这一局的比分是30-30（双方各赢两个球），所以没有人赢得这一局或这一盘（都是0）。6
U - AC列	允许我们确定这个球是如何赢得的：
p1_winner	1	这个值表示阿尔卡拉斯赢得了这个球，是因为他打出了一个“无法回击”的球。
p1_ace	0	这个值表示这个球不是一个发球得分（因为是0）。
winner_shot_type	F	这个值表示这个球是一个正手击球（而不是反手）。
p2_net_pt	1	这个值表示选手2（贾里）在这个球中的某个时刻靠近了网前。
p2_net_pt_won	0	这个值表示由于阿尔卡拉斯赢得了这个球，所以即使贾里在这个球中靠近了网前，这个值也是0。
AH - AM列	都是0	即使选手2赢得了这个球，这一局也不会结束，所以这个球不是一个“破发点”，这些都是0。
p1_distance_run, p2_distance_run	51.108, 75.631	这个值表示这个球中，每个选手跑动的距离（以米为单位）。
rally_count	13	这个值表示这个球中，双方总共击球的次数。
speed_mph, serve_width, serve_depth, return_depth	130, BW, CTL, D	这个值表示阿尔卡拉斯（发球方）以130英里/小时的速度发出了一个“身体/边线”的球（我们之前看到这是第一次发球），并且接近了划分界线。贾里（接球方）将球打回了“深”区（也就是靠近另一端的区域）。

例2：第8行到第12行 这四个点是第一局的最后四个点，它们说明了平分（“deuce”）和优势（“ad”）的概念。每一行都是比赛中的一个后续点。

行	列	值	描述
第8行	p1_score, p2_score	40, 40	比分是40-40，意味着每个选手都赢得了3个前面的点（这也叫“deuce”）。1
	point_victor	1	Alcaraz赢得了第7分（在第8行）。2
第9行	p1_score, p2_score	AD, 40	由于Alcaraz赢得了前一个点（第7分），所以第8分的比分是Alcaraz的“AD”和Jarry的“40”，意味着Alcaraz多赢了一个点，如果他赢得下一个点，就可以赢得这一局。
	point_victor	2	Jarry（选手2）赢得了第8分（在第9行）。
第10行	p1_score, p2_score	40, 40	比分又回到了40-40（“deuce”），意味着每个选手都赢得了相同数量的前面的点，不过现在是4个点。
	point_victor	1	Alcaraz赢得了第9分（在第10行）。3
第11行	p1_score, p2_score	AD, 40	Alcaraz再次获得了优势，因为他赢得了第9分。
	point_victor	1	Alcaraz赢得了第10分（在第11行），这意味着他赢得了这一局（他现在多赢了2个点）。
第12行	game_no	2	这是第二局的第一个点。
	p1_games	1	Alcaraz赢得了第一局。4

例3：第51行 这场比赛的第51分说明了“破发点”（break points）的概念，即非发球方（接发球方）有机会赢得这一局的点。

行	列	值	描述
第51行	p1_score, p2_score	40, 30	比分是40-30，意味着选手1（Alcaraz）领先。
	server	2	Jarry（选手2）正在发球。
	p1_break_pt	1	如果Alcaraz赢得这一分，他就会赢得这一局；由于他不是发球方，这是一个“破发点”。
	point_victor	1	Alcaraz赢得了这一分（也就是赢得了这一局）。
	p1_break_pt_won	1	Alcaraz赢得了这一局，而且他不是发球方。

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2024 ICM 问题 D: 五大湖水问题

题目翻译：

国际联合委员会（IJC）请求贵公司，国际网络控制建模公司（ICM），提供支持，协助管理和控制机制（附录中指示的两个大坝 - 补偿工程和摩西-桑德斯大坝），这些机制直接影响了五大湖流网络中的水位。您的ICM主管已授权您的团队负责开发模型和管理计划，以实施该模型。您的主管指出，有几个考虑因素可能有助于实现这一目标，首先是建立五大湖的网络模型，以及从苏必利尔湖到大西洋的连接河流的模型。您的主管还提到了一些其他可选的考虑因素或问题，包括：

• 在一年的任何时候确定五大湖的最佳水位，考虑各利益相关者的愿望（对于每个利益相关者来说，成本和效益可能是不同的）。
• 建立算法，根据湖泊的流入和流出数据来维持五大湖的最佳水位。
• 了解您的控制算法对两个控制大坝的流出的敏感性。根据2017年的数据，您的新控制是否会导致对于各利益相关者来说满意或更好于当年实际记录的水位？
• 您的算法对环境条件的变化（例如降水、冬季积雪、冰堵）有多敏感？
• 将您的广泛分析仅集中在影响安大略湖的利益相关者和因素上，因为最近对该湖的水位管理产生了更多关切。

IJC还对您使用的历史数据以支持您的模型和建立参数感兴趣，因为他们希望比较您的管理和控制策略与以前的模型的差异。请向IJC领导层提交一份一页的备忘录，以传达您的模型的关键特点，以说服他们选择您的模型。

您的PDF解决方案总页数不得超过25页，其中包括：

• 一页摘要表，清楚描述您解决问题的方法以及您的分析在问题背景下的最重要结论。
• 目录。
• 您的完整解决方案。
• 一页备忘录。
• 参考文献列表。
• AI使用报告（如果使用AI）。

注意：ICM提交的完整解决方案没有特定的最低页数要求。您可以使用总共不超过25页的页面来包含您的解决方案工作和任何其他您想包括的信息（例如：绘图、图表、计算、表格）。我们接受部分解决方案。我们允许谨慎使用AI，例如ChatGPT，尽管使用AI并不是解决此问题的必要条件。如果选择使用生成式AI，您必须遵守COMAP的AI使用政策。这将导致您必须将AI使用报告添加到您的PDF解决方案文件的末尾，不计入您解决方案的总25页限制。

补充内容：北美的五大湖是世界上最大的淡水湖群。这些湖泊及其连接的水道构成了一个庞大的流域，涵盖了美国和加拿大的许多大型城市区域，具有多样的气候和地方性天气条件。

五大湖的水资源被用于多种目的，包括捕鱼、娱乐、发电、饮用、航运、动植物栖息地、建设、灌溉等。因此，有许多利益相关方对五大湖的水资源管理有着浓厚的兴趣。特别是，如果五大湖排放或蒸发的水量过少，则可能导致洪水灾害，沿岸的家园和商业设施会受到影响；如果排放的水量过多，则大型船舶无法通过水道进行物资运输，影响当地经济。主要问题是调节湖泊水位，使所有利益相关方都能从中受益。

每个湖泊的水位由流入和流出湖泊的水量决定。这些水位是温度、风、潮汐、降水、蒸发、湖底地形（湖底形状）、河流流量和径流、水库政策、季节循环和长期气候变化等复杂相互作用的结果。在五大湖水系的水流控制机制中，有两个主要的控制装置——苏锡特运河的补偿工程和位于康沃尔的摩西-桑德斯大坝。

尽管可以人为控制两座控制大坝、许多渠道和运河以及流域水库，但降雨、蒸发、侵蚀、冰堵等水流现象的速率却超出了人类的操控范围。当地政策可能会产生意料之外的效果，季节性和环境变化也会影响水流域，进而影响该地区生态系统的健康，影响湖泊及周围地区的动植物以及流域居民的健康。尽管五大湖似乎有规律的年度模式，但水位的正常波动两到三英尺就能显著影响某些利益相关方。

这个动态网络流问题非常“棘手”，因为它涉及到相互依赖、复杂的要求和内在的不确定性。对于五大湖的问题，我们面临着不断变化的动态和利益相关方之间的冲突利益。

问题重述：

北美的五大湖是世界上最大的淡水湖群。这些湖泊及其连接的水道构成了一个庞大的流域，涵盖了美国和加拿大的许多大型城市区域，具有多样的气候和地方性天气条件。

五大湖的水资源被用于多种目的，包括捕鱼、娱乐、发电、饮用、航运、动植物栖息地、建设、灌溉等。因此，有许多利益相关方对五大湖的水资源管理有着浓厚的兴趣。特别是，如果五大湖排放或蒸发的水量过少，则可能导致洪水灾害，沿岸的家园和商业设施会受到影响；如果排放的水量过多，则大型船舶无法通过水道进行物资运输，影响当地经济。主要问题是调节湖泊水位，使所有利益相关方都能从中受益。

每个湖泊的水位由流入和流出湖泊的水量决定。这些水位是温度、风、潮汐、降水、蒸发、湖底地形（湖底形状）、河流流量和径流、水库政策、季节循环和长期气候变化等复杂相互作用的结果。在五大湖水系的水流控制机制中，有两个主要的控制装置——苏锡特运河的补偿工程和位于康沃尔的摩西-桑德斯大坝。

尽管可以人为控制两座控制大坝、许多渠道和运河以及流域水库，但降雨、蒸发、侵蚀、冰堵等水流现象的速率却超出了人类的操控范围。当地政策可能会产生意料之外的效果，季节性和环境变化也会影响水流域，进而影响该地区生态系统的健康，影响湖泊及周围地区的动植物以及流域居民的健康。尽管五大湖似乎有规律的年度模式，但水位的正常波动两到三英尺就能显著影响某些利益相关方。

这个动态网络流问题非常“棘手”，因为它涉及到相互依赖、复杂的要求和内在的不确定性。对于五大湖的问题，我们面临着不断变化的动态和利益相关方之间的冲突利益。

问题分析：

重点内容分析：

• 复杂的水资源管理需求：五大湖水资源的多元化用途使得管理工作复杂且具有挑战性。 动态变化和不确定性：水位受多种自然和人为因素影响，包括气候变化、降水量、蒸发率等，这些因素的不确定性增加了水资源管理的复杂度。
• 利益相关方的冲突：不同利益相关方对水资源的需求可能相互冲突，如防洪需求与保证航运需求之间的平衡。 控制机制的局限性：虽然有苏锡特运河的补偿工程和摩西-桑德斯大坝等控制机制，但自然现象如降雨、蒸发等超出人类控制。
• 生态系统的健康：水位的变化直接影响生态系统的健康，包括动植物的生存和居民的生活条件。
• 模型的复杂性：“棘手”的问题特征，需要考虑多种相互依赖和变量，以及如何在保护环境和满足各方需求之间找到平衡。

建模方案分析：

针对国际联合委员会（IJC）提出的五大湖水位控制机制的管理和模型需求，我们可以采用以下几个步骤和策略来开发一个综合的数学建模方案：

• 建立五大湖网络流模型 首先，我们需要构建一个包含五大湖及其连接河流的网络流模型，从苏必利尔湖到大西洋。该模型应能够模拟水流从一个湖泊到另一个湖泊的过程，以及通过补偿工程和摩西-桑德斯大坝的流出控制。
• 模型选择与创新点： 动态系统模型：利用动态系统理论，考虑时间变化对湖泊水位的影响，建立差分方程或微分方程组来描述水位随时间的动态变化。 图论与网络流：将五大湖系统视为一个网络，每个湖泊是一个节点，节点间的连接代表水流。使用图论中的最小费用最大流算法来确定最优水流路径和量。
• 确定五大湖的最优水位 考虑到不同利益相关方的需求，我们需要定义一个多目标优化问题，以在满足所有相关方需求的前提下，找到每个湖泊在年度内的最优水位
• 创新方法： 多目标规划（MOP）：使用多目标规划方法，将各利益相关方的成本和收益作为目标函数，寻找一个满足所有目标的最优解或Pareto前沿。 模糊逻辑控制器：为了处理不确定性和模糊性，使用模糊逻辑控制器来平衡各方的需求，特别是在对不同环境条件敏感度的评估中。
• 控制算法的建立与敏感性分析 开发算法以根据流入和流出数据维持五大湖的最优水位，并对控制算法进行敏感性分析，以评估其对环境变化的响应。
• 创新技术： 机器学习与预测模型：利用机器学习技术，如LSTM神经网络，对历史数据进行学习，预测未来的水位变化，以指导水位控制策略的调整。 环境敏感性分析：利用蒙特卡罗模拟或其他随机模拟方法，评估模型对降水、冬季积雪、冰堵等环境条件变化的敏感性。
• 针对安大略湖的专项分析 鉴于对安大略湖水位管理的最近关注，我们将对该湖的利益相关方和影响因素进行深入分析，并根据这些分析调整我们的模型和管理计划。
• 创新策略： 案例研究分析：对安大略湖的历史水位管理案例进行深入研究，从中提取经验教训，以改进当前的水位管理策略。 适应性管理框架：建立一个适应性管理框架，允许根据实时数据和环境变化动态调整水位控制策略。

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2024 ICM 问题 E: 房产保险的可持续性

题目翻译：

极端天气事件正成为房产所有者和保险公司的危机。近年来，世界上发生了“超过1000起极端天气事件，造成了超过1万亿美元的损失。保险业在2022年因自然灾害的索赔额增加了115%，与30年平均水平相比。预计情况会变得更糟，因为由于洪水、飓风、旋风、干旱和野火等引起的严重天气相关事件的损失可能会增加。保险费用正在快速上涨，气候变化推动了到2040年保险费用增加30-60%的预测。

房产保险不仅越来越贵，而且越来越难找，因为保险公司正在改变他们愿意承保的方式和地区。推动房产保险费用上涨的天气相关现象根据你所在的地区而有所不同。此外，全球平均保险保障缺口为57%，并且还在增加。 这突显了保险业的困境——保险公司的盈利能力和房产所有者的可负担性之间的危机。

如果保险公司在太多情况下不愿意承保，他们将因为客户太少而倒闭。相反，如果他们承保的风险太高，他们可能会支付太多的索赔。保险公司应该在什么条件下承保？他们什么时候应该选择承担风险？房产所有者能做些什么来影响这个决定？为保险公司建立一个模型，以确定他们是否应该在一个极端天气事件数量不断增加的地区承保。用两个在不同大洲的经历极端天气事件的地区来演示你的模型。

当我们展望未来，社区和房地产开发商需要问自己如何和在哪里建设和发展。随着保险格局的变化，未来的房地产决策必须确保房产更具有弹性和有意识地建造，包括为不断增长的社区和人口提供适当的服务的可行性。你的保险模型如何能够适应，以评估在某些地点是否、如何和是否应该建造？可能有一些社区，你的保险模型建议不要承保当前或未来的房产保险。这可能导致社区领导者面临一些关于具有文化或社区意义的房产的艰难决定。例如，北卡罗来纳州外滩的海角哈特拉斯灯塔被移动，以保护这座历史悠久的灯塔以及围绕它的当地旅游业。

你需要回答的问题如下：

• 作为一个社区领导者，你如何能够识别社区中应该被保护和保存的建筑，因为它们具有文化、历史、经济或社区的意义？
• 为社区领导者建立一个保护模型，以确定他们应该采取什么程度的措施来保护他们社区中的建筑。
• 选择一个历史地标——不是海角哈特拉斯灯塔——它位于一个经历极端天气事件的地方。
• 应用你的保险和保护模型来评估这个地标的价值。
• 给社区写一封一页的信，建议他们关于他们珍视的地标的未来的计划、时间表和成本提案，考虑到你从你的保险和保护模型的结果中获得的见解。

你的PDF解决方案不超过25页，应包括：

• 一张一页的摘要表，清楚地描述你对问题的方法和你的分析中最重要的结论，以及问题的背景。
• 目录。
• 你的完整解决方案。
• 一页的社区信件。
• AI使用报告（如果使用）。

问题重述：

• 主题是房产保险的可持续性，涉及到极端天气事件对房产所有者和保险公司的影响。
• 目标是开发一个模型，帮助保险公司决定在哪些地区和条件下承保房产保险，以保证未来的赔付能力和公司的长期健康。
• 要求是考虑两个不同的地区，分别在不同的大洲，且经历不同的极端天气事件，展示模型的运用效果。
• 题目的扩展是考虑房产的建设和发展，以及社区的保护和保存，探讨如何适应保险环境的变化，评估具有文化或社区意义的建筑的价值，并给出建议和方案。

问题分析：

这个数学建模问题主要涉及到房产保险的可持续性，需要考虑极端天气事件对房产所有者和保险公司的影响。问题的核心在于如何在风险和收益之间找到平衡，以确保保险公司的长期运营和房产所有者的利益。 问题的重点难点：

1. 风险评估：如何准确评估不同地区的极端天气风险，并预测未来的风险趋势。
2. 保险定价：如何根据风险评估结果，合理定价保险费用，以覆盖可能的赔付和保险公司的运营成本。
3. 策略决策：如何决定在哪些地区和条件下承保，以最大化保险公司的利润和社会效益。
4. 社区保护：如何评估和保护具有文化或社区意义的建筑，以应对保险环境的变化。

可能需要应用的数学模型：

1. 预测模型：可以使用时间序列分析、灰色预测、马尔可夫预测等方法，预测未来的极端天气事件的发生频率和强度。
2. 规划模型：可以使用线性规划、非线性规划、多目标规划等方法，制定保险承保和定价的策略。
3. 评价模型：可以使用层次分析法、熵权法、主成分分析法等方法，评估不同地区的风险等级和保险需求。
4. 现代智能算法和机器学习：可以使用神经网络、支持向量机、遗传算法等方法，对大量的历史数据进行学习和挖掘，提高预测和决策的准确性。

这个问题的解决需要综合运用多种数学模型和方法，同时也需要对保险业务和气候变化有深入的理解。希望这个分析对你有所帮助！

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2024 ICM 问题 F: 减少非法野生动物贸易

题目翻译：

非法野生动物贸易对我们的环境造成负面影响，威胁全球生物多样性。据估计，非法野生动物贸易每年涉及高达265亿美元，并被认为是全球非法贸易的第四大形式。 你需要开发一个基于数据的5年项目，旨在显著减少非法野生动物贸易。你的目标是说服一个客户执行你的项目。为此，你必须选择一个客户和一个适合该客户的项目。

你的工作应该探索以下子问题：

• 你的客户是谁？他们能够做些什么？（换句话说，你的客户应该具备执行你提出的项目所需的权力、资源和兴趣。）
• 解释你开发的项目为什么适合这个客户。有哪些来自已发表的文献和你自己的分析的研究支持你提出的项目的选择？使用基于数据的分析，你将如何说服你的客户这是一个他们应该执行的项目？
• 你的客户需要哪些额外的权力和资源来执行这个项目？（记住要使用假设，但也要尽可能地基于现实。）
• 如果执行这个项目会发生什么？换句话说，对非法野生动物贸易的可衡量的影响是什么？你是如何进行分析来确定这一点的？
• 这个项目达到预期目标的可能性有多大？另外，基于一个具有情境意义的敏感性分析，是否存在一些可能对项目达到目标的能力产生不成比例的帮助或损害的条件或事件？
• 虽然你可以将你的方法限制在非法野生动物贸易上，但你也可以将非法野生动物贸易视为一个更大的复杂系统的一部分。具体来说，你可以考虑其他领域的其他全球努力，例如，遏制其他形式的贩运或减少气候变化的努力，与遏制非法野生动物贸易的努力相结合，可能是一个复杂系统的一部分。这可能为这个领域的意想不到的行为者创造协同的机会。
• 如果你选择在你的解决方案中利用一个复杂性框架，一定要通过讨论这种建模决策的利弊来证明你的选择。
• 此外，你的团队必须提交一份给你的客户的一页备忘录，重点介绍你的5年项目提案以及为什么这个项目适合他们作为客户（例如，资源的获取，他们的职责范围，与他们的使命陈述相一致等）。 评委们将特别关注在客户的选择和整个分析过程中使用的建模过程的选择和证明方面的创造力。他们还将关注既能（1）建立客户和提出的项目之间的强有力联系，又能（2）在数据分析和提出的项目的设计之间建立清晰和直接的联系的阐述。

你的PDF解决方案不超过25页，应包括：

• 一份一页的摘要，清楚地描述你对问题的方法和你的分析在问题背景下的最重要的结论。
• 目录。
• 你的完整解决方案。
• 给你的客户的一份一页的备忘录。
• 参考文献列表。
• AI使用报告（如果使用）。 注意：没有具体的最低页数要求，以完成一个完整的ICM提交。你可以使用最多25页来展示你的所有解决方案工作和任何你想要包括的额外信息（例如：图纸，图表，计算，表格）。接受部分解决方案。我们允许谨慎地使用AI，如ChatGPT，尽管它不是创建这个问题的解决方案所必需的。

问题重述：

题目的关键信息如下：

• 需要为一个客户设计一个五年的项目，目的是显著减少非法野生动物贸易，这是一种对环境和全球生物多样性有负面影响的行为。
• 需要选择一个合适的客户，并为他们提出一个适合他们的项目。你的客户应该有执行项目所需的权力、资源和兴趣，并且你的项目应该有数据驱动的分析来支持你的选择和说服你的客户。
• 考虑你的客户在执行项目时需要额外获取的权力和资源，并尽量使你的假设符合现实。
• 预测项目执行后会对非法野生动物贸易产生什么样的可衡量的影响，并说明你是如何进行分析的。
• 评估项目达到预期目标的可能性，以及是否存在一些条件或事件，可能会对项目的效果产生不成比例的帮助或阻碍。
• 可以将非法野生动物贸易视为一个更大的复杂系统的一部分，考虑其他领域的全球努力，如打击其他形式的贩运或减少气候变化，如何与减少非法野生动物贸易的努力相互作用，可能会为该领域的意想不到的行动者创造协同机会。
• 需要提交一份一页的备忘录，向你的客户突出你的项目提案的要点，以及为什么这个项目适合他们作为客户（例如，资源的获取，任务的授权，使命的契合等）。

问题分析：

1. 问题理解：首先，我们需要理解非法野生动物贸易的本质，包括它的来源、流通渠道、消费市场等。这可能需要我们进行一些数据收集和预处理工作，例如使用网络爬虫收集相关的新闻报道、论文、报告等，然后使用文本分析方法（如TF-IDF、主题模型等）来提取关键信息。
2. 客户选择：我们需要选择一个有能力、有资源、有兴趣执行项目的客户。这可能涉及到一些决策分析的方法，例如层次分析法（AHP）或多属性决策制定（MADM）。我们可以根据客户的能力、资源、兴趣等因素设定一些评价指标，然后使用这些方法来进行客户的选择。
3. 项目设计：我们需要设计一个能够显著减少非法野生动物贸易的项目。这可能涉及到一些优化模型，例如线性规划或非线性规划。我们可以将项目的效果设为优化目标，将资源的限制设为约束条件，然后求解这个优化问题来得到最优的项目设计。
4. 项目评估：我们需要评估项目的效果，这可能涉及到一些预测模型，例如时间序列分析或神经网络预测。我们可以使用这些模型来预测项目实施后非法野生动物贸易的变化情况，然后根据预测结果来评估项目的效果。
5. 风险分析：我们需要分析项目实施过程中可能遇到的风险，这可能涉及到一些风险分析的方法，例如蒙特卡洛模拟或敏感性分析。我们可以使用这些方法来模拟项目实施过程中的不确定性，然后根据模拟结果来进行风险的评估和管理。

数学建模中的可视化

数学建模中的可视化分析是一个重要的环节，它帮助研究者和观众更好地理解数据和模型的结果。以下是一些常见的可视化分析方法和算法，以及相应的Python代码示例：

1. 折线图（Line Plot）

用途：展示数据随时间或有序类别变化的趋势。

Python 示例：

import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 5, 7, 11]plt.plot(x, y)
plt.title('Line Plot Example')
plt.xlabel('X Axis')
plt.ylabel('Y Axis')
plt.show()
```

2. 柱状图（Bar Chart）

用途：比较不同类别间的数值大小。 Python 示例：

categories = ['Category A', 'Category B', 'Category C']
values = [10, 20, 15]plt.bar(categories, values)
plt.title('Bar Chart Example')
plt.xlabel('Categories')
plt.ylabel('Values')
plt.show()

3. 散点图（Scatter Plot）

用途：展示两个变量之间的关系。 Python 示例：

x = [5, 7, 8, 7, 2, 17, 2, 9, 4, 11, 12, 9, 6]
y = [99, 86, 87, 88, 100, 86, 103, 87, 94, 78, 77, 85, 86]plt.scatter(x, y)
plt.title('Scatter Plot Example')
plt.xlabel('X Axis')
plt.ylabel('Y Axis')
plt.show()

4. 直方图（Histogram）

用途：展示数据的分布情况。

Python 示例：

data = np.random.normal(0, 1, 1000)plt.hist(data, bins=30)
plt.title('Histogram Example')
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Frequency')
plt.show()

5. 饼图（Pie Chart）

用途：显示各部分占整体的比例。

Python 示例：

sizes = [15, 30, 45, 10]
labels = ['Frogs', 'Hogs', 'Dogs', 'Logs']plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%')
plt.axis('equal')  # Equal aspect ratio ensures that pie is drawn as a circle.
plt.title('Pie Chart Example')
plt.show()

6. 热力图（Heatmap）

用途：展示变量间的相关程度或数据的密度。

Python 示例：

data = np.random.rand(10, 10)sns.heatmap(data, annot=True)
plt.title('Heatmap Example')
plt.show()

7. 箱形图（Box Plot）

用于展示数据的分布和异常值。

Python 示例：

data = np.random.rand(10, 5)plt.boxplot(data)
plt.title('Box Plot Example')
plt.show()

8. 三维散点图（3D Scatter Plot）

用于在三维空间中展示数据点。

Python 示例：

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')x = np.random.standard_normal(100)
y = np.random.standard_normal(100)
z = np.random.standard

9.三维曲面图

这种图表非常适合于展示有关两个自变量和一个因变量间复杂关系的数据。

Python 示例： 这是一个三维曲面图的示例，展示了一个由函数 z=sin⁡(x2+y2)z = \sin(\sqrt{x^2 + y^2}) 生成的曲面。使用了matplotlib的plot_surface方法来绘制曲面，并通过viridis色彩映射来增强视觉效果。以下是生成这个图形的Python代码：

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import cm
import numpy as np# 创建一个图形对象
fig = plt.figure(figsize=(8, 6))
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')# 生成数据
x = np.linspace(-5, 5, 100)
y = np.linspace(-5, 5, 100)
x, y = np.meshgrid(x, y)
z = np.sin(np.sqrt(x**2 + y**2))# 绘制三维曲面图
surf = ax.plot_surface(x, y, z, cmap=cm.viridis)# 添加颜色条
fig.colorbar(surf)# 设置标题
ax.set_title('3D Surface Plot')# 显示图形
plt.show()

三维曲面的二维投影图

介绍：将三维曲面沿一个或多个轴投影到二维平面上，以查看曲面的不同视角。

示例代码：

fig = plt.figure()     
ax = fig.add_subplot(111)     
ax.contourf(x, y, z, cmap=cm.viridis)     
plt.show()

部分依赖分析图（Partial Dependence Plot）

部分依赖分析图（Partial Dependence Plot，简称PDP）是一种用于解释复杂机器学习模型的可视化工具。PDP可以帮助我们理解一个或两个特征对模型预测结果的影响，而忽略掉其他特征的影响。这种分析对于提高模型的透明度和可解释性非常有价值。

主要特点和用途

1. 展示特征影响：PDP显示了在保持模型中所有其他特征固定的情况下，一个特征（或两个特征的交互）对预测结果的平均影响。

2. 可解释性：对于复杂的模型（如随机森林、梯度提升机等），PDP帮助解释单个特征如何影响模型的预测，提高了模型的可解释性。

3. 非线性关系和交互效应：PDP特别适合揭示特征与预测目标之间的非线性关系，以及不同特征之间的交互效应。

工作原理

PDP通过对数据集中的特定特征进行多次采样，并保持其他特征不变，然后计算模型对这些样本的预测平均值来生成。

PDP是机器学习领域中一个非常有用的工具，尤其是在需要解释复杂模型的决策过程时。通过使用PDP，数据科学家和分析师可以更好地理解和信任他们的模型预测。图像： 部分依赖分析图的生成需要一个训练好的模型和特定的数据集，这里使用一个简单的合成数据集和一个基本的分类模型来演示。

这是一个部分依赖分析图的示例，它展示了在一个简单的合成数据集上训练的梯度提升分类器中，特征0、特征1以及它们的组合（特征0和1）对模型预测的影响。这种类型的图表非常有用于解释机器学习模型的行为，特别是在识别哪些特征对模型预测最有影响时。

生成这个图表的Python代码如下：

from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier
from sklearn.inspection import plot_partial_dependence
from sklearn.datasets import make_classification# 创建合成数据集
X, y = make_classification(n_samples=100, n_features=5, random_state=42)# 训练梯度提升分类器
clf = GradientBoostingClassifier(n_estimators=50, random_state=42).fit(X, y)# 绘制部分依赖图
features = [0, 1, (0, 1)]
plot_partial_dependence(clf, X, features, grid_resolution=20)# 显示图形
plt.suptitle('Partial Dependence Plots')
plt.show()

24美赛的进阶可视化图表：成对关系图

成对关系图是一种可视化技术，用于显示数据集中每个变量之间的关系。它通常用于探索数据集中的相关性和分布情况。成对关系图可以用于许多不同的应用程序，例如数据分析、生物学、金融等领域。

下面是一个简单的Python程序，它使用Seaborn库创建一个成对关系图，该图显示了Iris数据集中每个变量之间的关系: iris数据集是一个经典的机器学习数据集，用于分类和聚类等任务。它包含了150个样本，每个样本有四个特征和一个标签。特征是鸢尾花的萼片和花瓣的长度和宽度，单位是厘米。标签是鸢尾花的三个品种之一：山鸢尾、变色鸢尾和维吉尼亚鸢尾。这个数据集是由英国统计学家和生物学家Fisher在1936年发表的论文中提出的，是最早用于评估分类方法的数据集之一。iris数据集在统计学和机器学习领域都有广泛的应用和影响，被认为是一个简单而优美的数据集。

这个程序使用Seaborn库创建一个成对关系图，该图显示了Iris数据集中每个变量之间的关系。程序使用sns.load_dataset函数加载Iris数据集，并使用sns.pairplot函数创建一个成对关系图。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as pltiris = sns.load_dataset("iris")sns.pairplot(iris, hue="species", markers=["o", "s", "D"])plt.show()

成对关系图的应用场景包括但不限于以下几个方面：

1. 数据分析：成对关系图可以用于显示数据集中每个变量之间的关系，帮助数据分析人员更好地理解数据。
2. 生物学：成对关系图可以用于显示基因表达数据的密度和分布情况，帮助生物学家更好地理解基因表达数据。
3. 金融：成对关系图可以用于显示股票价格的密度和分布情况，帮助投资者更好地理解股票市场。

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