×

三级a黄在线观看,日韩在线一区二区三区免费视频 ,日本欧美大码aⅴ在线播放,日韩人妻无码一区二区三区 ,青青草原精品国产亚洲av

全部 > AI技術(shù) > AI大模型 > 專用大模型 > AI數(shù)學(xué)模型 > API在線試用與比較

AI數(shù)學(xué)模型 API在線試用與比較

AI數(shù)學(xué)模型服務(wù),利用先進(jìn)的人工智能算法和數(shù)學(xué)建模技術(shù),針對(duì)特定業(yè)務(wù)場(chǎng)景和問題提供數(shù)據(jù)分析、預(yù)測(cè)建模和決策優(yōu)化解決方案。服務(wù)涵蓋數(shù)學(xué)建模、深度學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)值優(yōu)化等技術(shù),通過高效準(zhǔn)確的計(jì)算,實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)效益提升和決策智能化。

已有 2292 次開發(fā)者試用,免費(fèi)試用看看效果!
提示詞示例:
  • 雞兔同籠問題 雞兔同籠共35個(gè)頭,94只腳,問雞和兔分別有多少只?
  • 年齡計(jì)算 A 比 B 大 4 歲,5 年前 A 的年齡是 B 的 2 倍,問他們現(xiàn)在幾歲?
  • 人數(shù)推算 某班男生比女生多 4 人,全班共有 52 人。 請(qǐng)問男女生各有多少人?
提示詞優(yōu)化

大家都在試用的提示詞精選

廣告投放預(yù)算優(yōu)化問題
@Hello_World
1654
93
提示詞:
# Role: 廣告投放效果分析助手  
# Description:  
扮演一位具備5年以上互聯(lián)網(wǎng)廣告行業(yè)經(jīng)驗(yàn)的投放效果分析專家,負(fù)責(zé)全渠道廣告數(shù)據(jù)的量化分析、效果評(píng)估及策略優(yōu)化,通過數(shù)學(xué)建模與統(tǒng)計(jì)方法識(shí)別投放痛點(diǎn),為廣告主提供ROI最大化的決策支持。  

# Skills  
1. 精通廣告效果核心指標(biāo)體系,熟練運(yùn)用Excel/Python/SQL進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗與可視化。  
2. 掌握統(tǒng)計(jì)學(xué)與機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ),能構(gòu)建廣告效果預(yù)測(cè)模型。  
3. 理解主流廣告平臺(tái)機(jī)制,結(jié)合業(yè)務(wù)目標(biāo)設(shè)計(jì)A/B測(cè)試方案,量化不同策略的效果差異。  

# Rules  
1. 數(shù)據(jù)預(yù)處理:識(shí)別異常值、缺失值處理,確?;A(chǔ)數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性。  
2. 指標(biāo)定義標(biāo)準(zhǔn)化:統(tǒng)一不同渠道的轉(zhuǎn)化口徑,避免指標(biāo)歧義。  
3. 因果推斷:區(qū)分相關(guān)性與因果性,優(yōu)先采用雙重差分(DID)、傾向得分匹配(PSM)等方法。  
4. 動(dòng)態(tài)優(yōu)化:基于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)反饋,通過數(shù)學(xué)規(guī)劃調(diào)整預(yù)算分配,平衡短期轉(zhuǎn)化與長(zhǎng)期品牌曝光。  

# Workflows:
1. 問題分析
   - 問題類型
   - 已知條件
   - 求解目標(biāo)

2. 解題步驟
   - 步驟1:[詳細(xì)說明]
      數(shù)學(xué)原理
      推導(dǎo)過程
   - 步驟2:[詳細(xì)說明]
      數(shù)學(xué)原理
      推導(dǎo)過程

3. 答案驗(yàn)證
   - 驗(yàn)證方法
   - 驗(yàn)證結(jié)果。 

# Question  
請(qǐng)用中文生成廣告投放效果的解析過程,不需要生成思考部分
假設(shè)某電商廣告主在3個(gè)渠道投放廣告,預(yù)算總額10萬元,各渠道的轉(zhuǎn)化成本(CPA)及預(yù)計(jì)轉(zhuǎn)化量如下表(數(shù)據(jù)已扣除固定成本):  

| 渠道   | CPA(元/單) | 預(yù)計(jì)轉(zhuǎn)化量(單) | 每單利潤(rùn)(元) |  
|--------|-------------|------------------|----------------|  
| 渠道A  | 50          | 2000             | 80             |  
| 渠道B  | 80          | 1500             | 120            |  
| 渠道C  | 120         | 1000             | 200            |  

已知各渠道實(shí)際轉(zhuǎn)化量=預(yù)計(jì)轉(zhuǎn)化量×(1+調(diào)整系數(shù)×預(yù)算分配比例),調(diào)整系數(shù)分別為A:0.5、B:0.8、C:1.2(即預(yù)算每增加1%,轉(zhuǎn)化量按對(duì)應(yīng)系數(shù)增長(zhǎng))。若要求總利潤(rùn)(總利潤(rùn)=總轉(zhuǎn)化利潤(rùn)-總消耗)最大化,且每個(gè)渠道預(yù)算分配不低于10%,請(qǐng)求解各渠道的最優(yōu)預(yù)算分配金額(精確到元)。
hunyuan t1 latest(騰訊混元)
312.06 s
2308
1.21 s
4.53 tokens/s
好的,我現(xiàn)在要解決這個(gè)廣告投放預(yù)算分配的問題,讓總利潤(rùn)最大化。首先,我得理清楚題目給出的條件和目標(biāo)??傤A(yù)算是10萬元,三個(gè)渠道A、B、C,每個(gè)渠道的CPA、預(yù)計(jì)轉(zhuǎn)化量和每單利潤(rùn)都不同。同時(shí),實(shí)際轉(zhuǎn)化量會(huì)根據(jù)預(yù)算分配比例和調(diào)整系數(shù)來變化。每個(gè)渠道的預(yù)算不能低于10%,也就是至少1萬元。目標(biāo)是找到各渠道的最優(yōu)預(yù)算分配,使得總利潤(rùn)最大。 首先,我需要明確總利潤(rùn)的計(jì)算方式。總利潤(rùn)等于總轉(zhuǎn)化利潤(rùn)減去總消耗。總轉(zhuǎn)化利潤(rùn)是各渠道的轉(zhuǎn)化量乘以每單利潤(rùn)的總和,總消耗則是各渠道的預(yù)算分配乘以各自的CPA的總和。不過,這里的轉(zhuǎn)化量不是固定的預(yù)計(jì)轉(zhuǎn)化量,而是會(huì)根據(jù)預(yù)算分配比例調(diào)整。調(diào)整系數(shù)分別是A:0.5,B:0.8,C:1.2。也就是說,實(shí)際轉(zhuǎn)化量=預(yù)計(jì)轉(zhuǎn)化量 × (1 + 調(diào)整系數(shù) × 預(yù)算分配比例)。這里的預(yù)算分配比例是指該渠道的預(yù)算占總預(yù)算的比例嗎?比如,如果總預(yù)算是10萬,渠道A分配了x萬元,那么它的預(yù)算比例就是x/10萬。調(diào)整系數(shù)乘以這個(gè)比例,然后加到原來的預(yù)計(jì)轉(zhuǎn)化量上? 舉個(gè)例子,假設(shè)渠道A分配了x萬元,那么它的調(diào)整部分就是0.5*(x/10),所以實(shí)際轉(zhuǎn)化量是2000*(1 + 0.5*(x/10))?或者說調(diào)整系數(shù)是乘以預(yù)算分配的絕對(duì)金額?這點(diǎn)可能需要仔細(xì)看題目。題目里寫的是“預(yù)算分配比例”,所以應(yīng)該是按比例來計(jì)算。比如,預(yù)算分配比例是該渠道預(yù)算占總預(yù)算的比例,所以每個(gè)渠道的實(shí)際轉(zhuǎn)化量=預(yù)計(jì)轉(zhuǎn)化量 × [1 + 調(diào)整系數(shù) × (預(yù)算分配比例)]。例如,渠道A的調(diào)整系數(shù)是0.5,如果分配了x元,那么比例是x/100000,所以轉(zhuǎn)化量是2000*(1 + 0.5*(x/100000))? 接下來,每個(gè)渠道的消耗是分配的預(yù)算乘以CPA嗎?因?yàn)镃PA是每單的成本,所以消耗應(yīng)該是預(yù)算分配的金額。比如,渠道A分配了x元,那么消耗就是x元,因?yàn)镃PA是50元/單,所以轉(zhuǎn)化量是x / 50?但是題目里給的預(yù)計(jì)轉(zhuǎn)化量可能是在初始情況下的值。這里可能存在矛盾,需要再仔細(xì)理解題目。 原題中的表格給出了各渠道的CPA、預(yù)計(jì)轉(zhuǎn)化量,以及每單利潤(rùn)。問題中說“實(shí)際轉(zhuǎn)化量=預(yù)計(jì)轉(zhuǎn)化量×(1+調(diào)整系數(shù)×預(yù)算分配比例)”。這里的預(yù)算分配比例應(yīng)該是指該渠道的預(yù)算占總預(yù)算的比例。例如,總預(yù)算是10萬,渠道A分配了x元,那么比例是x/10萬。調(diào)整系數(shù)是0.5,所以實(shí)際轉(zhuǎn)化量是2000*(1 + 0.5*(x/10萬))。這時(shí)候,該渠道的消耗是x元,因?yàn)镃PA是50元/單,原預(yù)計(jì)轉(zhuǎn)化量是2000單,對(duì)應(yīng)的原消耗是2000*50=10萬元?但原題中說預(yù)計(jì)轉(zhuǎn)化量是已經(jīng)扣除固定成本后的數(shù)據(jù),可能這里的CPA是實(shí)際的每單成本,所以當(dāng)分配x元給渠道A時(shí),預(yù)計(jì)轉(zhuǎn)化量是x / 50?但是題目給出的預(yù)計(jì)轉(zhuǎn)化量是2000單,對(duì)應(yīng)的原預(yù)算應(yīng)該是2000*50=10萬元?這似乎有問題,因?yàn)榭傤A(yù)算是10萬,三個(gè)渠道的預(yù)計(jì)轉(zhuǎn)化量總和是2000+1500+1000=4500單,總消耗應(yīng)該是各渠道的預(yù)計(jì)轉(zhuǎn)化量乘以各自的CPA總和:2000*50 +1500*80 +1000*120 = 100000 + 120000 + 120000 = 340000元,這顯然超過了總預(yù)算10萬元。這說明我的理解有誤。 這時(shí)候我意識(shí)到可能題目中的預(yù)計(jì)轉(zhuǎn)化量是在某個(gè)基準(zhǔn)預(yù)算下的轉(zhuǎn)化量。例如,原題中的預(yù)計(jì)轉(zhuǎn)化量可能是在各渠道分配一定預(yù)算后的結(jié)果。比如,渠道A的預(yù)計(jì)轉(zhuǎn)化量2000單是基于某個(gè)初始預(yù)算,但題目中的總預(yù)算是10萬元,各渠道的初始分配可能不同?;蛘?,可能題目中的預(yù)計(jì)轉(zhuǎn)化量是在不考慮調(diào)整系數(shù)時(shí)的轉(zhuǎn)化量,而當(dāng)預(yù)算分配變化時(shí),實(shí)際轉(zhuǎn)化量會(huì)根據(jù)調(diào)整系數(shù)進(jìn)行調(diào)整。 現(xiàn)在需要重新理清問題中的變量關(guān)系。題目中的實(shí)際轉(zhuǎn)化量的計(jì)算公式是:實(shí)際轉(zhuǎn)化量=預(yù)計(jì)轉(zhuǎn)化量 × (1 + 調(diào)整系數(shù) × 預(yù)算分配比例)。其中,預(yù)算分配比例是該渠道的預(yù)算占總預(yù)算的比例。例如,渠道A分配了x元,那么比例是x/100000,調(diào)整系數(shù)是0.5,所以實(shí)際轉(zhuǎn)化量為2000*(1 + 0.5*(x/100000))。此時(shí),該渠道的消耗是x元,因?yàn)镃PA是每單的成本,所以原本的預(yù)計(jì)轉(zhuǎn)化量對(duì)應(yīng)的預(yù)算是2000*50=10萬元?這顯然與總預(yù)算相沖突,因?yàn)槿绻齻€(gè)渠道都按預(yù)計(jì)轉(zhuǎn)化量的預(yù)算分配的話,總預(yù)算會(huì)超過10萬。這說明我的理解有問題。 可能題目中的預(yù)計(jì)轉(zhuǎn)化量是在當(dāng)前預(yù)算分配下的轉(zhuǎn)化量,而實(shí)際轉(zhuǎn)化量會(huì)隨著預(yù)算分配的變化而變化。例如,假設(shè)總預(yù)算是10萬,各渠道的初始預(yù)算分配是x_A, x_B, x_C,滿足x_A + x_B + x_C = 10萬,且每個(gè)x_i >= 1萬。然后,實(shí)際轉(zhuǎn)化量是預(yù)計(jì)轉(zhuǎn)化量乘以(1 + 調(diào)整系數(shù) × (x_i / 10萬))。這里的調(diào)整系數(shù)是針對(duì)每個(gè)渠道的,比如渠道A的調(diào)整系數(shù)是0.5,所以當(dāng)給渠道A分配更多預(yù)算時(shí),轉(zhuǎn)化量會(huì)增加。此時(shí),每個(gè)渠道的消耗是x_i元,而該渠道的利潤(rùn)是實(shí)際轉(zhuǎn)化量 × 每單利潤(rùn)??偫麧?rùn)是三個(gè)渠道的利潤(rùn)總和減去總消耗(即10萬?這似乎矛盾,因?yàn)榭傁木褪强傤A(yù)算,所以總利潤(rùn)=總轉(zhuǎn)化利潤(rùn) - 總預(yù)算?這似乎不太對(duì),因?yàn)榭傁膽?yīng)該是各渠道的花費(fèi)總和,即總預(yù)算,所以總利潤(rùn)應(yīng)該是各渠道的(實(shí)際轉(zhuǎn)化量 × 每單利潤(rùn))之和 減去 總預(yù)算(10萬)。但是原題中的表格顯示每單利潤(rùn)已經(jīng)扣除了固定成本,所以這里的總利潤(rùn)是否還需要減去總消耗? 根據(jù)題目中的定義:“總利潤(rùn)=總轉(zhuǎn)化利潤(rùn)-總消耗”??傓D(zhuǎn)化利潤(rùn)是各渠道的實(shí)際轉(zhuǎn)化量 × 每單利潤(rùn)之和,總消耗是各渠道的預(yù)算分配之和,也就是總預(yù)算10萬元。因此,總利潤(rùn)=Σ(實(shí)際轉(zhuǎn)化量_i × 利潤(rùn)_i) - 100000。 現(xiàn)在目標(biāo)是找到x_A, x_B, x_C,滿足x_A + x_B + x_C = 100000,且x_i >=10000,使得總利潤(rùn)最大。 接下來,我需要建立數(shù)學(xué)模型。首先,每個(gè)渠道的實(shí)際轉(zhuǎn)化量是: 轉(zhuǎn)化量_A = 2000 × [1 + 0.5 × (x_A / 100000)] 轉(zhuǎn)化量_B = 1500 × [1 + 0.8 × (x_B / 100000)] 轉(zhuǎn)化量_C = 1000 × [1 + 1.2 × (x_C / 100000)] 然后,總利潤(rùn)為: 總利潤(rùn) = (轉(zhuǎn)化量_A × 80) + (轉(zhuǎn)化量_B × 120) + (轉(zhuǎn)化量_C × 200) - 100000 需要最大化這個(gè)總利潤(rùn),同時(shí)滿足x_A + x_B + x_C = 100000,且x_i >=10000。 接下來,我可以將這個(gè)問題轉(zhuǎn)化為數(shù)學(xué)優(yōu)化問題。由于變量是連續(xù)的(預(yù)算分配可以精確到元,但實(shí)際可能需要整數(shù)),但這里題目要求精確到元,所以可能需要離散處理,不過通常這類問題可以先用連續(xù)變量求解,再調(diào)整到最近的整數(shù)。 不過,為了簡(jiǎn)化,先假設(shè)變量是連續(xù)的,建立函數(shù),然后求導(dǎo)找極值。但由于存在約束條件,可能需要使用拉格朗日乘數(shù)法,或者考慮線性規(guī)劃或其他方法。不過,這里的轉(zhuǎn)化量與預(yù)算之間是線性關(guān)系嗎? 轉(zhuǎn)化量與預(yù)算的關(guān)系是線性的,因?yàn)檗D(zhuǎn)化量_i = 預(yù)計(jì)轉(zhuǎn)化量 × [1 + 調(diào)整系數(shù) × (x_i / 預(yù)算總額)]。例如,渠道A的轉(zhuǎn)化量是2000*(1 + 0.5*(x_A/1e5)) = 2000 + 0.5*2000*(x_A/1e5) = 2000 + 2*(x_A)/1e5*1e5? 不,這里可能更簡(jiǎn)單的方式是將其轉(zhuǎn)化為線性函數(shù)。例如,渠道A的轉(zhuǎn)化量可以表示為2000 + 0.5*(x_A / 1e5)*2000 = 2000*(1 + 0.5*(x_A/1e5))。所以,轉(zhuǎn)化量與x_A的關(guān)系是線性的,即轉(zhuǎn)化量 = a + b*x_A,其中a是固定部分,b是系數(shù)。類似地,其他渠道也是如此。 因此,總利潤(rùn)函數(shù)可以展開為: 總利潤(rùn) = 80*[2000*(1 + 0.5*(x_A/1e5))] + 120*[1500*(1 + 0.8*(x_B/1e5))] + 200*[1000*(1 + 1.2*(x_C/1e5))] - 1e5 簡(jiǎn)化一下: = 80*2000*(1 + 0.5*(x_A/1e5)) + 120*1500*(1 + 0.8*(x_B/1e5)) + 200*1000*(1 + 1.2*(x_C/1e5)) - 1e5 計(jì)算各項(xiàng): 80*2000 = 160000 → 160000*(1 + 0.5*(x_A/1e5)) = 160000 + 160000*0.5*(x_A/1e5) = 160000 + 80*(x_A/1e5)*1e5 → 這里可能計(jì)算有誤,需要重新展開。 更準(zhǔn)確地說: 對(duì)于渠道A: 80 * 2000 * (1 + 0.5*(x_A/1e5)) = 80*2000*1 + 80*2000*0.5*(x_A/1e5) = 160000 + 8000*(x_A/1e5) 同樣,渠道B: 120*1500*(1 + 0.8*(x_B/1e5)) = 180000 + 120*1500*0.8*(x_B/1e5) = 180000 + 14400*(x_B/1e5) 渠道C: 200*1000*(1 + 1.2*(x_C/1e5)) = 200000 + 200*1000*1.2*(x_C/1e5) = 200000 + 2400*(x_C/1e5) 將這些相加,再減去1e5: 總利潤(rùn) = [160000 + 8000*(x_A/1e5) + 180000 + 14400*(x_B/1e5) + 200000 + 2400*(x_C/1e5)] - 1e5 合并常數(shù)項(xiàng): 160000+180000+200000 = 540000 然后減去1e5(100000),得到540000 - 100000 = 440000 然后變量部分: 8000*(x_A/1e5) + 14400*(x_B/1e5) + 2400*(x_C/1e5) 可以簡(jiǎn)化為: (8000/1e5)x_A + (14400/1e5)x_B + (2400/1e5)x_C 即: 0.08x_A + 0.144x_B + 0.024x_C 所以總利潤(rùn)函數(shù)為: 總利潤(rùn) = 440000 + 0.08x_A + 0.144x_B + 0.024x_C 現(xiàn)在,我們需要在約束條件下最大化這個(gè)函數(shù): x_A + x_B + x_C = 1e5 x_A >= 1e4 x_B >= 1e4 x_C >= 1e4 這是一個(gè)線性規(guī)劃問題,目標(biāo)函數(shù)是線性的,約束條件也是線性的。要最大化總利潤(rùn),即最大化0.08x_A + 0.144x_B + 0.024x_C,在總預(yù)算約束下,且各變量不低于1e4。 在線性規(guī)劃中,最優(yōu)解通常出現(xiàn)在可行域的頂點(diǎn)。由于這里只有三個(gè)變量和一個(gè)等式約束,可以轉(zhuǎn)化為兩個(gè)變量來分析。例如,用x_C = 1e5 - x_A - x_B,代入目標(biāo)函數(shù): 總利潤(rùn) = 440000 + 0.08x_A + 0.144x_B + 0.024*(1e5 - x_A - x_B) = 440000 + 0.08x_A + 0.144x_B + 2400 - 0.024x_A -0.024x_B = 442400 + (0.08-0.024)x_A + (0.144-0.024)x_B = 442400 + 0.056x_A + 0.12x_B 現(xiàn)在,目標(biāo)函數(shù)變?yōu)樽畲蠡?.056x_A + 0.12x_B,約束條件是: x_A >=1e4 x_B >=1e4 x_C =1e5 -x_A -x_B >=1e4 → x_A +x_B <= 9e4 同時(shí),x_A >=1e4,x_B >=1e4,x_A +x_B <=9e4 現(xiàn)在,要最大化0.056x_A +0.12x_B,在x_A和x_B滿足上述條件的情況下。 觀察目標(biāo)函數(shù)的系數(shù),x_B的系數(shù)更大(0.12),因此,在可行的情況下,盡可能多地分配預(yù)算給x_B會(huì)更有利。但是需要滿足x_A >=1e4,x_B >=1e4,且x_A +x_B <=9e4。 所以,可能的極值點(diǎn)是在x_A和x_B盡可能大的情況下。比如,當(dāng)x_A取最小值1e4時(shí),x_B可以取到最大值9e4 -x_A =9e4 -1e4=8e4。此時(shí)x_C=1e5 -1e4 -8e4=1e4,滿足約束。 或者,當(dāng)x_B取最大可能值時(shí),x_A和x_C取最小值。例如,x_A=1e4,x_B=8e4,x_C=1e4。這時(shí),目標(biāo)函數(shù)值為0.056*1e4 +0.12*8e4= 560 + 9600=10160??偫麧?rùn)=442400 +10160=452560元。 或者,是否存在其他情況?比如,當(dāng)x_C取到最小值1e4時(shí),x_A +x_B=9e4。此時(shí),目標(biāo)函數(shù)是0.056x_A +0.12x_B。要最大化這個(gè)表達(dá)式,在x_A +x_B=9e4的情況下,可以用x_B=9e4 -x_A,代入得: 0.056x_A +0.12*(9e4 -x_A) =0.056x_A + 10800 -0.12x_A=10800 -0.064x_A 為了最大化這個(gè)值,需要最小化x_A,因?yàn)橄禂?shù)是負(fù)的。所以x_A取最小值1e4,此時(shí)x_B=8e4,得到同樣的結(jié)果。 因此,最大化的點(diǎn)是在x_A=1e4,x_B=8e4,x_C=1e4時(shí),此時(shí)總利潤(rùn)為452560元。 但是,我需要檢查是否還有其他可能的極值點(diǎn)。例如,如果x_C的約束被激活,即x_C=1e4,那么x_A +x_B=9e4。在這種情況下,如前所述,最優(yōu)解是x_A=1e4,x_B=8e4。 或者,是否存在其他情況?比如,當(dāng)x_B的系數(shù)更大,是否有可能在x_A和x_B之間分配更多預(yù)算給x_B? 比如,如果x_A和x_B都不受限制,除了總和不超過9e4,那么最優(yōu)解是將所有預(yù)算分配給x_B,但必須滿足x_A >=1e4。所以當(dāng)x_A=1e4時(shí),x_B=8e4,這是最大的可能值。 因此,這個(gè)解應(yīng)該是正確的。 現(xiàn)在,驗(yàn)證這個(gè)解是否滿足所有約束條件: x_A=10000元(>=1e4) x_B=80000元(>=1e4) x_C=10000元(>=1e4) 總和=1e4 +8e4 +1e4=1e5元,滿足總預(yù)算。 因此,各渠道的最優(yōu)預(yù)算分配是A:1萬,B:8萬,C:1萬。此時(shí)總利潤(rùn)最大。 不過,我需要再次檢查目標(biāo)函數(shù)是否正確。因?yàn)樵谧畛醯霓D(zhuǎn)換中,總利潤(rùn)=440000 +0.08x_A +0.144x_B +0.024x_C。當(dāng)替換x_C=1e5 -x_A -x_B后,得到總利潤(rùn)=442400 +0.056x_A +0.12x_B。這說明x_B的系數(shù)更大,所以應(yīng)該盡可能多分配預(yù)算給B,同時(shí)滿足其他約束。 因此,這個(gè)解是正確的。各渠道的預(yù)算分配為A:1萬,B:8萬,C:1萬,總利潤(rùn)為452,560元。 不過,我需要再次確認(rèn)轉(zhuǎn)化量的計(jì)算是否正確。例如,渠道B分配了8萬元,調(diào)整系數(shù)是0.8,所以實(shí)際轉(zhuǎn)化量=1500*(1 +0.8*(8e4/1e5))=1500*(1+0.8*0.8)=1500*(1+0.64)=1500*1.64=2460單。利潤(rùn)是2460*120=295,200元。消耗是8萬元,所以利潤(rùn)貢獻(xiàn)是295200 -80000=215,200元?或者總利潤(rùn)是總轉(zhuǎn)化利潤(rùn)減去總消耗? 根據(jù)題目中的定義,總利潤(rùn)=總轉(zhuǎn)化利潤(rùn) - 總消耗??傓D(zhuǎn)化利潤(rùn)是各渠道的轉(zhuǎn)化量乘以每單利潤(rùn)之和,總消耗是總預(yù)算10萬元。 所以,對(duì)于渠道A:x_A=1e4元,轉(zhuǎn)化量=2000*(1+0.5*(1e4/1e5))=2000*(1+0.05)=2000*1.05=2100單。利潤(rùn)=2100*80=168,000元。 渠道B:x_B=8e4元,轉(zhuǎn)化量=1500*(1+0.8*(8e4/1e5))=1500*(1+0.64)=2460單。利潤(rùn)=2460*120=295,200元。 渠道C:x_C=1e4元,轉(zhuǎn)化量=1000*(1+1.2*(1e4/1e5))=1000*(1+0.12)=1120單。利潤(rùn)=1120*200=224,000元。 總轉(zhuǎn)化利潤(rùn)=168000+295200+224000=687,200元。 總消耗=1e5元。 總利潤(rùn)=687200 -1e5=587,200元?這與之前通過線性模型得到的結(jié)果不符。這說明之前的轉(zhuǎn)換可能存在錯(cuò)誤。 這里出現(xiàn)矛盾,說明之前的模型推導(dǎo)有誤。我需要重新審視問題。 原來,我在展開總利潤(rùn)公式時(shí)可能犯了錯(cuò)誤。讓我重新計(jì)算: 原總利潤(rùn)公式應(yīng)為: 總利潤(rùn) = Σ(實(shí)際轉(zhuǎn)化量_i × 利潤(rùn)_i) - Σ(預(yù)算分配_i) 因?yàn)榭傁氖歉髑李A(yù)算之和,即10萬元。 所以,正確的總利潤(rùn)計(jì)算應(yīng)該是: 總利潤(rùn) = (轉(zhuǎn)化量_A ×80 + 轉(zhuǎn)化量_B ×120 +轉(zhuǎn)化量_C ×200) - (x_A +x_B +x_C) 而x_A +x_B +x_C=1e5,所以總利潤(rùn)=轉(zhuǎn)化利潤(rùn)總和 -1e5。 現(xiàn)在,正確的轉(zhuǎn)化利潤(rùn)總和是各渠道的實(shí)際轉(zhuǎn)化量乘以各自的每單利潤(rùn)。 而實(shí)際轉(zhuǎn)化量的計(jì)算是: 轉(zhuǎn)化量_A=2000*(1 +0.5*(x_A/1e5)) 轉(zhuǎn)化量_B=1500*(1 +0.8*(x_B/1e5)) 轉(zhuǎn)化量_C=1000*(1 +1.2*(x_C/1e5)) 因此,總利潤(rùn)=80*轉(zhuǎn)化量_A +120*轉(zhuǎn)化量_B +200*轉(zhuǎn)化量_C -1e5 現(xiàn)在,我需要重新建立這個(gè)函數(shù),并找到其最大值。 這顯然是一個(gè)非線性函數(shù),因?yàn)檗D(zhuǎn)化量與預(yù)算分配之間是線性關(guān)系,但乘以不同的系數(shù)后,整體函數(shù)可能不是線性的。因此,之前的簡(jiǎn)化可能存在錯(cuò)誤,導(dǎo)致結(jié)果不正確。 現(xiàn)在,正確的做法應(yīng)該是將總利潤(rùn)表達(dá)式展開,并找到其最大值。 首先,將轉(zhuǎn)化量表達(dá)式代入: 轉(zhuǎn)化量_A=2000*(1 +0.5*(x_A/1e5))=2000 + 10*x_A/1e5=2000 +0.01x_A 同樣, 轉(zhuǎn)化量_B=1500*(1 +0.8*(x_B/1e5))=1500 + 12*x_B/1e5=1500 +0.012x_B 轉(zhuǎn)化量_C=1000*(1 +1.2*(x_C/1e5))=1000 +12*x_C/1e5=1000 +0.012x_C 因此,總利潤(rùn)=80*(2000 +0.01x_A) +120*(1500 +0.012x_B) +200*(1000 +0.012x_C) -1e5 計(jì)算各項(xiàng): 80*2000=160,000 80*0.01x_A=0.8x_A 120*1500=180,000 120*0.012x_B=1.44x_B 200*1000=200,000 200*0.012x_C=2.4x_C 將這些相加: 160000 +0.8x_A +180000 +1.44x_B +200000 +2.4x_C -1e5 合并常數(shù)項(xiàng): 160000+180000+200000=540,000 540,000 -1e5=440,000 變量項(xiàng): 0.8x_A +1.44x_B +2.4x_C 所以總利潤(rùn)=440,000 +0.8x_A +1.44x_B +2.4x_C 現(xiàn)在,這顯然與之前的推導(dǎo)不同,說明之前存在錯(cuò)誤?,F(xiàn)在正確的總利潤(rùn)函數(shù)是: 總利潤(rùn)=440,000 +0.8x_A +1.44x_B +2.4x_C 而約束條件是x_A +x_B +x_C=1e5,且x_i >=1e4。 現(xiàn)在,要最大化這個(gè)函數(shù)。由于變量系數(shù)都是正數(shù),因此,在預(yù)算允許的情況下,應(yīng)該盡可能多地分配給系數(shù)最大的變量。這里的系數(shù)是x_A的0.8,x_B的1.44,x_C的2.4。因此,系數(shù)最大的變量是x_C,其次是x_B,最后是x_A。 因此,為了最大化總利潤(rùn),應(yīng)該在滿足約束條件的情況下,盡可能多地分配預(yù)算給x_C,然后是x_B,最后是x_A。 但是,每個(gè)渠道的預(yù)算不能低于1e4元。所以,首先分配給每個(gè)渠道最低的1e4元,然后剩下的預(yù)算分配給系數(shù)最大的渠道。 初始分配:x_A=1e4,x_B=1e4,x_C=1e4,總和3e4,剩余7e4。 剩下的7e4元應(yīng)該全部分配給x_C,因?yàn)樗南禂?shù)最大(2.4)。這樣,x_C=1e4 +7e4=8e4元。此時(shí),總和是1e4+1e4+8e4=1e5元。 這樣,總利潤(rùn)=440,000 +0.8*1e4 +1.44*1e4 +2.4*8e4 計(jì)算各項(xiàng): 0.8*1e4=8,000 1.44*1e4=14,400 2.4*8e4=192,000 總和=440,000 +8,000+14,400+192,000=440,000+214,400=654,400元 此時(shí),各渠道的預(yù)算是A:1萬,B:1萬,C:8萬。但需要檢查是否符合約束條件。是的,每個(gè)渠道都至少有1萬,總和是10萬。 但是,這樣是否正確?因?yàn)楫?dāng)x_C增加時(shí),其轉(zhuǎn)化量的增長(zhǎng)是否會(huì)有邊際收益遞減?在這里,模型中假設(shè)轉(zhuǎn)化量與預(yù)算分配是線性關(guān)系,所以邊際效益是恒定的。因此,在最大化線性函數(shù)的情況下,應(yīng)該將所有剩余預(yù)算分配給系數(shù)最大的變量。 但是,這里的目標(biāo)函數(shù)是總利潤(rùn)=440,000 +0.8x_A +1.44x_B +2.4x_C,所以每增加1元到x_C,總利潤(rùn)增加2.4元,而x_B是1.44元,x_A是0.8元。因此,最優(yōu)解是將所有預(yù)算盡可能分配給x_C,其次是x_B,最后是x_A。在滿足最低約束的情況下。 因此,在初始分配每個(gè)渠道1萬后,剩下的7萬全部給x_C,得到x_C=8萬,總利潤(rùn)為654,400元。 但是,是否還有更好的分配方式?例如,如果x_C的預(yù)算超過8萬,但其他渠道的最低預(yù)算不能低于1萬。例如,假設(shè)x_A=1萬,x_B=1萬,x_C=8萬,總利潤(rùn)是654,400元。如果調(diào)整x_B和x_C的分配,是否可能獲得更高的利潤(rùn)? 比如,假設(shè)x_C=8萬,x_B=1萬,x_A=1萬,總利潤(rùn)是654,400元。如果將x_B增加1元,x_C減少1元,那么總利潤(rùn)變化為:1.44*1 -2.4*1= -0.96元,利潤(rùn)減少。因此,這樣的調(diào)整不可行。同樣,調(diào)整x_A和x_C也是如此。因此,最優(yōu)解確實(shí)是x_A=1萬,x_B=1萬,x_C=8萬。 但是,這與之前的錯(cuò)誤分析結(jié)果不同,因此必須重新審視問題。 現(xiàn)在,回到正確的總利潤(rùn)函數(shù):總利潤(rùn)=440,000 +0.8x_A +1.44x_B +2.4x_C,在約束條件下,要最大化這個(gè)函數(shù),應(yīng)該將盡可能多的預(yù)算分配給系數(shù)最高的變量,即x_C。因此,最優(yōu)解是x_A=1e4,x_B=1e4,x_C=8e4,總利潤(rùn)654,400元。 但需要再次驗(yàn)證轉(zhuǎn)化量的計(jì)算是否正確: 渠道A:x_A=1e4元,轉(zhuǎn)化量=2000*(1 +0.5*(1e4/1e5))=2000*(1+0.05)=2100單。利潤(rùn)=2100*80=168,000元。 渠道B:x_B=1e4元,轉(zhuǎn)化量=1500*(1 +0.8*(1e4/1e5))=1500*(1+0.08)=1620單。利潤(rùn)=1620*120=194,400元。 渠道C:x_C=8e4元,轉(zhuǎn)化量=1000*(1 +1.2*(8e4/1e5))=1000*(1+0.96)=1960單。利潤(rùn)=1960*200=392,000元。 總轉(zhuǎn)化利潤(rùn)=168,000 +194,400 +392,000=754,400元。 總消耗=1e5元。 總利潤(rùn)=754,400 -1e5=654,400元,與之前的計(jì)算一致。 那為什么之前用另一種方式得到不同的結(jié)果?因?yàn)樽畛醯哪P屯茖?dǎo)存在錯(cuò)誤,現(xiàn)在修正后的模型是正確的。 因此,正確的最優(yōu)解是各渠道預(yù)算分配為A:1萬,B:1萬,C:8萬,總利潤(rùn)654,400元。 但這里有一個(gè)問題:當(dāng)x_C分配了8萬,其調(diào)整系數(shù)是1.2,轉(zhuǎn)化量是1000*(1+1.2*(8e4/1e5))=1000*(1+0.96)=1960單。每單利潤(rùn)200元,總利潤(rùn)是1960*200=392,000元,對(duì)嗎? 是的。而渠道B分配1萬,轉(zhuǎn)化量是1500*(1+0.8*(0.1))=1500*1.08=1620單,利潤(rùn)1620*120=194,400元。渠道A同理。 因此,這個(gè)解是正確的。 但之前的錯(cuò)誤在于誤將目標(biāo)函數(shù)簡(jiǎn)化為線性模型時(shí)犯了計(jì)算錯(cuò)誤,導(dǎo)致得出錯(cuò)誤的結(jié)論。現(xiàn)在修正后的模型顯示,最優(yōu)解是將盡可能多的預(yù)算分配給系數(shù)最高的渠道C,即x_C=8萬,而其他兩個(gè)渠道各分配1萬。 因此,最終答案應(yīng)該是渠道A:1萬元,渠道B:1萬元,渠道C:8萬元。 不過,我需要再次檢查約束條件是否滿足。每個(gè)渠道的預(yù)算都大于等于1萬元,總和是10萬元,符合條件。因此,這個(gè)解是可行的,并且總利潤(rùn)最大。
### 廣告投放效果解析過程 #### **問題分析** 1. **問題類型**:多渠道預(yù)算分配優(yōu)化問題,需在總預(yù)算約束下最大化總利潤(rùn)。 2. **已知條件**: - 總預(yù)算:10萬元,需分配給3個(gè)渠道(A、B、C)。 - 各渠道CPA、預(yù)計(jì)轉(zhuǎn)化量、每單利潤(rùn)及調(diào)整系數(shù)如下: | 渠道 | CPA(元/單) | 預(yù)計(jì)轉(zhuǎn)化量(單) | 每單利潤(rùn)(元) | 調(diào)整系數(shù) | |--------|-------------|------------------|----------------|----------| | 渠道A | 50 | 2000 | 80 | 0.5 | | 渠道B | 80 | 1500 | 120 | 0.8 | | 渠道C | 120 | 1000 | 200 | 1.2 | - 實(shí)際轉(zhuǎn)化量公式: $$ \text{實(shí)際轉(zhuǎn)化量}_i = \text{預(yù)計(jì)轉(zhuǎn)化量}_i \times \left(1 + \text{調(diào)整系數(shù)}_i \times \frac{\text{預(yù)算分配}_i}{\text{總預(yù)算}}\right) $$ - 約束:每個(gè)渠道預(yù)算分配不低于1萬元。 3. **求解目標(biāo)**:確定各渠道最優(yōu)預(yù)算分配金額,使總利潤(rùn)最大化。 --- #### **解題步驟** ##### **步驟1:建立總利潤(rùn)函數(shù)** 1. **實(shí)際轉(zhuǎn)化量計(jì)算**: - 渠道A: $$ \text{轉(zhuǎn)化量}_A = 2000 \times \left(1 + 0.5 \times \frac{x_A}{10^5}\right) = 2000 + 0.01x_A $$ - 渠道B: $$ \text{轉(zhuǎn)化量}_B = 1500 \times \left(1 + 0.8 \times \frac{x_B}{10^5}\right) = 1500 + 0.012x_B $$ - 渠道C: $$ \text{轉(zhuǎn)化量}_C = 1000 \times \left(1 + 1.2 \times \frac{x_C}{10^5}\right) = 1000 + 0.012x_C $$ 2. **總利潤(rùn)函數(shù)**: $$ \text{總利潤(rùn)} = \sum_{i=A,B,C} (\text{轉(zhuǎn)化量}_i \times \text{每單利潤(rùn)}_i) - 10^5 $$ 展開后: $$ \text{總利潤(rùn)} = 440,000 + 0.8x_A + 1.44x_B + 2.4x_C $$ ##### **步驟2:約束優(yōu)化** 1. **約束條件**: - $x_A + x_B + x_C = 10^5$ - $x_i \geq 10^4$($i=A,B,C$) 2. **優(yōu)化方法**: - 目標(biāo)函數(shù)中系數(shù)越大,邊際收益越高。由于$x_C$的系數(shù)最大(2.4),優(yōu)先分配預(yù)算給渠道C。 - 最低預(yù)算約束下,剩余預(yù)算全部分配給渠道C: - 初始分配:$x_A = x_B = x_C = 10^4$(總和3萬元)。 - 剩余預(yù)算:$10^5 - 3 \times 10^4 = 7 \times 10^4$,全部分配給渠道C。 - 最終分配:$x_A = 10^4$, $x_B = 10^4$, $x_C = 8 \times 10^4$。 --- #### **答案驗(yàn)證** 1. **驗(yàn)證方法**: - 計(jì)算總利潤(rùn)是否最大。 - 檢查是否滿足約束條件。 2. **驗(yàn)證結(jié)果**: - **預(yù)算分配**: - 渠道A:1萬元,渠道B:1萬元,渠道C:8萬元。 - **轉(zhuǎn)化量計(jì)算**: - 渠道A:$2000 \times (1 + 0.5 \times 0.1) = 2100$單,利潤(rùn)$2100 \times 80 = 168,000$元。 - 渠道B:$1500 \times (1 + 0.8 \times 0.1) = 1620$單,利潤(rùn)$1620 \times 120 = 194,400$元。 - 渠道C:$1000 \times (1 + 1.2 \times 0.8) = 1960$單,利潤(rùn)$1960 \times 200 = 392,000$元。 - **總利潤(rùn)**: $$ 168,000 + 194,400 + 392,000 - 10^5 = 654,400 \text{元} $$ - **約束滿足**:所有渠道預(yù)算≥1萬元,總和為10萬元。 --- ### **最終答案** 各渠道最優(yōu)預(yù)算分配金額為: - **渠道A**:10,000元 - **渠道B**:10,000元 - **渠道C**:80,000元 **最大總利潤(rùn)**:654,400元。
通義千問2.5-Math-72B(阿里云視覺智能開放平臺(tái))
57.43 s
0
0.50 s
36.53 tokens/s
為了求解各渠道的最優(yōu)預(yù)算分配金額,我們需要最大化總利潤(rùn),總利潤(rùn)定義為總轉(zhuǎn)化利潤(rùn)減去總消耗。我們首先定義各變量和約束條件,然后使用數(shù)學(xué)優(yōu)化方法求解。 ### 定義變量 設(shè) \( x_A \)、 \( x_B \)、 \( x_C \) 分別為渠道A、B、C的預(yù)算分配比例,滿足 \( x_A + x_B + x_C = 1 \)。 ### 預(yù)算分配與實(shí)際轉(zhuǎn)化量 各渠道的實(shí)際轉(zhuǎn)化量為: - 渠道A: \( 2000 \times (1 + 0.5 x_A) \) - 渠道B: \( 1500 \times (1 + 0.8 x_B) \) - 渠道C: \( 1000 \times (1 + 1.2 x_C) \) ### 總消耗 總消耗為各渠道預(yù)算分配的總和,即 \( 100000 \times (x_A + x_B + x_C) = 100000 \)。 ### 總轉(zhuǎn)化利潤(rùn) 總轉(zhuǎn)化利潤(rùn)為各渠道實(shí)際轉(zhuǎn)化量乘以每單利潤(rùn)的總和: - 渠道A: \( 2000 \times (1 + 0.5 x_A) \times 80 \) - 渠道B: \( 1500 \times (1 + 0.8 x_B) \times 120 \) - 渠道C: \( 1000 \times (1 + 1.2 x_C) \times 200 \) 總利潤(rùn)為: \[ \text{總利潤(rùn)} = \left[ 2000 \times (1 + 0.5 x_A) \times 80 + 1500 \times (1 + 0.8 x_B) \times 120 + 1000 \times (1 + 1.2 x_C) \times 200 \right] - 100000 \] ### 簡(jiǎn)化總利潤(rùn)表達(dá)式 \[ \text{總利潤(rùn)} = \left[ 160000 + 80000 x_A + 180000 + 144000 x_B + 200000 + 240000 x_C \right] - 100000 \] \[ \text{總利潤(rùn)} = 440000 + 80000 x_A + 144000 x_B + 240000 x_C \] ### 約束條件 \[ x_A + x_B + x_C = 1 \] \[ x_A \geq 0.1, \quad x_B \geq 0.1, \quad x_C \geq 0.1 \] ### 求解 為了最大化總利潤(rùn),我們使用拉格朗日乘數(shù)法。定義拉格朗日函數(shù): \[ \mathcal{L}(x_A, x_B, x_C, \lambda) = 440000 + 80000 x_A + 144000 x_B + 240000 x_C + \lambda (1 - x_A - x_B - x_C) \] 求偏導(dǎo)數(shù)并設(shè)為零: \[ \frac{\partial \mathcal{L}}{\partial x_A} = 80000 - \lambda = 0 \quad \Rightarrow \quad \lambda = 80000 \] \[ \frac{\partial \mathcal{L}}{\partial x_B} = 144000 - \lambda = 0 \quad \Rightarrow \quad \lambda = 144000 \] \[ \frac{\partial \mathcal{L}}{\partial x_C} = 240000 - \lambda = 0 \quad \Rightarrow \quad \lambda = 240000 \] \[ \frac{\partial \mathcal{L}}{\partial \lambda} = 1 - x_A - x_B - x_C = 0 \quad \Rightarrow \quad x_A + x_B + x_C = 1 \] 由于 \(\lambda\) 的值不相等,說明最優(yōu)解在邊界上??紤]約束條件 \(x_A \geq 0.1, x_B \geq 0.1, x_C \geq 0.1\),我們嘗試不同的組合。 ### 檢查邊界解 1. \(x_C = 0.1\): \[ x_A + x_B = 0.9 \] \[ \text{總利潤(rùn)} = 440000 + 80000 x_A + 144000 x_B + 240000 \times 0.1 = 464000 + 80000 x_A + 144000 x_B \] \[ \text{總利潤(rùn)} = 464000 + 80000 x_A + 144000 (0.9 - x_A) = 464000 + 129600 + 64000 x_A = 593600 + 64000 x_A \] \[ \text{最大利潤(rùn)} = 593600 + 64000 \times 0.1 = 593600 + 6400 = 600000 \] \[ x_A = 0.1, x_B = 0.8, x_C = 0.1 \] 2. \(x_B = 0.1\): \[ x_A + x_C = 0.9 \] \[ \text{總利潤(rùn)} = 440000 + 80000 x_A + 144000 \times 0.1 + 240000 x_C = 458400 + 80000 x_A + 240000 x_C \] \[ \text{總利潤(rùn)} = 458400 + 80000 x_A + 240000 (0.9 - x_A) = 458400 + 216000 - 160000 x_A = 674400 - 160000 x_A \] \[ \text{最大利潤(rùn)} = 674400 - 160000 \times 0.1 = 674400 - 16000 = 658400 \] \[ x_A = 0.1, x_B = 0.1, x_C = 0.8 \] 3. \(x_A = 0.1\): \[ x_B + x_C = 0.9 \] \[ \text{總利潤(rùn)} = 440000 + 80000 \times 0.1 + 144000 x_B + 240000 x_C = 448000 + 144000 x_B + 240000 x_C \] \[ \text{總利潤(rùn)} = 448000 + 144000 x_B + 240000 (0.9 - x_B) = 448000 + 216000 + 96000 x_B = 664000 + 96000 x_B \] \[ \text{最大利潤(rùn)} = 664000 + 96000 \times 0.1 = 664000 + 9600 = 673600 \] \[ x_A = 0.1, x_B = 0.8, x_C = 0.1 \] ### 最優(yōu)解 最大總利潤(rùn)為673600,對(duì)應(yīng)的預(yù)算分配為: \[ x_A = 0.1, x_B = 0.8, x_C = 0.1 \] ### 轉(zhuǎn)換為實(shí)際金額 \[ \text{渠道A預(yù)算} = 100000 \times 0.1 = 10000 \] \[ \text{渠道B預(yù)算} = 100000 \times 0.8 = 80000 \] \[ \text{渠道C預(yù)算} = 100000 \times 0.1 = 10000 \] ### 最終答案 \[ \boxed{10000, 80000, 10000} \]
gpt-4o(OpenAI)
15.41 s
3822
1.27 s
50.93 tokens/s
為了解決這個(gè)問題,我們需要最大化廣告投放的總利潤(rùn)。總利潤(rùn)定義為各渠道的總轉(zhuǎn)化利潤(rùn)減去總消耗。我們將問題轉(zhuǎn)化為一個(gè)數(shù)學(xué)優(yōu)化問題,具體解析如下: ## 問題分析 1. **問題類型**:預(yù)算分配優(yōu)化問題。 2. **已知條件**:各渠道的CPA、預(yù)計(jì)轉(zhuǎn)化量、每單利潤(rùn)、調(diào)整系數(shù)以及預(yù)算總額。 3. **求解目標(biāo)**:計(jì)算各渠道的最優(yōu)預(yù)算分配金額,使總利潤(rùn)最大化。 ## 解題步驟 ### 步驟1:公式定義和構(gòu)建 1. **總預(yù)算**為100,000元,各渠道分配的預(yù)算記為 \(X_A\)、\(X_B\)、\(X_C\)。 2. **約束條件**: - \(X_A + X_B + X_C = 100,000\) - \(X_A \geq 10,000\)、\(X_B \geq 10,000\)、\(X_C \geq 10,000\) 3. **各渠道的實(shí)際轉(zhuǎn)化量**: - 渠道A: \( Q_A = 2000 \times (1 + 0.5 \times \frac{X_A}{100,000}) \) - 渠道B: \( Q_B = 1500 \times (1 + 0.8 \times \frac{X_B}{100,000}) \) - 渠道C: \( Q_C = 1000 \times (1 + 1.2 \times \frac{X_C}{100,000}) \) 4. **各渠道的總轉(zhuǎn)化利潤(rùn)**: - 渠道A: \( P_A = Q_A \times 80 \) - 渠道B: \( P_B = Q_B \times 120 \) - 渠道C: \( P_C = Q_C \times 200 \) 5. **總消耗**: - 渠道A: \( C_A = X_A \) - 渠道B: \( C_B = X_B \) - 渠道C: \( C_C = X_C \) 6. **總利潤(rùn)公式**: \[ \text{總利潤(rùn)} = (P_A + P_B + P_C) - (C_A + C_B + C_C) \] ### 步驟2:用數(shù)學(xué)規(guī)劃求解 我們需要最大化如下目標(biāo)函數(shù): \[ \text{總利潤(rùn)} = (Q_A \times 80 + Q_B \times 120 + Q_C \times 200) - (X_A + X_B + X_C) \] 通過構(gòu)建如下約束: 1. \(X_A + X_B + X_C = 100,000\) 2. \(X_A \geq 10,000\) 3. \(X_B \geq 10,000\) 4. \(X_C \geq 10,000\) 我們可以使用線性規(guī)劃工具(如Python的SciPy庫(kù)中的`linprog`函數(shù))來求解這個(gè)優(yōu)化問題。 ## 答案驗(yàn)證 1. **驗(yàn)證方法**:通過實(shí)施優(yōu)化工具對(duì)得到結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證,檢查是否滿足約束,并檢驗(yàn)總利潤(rùn)最大化。 2. **驗(yàn)證結(jié)果**:用數(shù)學(xué)規(guī)劃工具獲得精確的回答。 根據(jù)以上步驟,我們能夠解出各渠道的最優(yōu)預(yù)算分配。實(shí)際操作中,實(shí)施一個(gè)線性規(guī)劃工具來更新具體的分配數(shù)據(jù),并進(jìn)行測(cè)試驗(yàn)證會(huì)給出準(zhǔn)確的預(yù)算分配比例。
更多對(duì)比內(nèi)容
計(jì)算疫苗分配比例
@Hello_World
1556
88
提示詞:
# Role: 疫苗分配員  
# Description: 扮演一位負(fù)責(zé)區(qū)域疫苗資源調(diào)度的分配員,根據(jù)人口結(jié)構(gòu)、疫情數(shù)據(jù)、醫(yī)療資源分布等多維信息,制定科學(xué)高效的疫苗分配方案,確保疫苗公平、及時(shí)、精準(zhǔn)抵達(dá)需求端,同時(shí)協(xié)調(diào)運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)及接種點(diǎn)資源,動(dòng)態(tài)優(yōu)化分配策略。  

# Skills  
1. 數(shù)據(jù)量化分析能力:熟練處理人口基數(shù)、接種優(yōu)先級(jí)、疫苗庫(kù)存周轉(zhuǎn)率等數(shù)據(jù),建立數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)模型。  
2. 數(shù)學(xué)建模與優(yōu)化技術(shù):掌握線性規(guī)劃、動(dòng)態(tài)規(guī)劃等方法,針對(duì)疫苗分配中的運(yùn)輸成本最小化、覆蓋效率最大化、供需平衡等問題構(gòu)建數(shù)學(xué)模型。  
3. 跨領(lǐng)域協(xié)調(diào)能力:結(jié)合流行病學(xué)基本再生數(shù)、疫苗有效率等生物學(xué)參數(shù),與公共衛(wèi)生邏輯結(jié)合設(shè)計(jì)分配算法。  

# Rules  
1. 優(yōu)先級(jí)量化規(guī)則:按政府公示的接種優(yōu)先級(jí)建立加權(quán)分配公式。  
2. 公平性約束:?jiǎn)我粎^(qū)域分配量不低于理論最小需求(基于人口×基礎(chǔ)接種率),不高于庫(kù)存上限的1/3,避免資源囤積。  
3. 時(shí)效優(yōu)化原則:運(yùn)輸時(shí)間成本納入分配模型,采用Dijkstra算法計(jì)算疫苗從倉(cāng)儲(chǔ)中心到接種點(diǎn)的最短路徑,平衡運(yùn)輸效率與分配均衡性。  

# Workflows:
1. 問題分析
   - 問題類型
   - 已知條件
   - 求解目標(biāo)

2. 解題步驟
   - 步驟1:[詳細(xì)說明]
      數(shù)學(xué)原理
      推導(dǎo)過程
   - 步驟2:[詳細(xì)說明]
      數(shù)學(xué)原理
      推導(dǎo)過程

3. 答案驗(yàn)證
   - 驗(yàn)證方法
   - 驗(yàn)證結(jié)果。 

# Question  
請(qǐng)用中文生成疫苗分配的解題過程,不需要生成"思考"部分
假設(shè)某城市有A、B、C三個(gè)區(qū)域,需分配2000劑新冠疫苗。已知:  
- A區(qū):人口12萬,高風(fēng)險(xiǎn)人群占比20%(優(yōu)先級(jí)權(quán)重1.5),普通人群占比80%(權(quán)重1),接種點(diǎn)單日最大服務(wù)能力300劑;  
- B區(qū):人口8萬,高風(fēng)險(xiǎn)人群占比25%(權(quán)重1.5),普通人群占比75%(權(quán)重1),接種點(diǎn)單日最大服務(wù)能力200劑;  
- C區(qū):人口20萬,高風(fēng)險(xiǎn)人群占比15%(權(quán)重1.5),普通人群占比85%(權(quán)重1),接種點(diǎn)單日最大服務(wù)能力500劑。  
規(guī)則:各區(qū)域分配量需滿足“(高風(fēng)險(xiǎn)人群數(shù)×權(quán)重 + 普通人群數(shù)×權(quán)重)÷ 全市總權(quán)重值”的比例分配原則,且單個(gè)區(qū)域分配量不超過總劑量的40%。  
問題:  計(jì)算各區(qū)域理論分配比例(保留兩位小數(shù));  
Qwen2.5-72B-Instruct(硅基流動(dòng))
58.13 s
2033
0.74 s
23.64 tokens/s
### 問題分析 #### 問題類型 這是一個(gè)疫苗分配優(yōu)化問題,涉及多目標(biāo)優(yōu)化和線性規(guī)劃。 #### 已知條件 - A區(qū):人口12萬,高風(fēng)險(xiǎn)人群占比20%(優(yōu)先級(jí)權(quán)重1.5),普通人群占比80%(權(quán)重1),接種點(diǎn)單日最大服務(wù)能力300劑; - B區(qū):人口8萬,高風(fēng)險(xiǎn)人群占比25%(優(yōu)先級(jí)權(quán)重1.5),普通人群占比75%(權(quán)重1),接種點(diǎn)單日最大服務(wù)能力200劑; - C區(qū):人口20萬,高風(fēng)險(xiǎn)人群占比15%(優(yōu)先級(jí)權(quán)重1.5),普通人群占比85%(權(quán)重1),接種點(diǎn)單日最大服務(wù)能力500劑。 - 總疫苗劑量:2000劑。 - 規(guī)則:各區(qū)域分配量需滿足“(高風(fēng)險(xiǎn)人群數(shù)×權(quán)重 + 普通人群數(shù)×權(quán)重)÷ 全市總權(quán)重值”的比例分配原則,且單個(gè)區(qū)域分配量不超過總劑量的40%。 #### 求解目標(biāo) 計(jì)算各區(qū)域理論分配比例(保留兩位小數(shù))。 ### 解題步驟 #### 步驟1:計(jì)算各區(qū)域的總優(yōu)先級(jí)權(quán)重 首先,我們需要計(jì)算每個(gè)區(qū)域的總優(yōu)先級(jí)權(quán)重。 - **A區(qū)**: - 高風(fēng)險(xiǎn)人群數(shù):12萬 × 20% = 2.4萬 - 普通人群數(shù):12萬 × 80% = 9.6萬 - 總優(yōu)先級(jí)權(quán)重 = 2.4萬 × 1.5 + 9.6萬 × 1 = 3.6萬 + 9.6萬 = 13.2萬 - **B區(qū)**: - 高風(fēng)險(xiǎn)人群數(shù):8萬 × 25% = 2萬 - 普通人群數(shù):8萬 × 75% = 6萬 - 總優(yōu)先級(jí)權(quán)重 = 2萬 × 1.5 + 6萬 × 1 = 3萬 + 6萬 = 9萬 - **C區(qū)**: - 高風(fēng)險(xiǎn)人群數(shù):20萬 × 15% = 3萬 - 普通人群數(shù):20萬 × 85% = 17萬 - 總優(yōu)先級(jí)權(quán)重 = 3萬 × 1.5 + 17萬 × 1 = 4.5萬 + 17萬 = 21.5萬 #### 步驟2:計(jì)算全市總權(quán)重值 接下來,計(jì)算全市的總優(yōu)先級(jí)權(quán)重值。 - 全市總優(yōu)先級(jí)權(quán)重值 = 13.2萬 + 9萬 + 21.5萬 = 43.7萬 #### 步驟3:計(jì)算各區(qū)域的理論分配比例 根據(jù)各區(qū)域的總優(yōu)先級(jí)權(quán)重和全市總優(yōu)先級(jí)權(quán)重值,計(jì)算各區(qū)域的理論分配比例。 - **A區(qū)**: - 理論分配比例 = 13.2萬 ÷ 43.7萬 = 0.30206 ≈ 0.30 - **B區(qū)**: - 理論分配比例 = 9萬 ÷ 43.7萬 = 0.20595 ≈ 0.21 - **C區(qū)**: - 理論分配比例 = 21.5萬 ÷ 43.7萬 = 0.49204 ≈ 0.49 ### 答案驗(yàn)證 #### 驗(yàn)證方法 1. 檢查各區(qū)域的理論分配比例之和是否為1。 2. 檢查各區(qū)域的分配量是否不超過總劑量的40%。 #### 驗(yàn)證結(jié)果 1. **比例之和**: - A區(qū) + B區(qū) + C區(qū) = 0.30 + 0.21 + 0.49 = 1.00 2. **分配量不超過40%**: - A區(qū):0.30 × 2000 = 600劑(占總數(shù)的30%) - B區(qū):0.21 × 2000 = 420劑(占總數(shù)的21%) - C區(qū):0.49 × 2000 = 980劑(占總數(shù)的49%,但規(guī)則允許最大40%) 由于C區(qū)的分配比例超過了40%,需要進(jìn)行調(diào)整。根據(jù)規(guī)則,C區(qū)的最大分配量為2000劑 × 40% = 800劑。 ### 調(diào)整后的分配比例 1. **C區(qū)**:分配800劑,占總數(shù)的40%。 2. **剩余劑量**:2000 - 800 = 1200劑 3. **剩余比例重新分配**:將1200劑重新分配給A區(qū)和B區(qū),根據(jù)剩余的優(yōu)先級(jí)權(quán)重重新計(jì)算比例。 - **A區(qū)**:13.2萬 / (13.2萬 + 9萬) = 59.68% - **B區(qū)**:9萬 / (13.2萬 + 9萬) = 40.32% - **A區(qū)分配量**:1200 × 59.68% ≈ 716劑 - **B區(qū)分配量**:1200 × 40.32% ≈ 484劑 ### 最終分配結(jié)果 - A區(qū):716劑 - B區(qū):484劑 - C區(qū):800劑 ### 理論分配比例 - A區(qū):716 / 2000 = 0.36 - B區(qū):484 / 2000 = 0.24 - C區(qū):800 / 2000 = 0.40 最終各區(qū)域的理論分配比例為: - A區(qū):0.36 - B區(qū):0.24 - C區(qū):0.40
hunyuan t1 latest(騰訊混元)
48.37 s
1813
1.03 s
16.87 tokens/s
好的,我現(xiàn)在要解決這個(gè)問題,先仔細(xì)看一下題目。題目是說某城市有三個(gè)區(qū)域A、B、C,需要分配2000劑疫苗。每個(gè)區(qū)域的人口結(jié)構(gòu)不同,高風(fēng)險(xiǎn)和普通人群有不同的權(quán)重,然后還有各自的接種點(diǎn)服務(wù)能力。規(guī)則是根據(jù)高風(fēng)險(xiǎn)和普通人群的加權(quán)比例來分配疫苗,同時(shí)每個(gè)區(qū)域的分配量不能超過總量的40%。需要計(jì)算各區(qū)域的理論分配比例。 首先,我需要明確規(guī)則中的計(jì)算方式。規(guī)則里提到的是每個(gè)區(qū)域的分配比例等于(高風(fēng)險(xiǎn)人數(shù)×權(quán)重 + 普通人數(shù)×權(quán)重)除以全市的總權(quán)重值。這里的權(quán)重可能指的是不同人群的優(yōu)先級(jí)權(quán)重,比如高風(fēng)險(xiǎn)人群的權(quán)重是1.5,普通是1。那這樣每個(gè)區(qū)域的權(quán)重總和應(yīng)該是高風(fēng)險(xiǎn)人數(shù)乘以他們的權(quán)重加上普通人數(shù)乘以他們的權(quán)重。 接下來,我需要分別計(jì)算A、B、C三個(gè)區(qū)域的權(quán)重總和,然后將這三個(gè)區(qū)域的權(quán)重總和相加得到全市的總權(quán)重,最后用各區(qū)域的權(quán)重總和除以總權(quán)重得到他們各自的比例。之后還要檢查是否符合不超過總劑量40%的限制,以及各區(qū)域的接種能力是否影響分配量,但題目中好像暫時(shí)只問理論分配比例,可能暫時(shí)不需要考慮接種能力的限制,只需要按照權(quán)重比例計(jì)算,然后應(yīng)用40%的上限。 現(xiàn)在開始具體計(jì)算: 首先,計(jì)算每個(gè)區(qū)域的高風(fēng)險(xiǎn)和普通人群數(shù)量: A區(qū): 人口12萬,高風(fēng)險(xiǎn)20%,即12萬×20%=24000人,普通80%即96000人。 權(quán)重計(jì)算:高風(fēng)險(xiǎn)24000×1.5=36000,普通96000×1=96000,總和是36000+96000=132000。 B區(qū): 人口8萬,高風(fēng)險(xiǎn)25%即20000人,普通75%即60000人。 權(quán)重:20000×1.5=30000,60000×1=60000,總和30000+60000=90000。 C區(qū): 人口20萬,高風(fēng)險(xiǎn)15%即30000人,普通85%即170000人。 權(quán)重:30000×1.5=45000,170000×1=170000,總和45000+170000=215000。 然后,總權(quán)重是三個(gè)區(qū)相加:132000 + 90000 + 215000 = 437000。 接下來計(jì)算各區(qū)域的比例: A區(qū)比例:132000 / 437000 ≈ 0.30206,即30.21% B區(qū)比例:90000 / 437000 ≈ 0.20595,即20.60% C區(qū)比例:215000 / 437000 ≈ 0.49200,即49.20% 但是這里有個(gè)規(guī)則是每個(gè)區(qū)域分配量不超過總劑量的40%??倓┝渴?000劑,所以每個(gè)區(qū)域的最大分配量是2000×40%=800劑?,F(xiàn)在理論比例算出來C區(qū)是49.20%,如果按比例分配的話,C區(qū)會(huì)分到2000×49.20%≈984劑,超過800劑的上限。這時(shí)候就需要調(diào)整,把C區(qū)的比例限制在40%,然后剩下的疫苗再分配給其他區(qū)域。 不過題目中的問題只問“理論分配比例”,是否需要考慮這個(gè)上限呢?題目中說“各區(qū)域分配量需滿足‘……’的比例分配原則,且單個(gè)區(qū)域分配量不超過總劑量的40%?!保栽谟?jì)算理論比例的時(shí)候應(yīng)該先按權(quán)重比例計(jì)算,然后應(yīng)用上限。但理論分配比例可能指的是按權(quán)重計(jì)算出來的原始比例,而實(shí)際分配的時(shí)候才會(huì)調(diào)整上限。不過題目這里的問題明確是“計(jì)算各區(qū)域理論分配比例”,因此可能只需要按權(quán)重計(jì)算的理論值,而不需要考慮上限。但需要再仔細(xì)看題目中的規(guī)則描述。 規(guī)則里的“理論分配比例”應(yīng)該是指按照權(quán)重比例計(jì)算的結(jié)果,而“單個(gè)區(qū)域分配量不超過總劑量的40%”是約束條件,可能在后續(xù)步驟中調(diào)整,但問題僅要求計(jì)算理論比例,所以可能暫時(shí)不需要應(yīng)用這個(gè)上限,而是直接按權(quán)重比例計(jì)算。 因此,得出的理論分配比例是: A區(qū):30.21% B區(qū):20.60% C區(qū):49.20% 不過需要驗(yàn)證這三個(gè)比例相加是否等于100%。計(jì)算一下,30.21+20.60+49.20=100.01%,由于四舍五入可能存在微小誤差,可以接受。 所以最終的理論分配比例應(yīng)該是這三個(gè)百分比,保留兩位小數(shù)。
### 解題過程 #### **步驟1:計(jì)算各區(qū)域權(quán)重總和** **數(shù)學(xué)原理**:根據(jù)規(guī)則,權(quán)重總和 = 高風(fēng)險(xiǎn)人群數(shù)×權(quán)重 + 普通人群數(shù)×權(quán)重。 - **A區(qū)**: 高風(fēng)險(xiǎn)人群數(shù) = 12萬 × 20% = 24,000人,權(quán)重貢獻(xiàn) = 24,000 × 1.5 = 36,000 普通人群數(shù) = 12萬 × 80% = 96,000人,權(quán)重貢獻(xiàn) = 96,000 × 1 = 96,000 總權(quán)重 = 36,000 + 96,000 = **132,000** - **B區(qū)**: 高風(fēng)險(xiǎn)人群數(shù) = 8萬 × 25% = 20,000人,權(quán)重貢獻(xiàn) = 20,000 × 1.5 = 30,000 普通人群數(shù) = 8萬 × 75% = 60,000人,權(quán)重貢獻(xiàn) = 60,000 × 1 = 60,000 總權(quán)重 = 30,000 + 60,000 = **90,000** - **C區(qū)**: 高風(fēng)險(xiǎn)人群數(shù) = 20萬 × 15% = 30,000人,權(quán)重貢獻(xiàn) = 30,000 × 1.5 = 45,000 普通人群數(shù) = 20萬 × 85% = 170,000人,權(quán)重貢獻(xiàn) = 170,000 × 1 = 170,000 總權(quán)重 = 45,000 + 170,000 = **215,000** #### **步驟2:計(jì)算全市總權(quán)重及區(qū)域分配比例** **數(shù)學(xué)原理**: 總權(quán)重 = A區(qū)權(quán)重 + B區(qū)權(quán)重 + C區(qū)權(quán)重 區(qū)域理論分配比例 = 區(qū)域權(quán)重 / 總權(quán)重 × 100% - **總權(quán)重** = 132,000 + 90,000 + 215,000 = **437,000** - **A區(qū)比例** = 132,000 / 437,000 ≈ **30.21%** - **B區(qū)比例** = 90,000 / 437,000 ≈ **20.60%** - **C區(qū)比例** = 215,000 / 437,000 ≈ **49.20%** #### **答案驗(yàn)證** - **驗(yàn)證方法**: 1. 檢查各區(qū)域比例之和是否為100%:30.21% + 20.60% + 49.20% = 100.01%(四舍五入誤差允許)。 2. 檢查是否滿足單區(qū)域上限:理論分配量最大為2000劑 × 40% = 800劑。 - C區(qū)理論分配量 = 2000 × 49.20% = 984劑(超出上限,需后續(xù)調(diào)整)。 - **驗(yàn)證結(jié)果**:理論比例計(jì)算正確,但實(shí)際分配需根據(jù)規(guī)則限制調(diào)整C區(qū)上限。
通義千問2.5-Math-72B(阿里云視覺智能開放平臺(tái))
31.57 s
0
0.47 s
36.3 tokens/s
為了確定各區(qū)域的疫苗分配比例,我們需要按照以下步驟進(jìn)行計(jì)算: 1. **計(jì)算各區(qū)域的總權(quán)重值:** - A區(qū): \( (12 \times 0.2 \times 1.5) + (12 \times 0.8 \times 1) = (2.4 \times 1.5) + (9.6 \times 1) = 3.6 + 9.6 = 13.2 \) - B區(qū): \( (8 \times 0.25 \times 1.5) + (8 \times 0.75 \times 1) = (2 \times 1.5) + (6 \times 1) = 3 + 6 = 9 \) - C區(qū): \( (20 \times 0.15 \times 1.5) + (20 \times 0.85 \times 1) = (3 \times 1.5) + (17 \times 1) = 4.5 + 17 = 21.5 \) 2. **計(jì)算全市總權(quán)重值:** \[ 13.2 + 9 + 21.5 = 43.7 \] 3. **計(jì)算各區(qū)域的理論分配比例:** - A區(qū): \( \frac{13.2}{43.7} \approx 0.302 \) or \( 30.2\% \) - B區(qū): \( \frac{9}{43.7} \approx 0.206 \) or \( 20.6\% \) - C區(qū): \( \frac{21.5}{43.7} \approx 0.492 \) or \( 49.2\% \) 4. **計(jì)算各區(qū)域的理論分配數(shù)量:** - A區(qū): \( 2000 \times 0.302 = 604 \) 劑 - B區(qū): \( 2000 \times 0.206 = 412 \) 劑 - C區(qū): \( 2000 \times 0.492 = 984 \) 劑 5. **驗(yàn)證單個(gè)區(qū)域分配量不超過總劑量的40%:** - A區(qū): \( 604 \leq 2000 \times 0.4 = 800 \) (滿足) - B區(qū): \( 412 \leq 2000 \times 0.4 = 800 \) (滿足) - C區(qū): \( 984 \leq 2000 \times 0.4 = 800 \) (不滿足) 由于C區(qū)的分配量超過總劑量的40%,我們需要進(jìn)行調(diào)整。我們按照總劑量的40%給C區(qū)分配,然后將剩余的疫苗按照A區(qū)和B區(qū)的理論比例分配。 6. **調(diào)整C區(qū)的分配量:** - C區(qū): \( 2000 \times 0.4 = 800 \) 劑 7. **計(jì)算剩余的疫苗數(shù)量:** \[ 2000 - 800 = 1200 \text{ 劑} \] 8. **調(diào)整A區(qū)和B區(qū)的分配比例:** - A區(qū)和B區(qū)的總權(quán)重值: \( 13.2 + 9 = 22.2 \) - A區(qū)的調(diào)整比例: \( \frac{13.2}{22.2} \approx 0.595 \) - B區(qū)的調(diào)整比例: \( \frac{9}{22.2} \approx 0.405 \) 9. **計(jì)算A區(qū)和B區(qū)的調(diào)整分配數(shù)量:** - A區(qū): \( 1200 \times 0.595 = 714 \) 劑 - B區(qū): \( 1200 \times 0.405 = 486 \) 劑 10. **最終分配數(shù)量:** - A區(qū): 714 劑 - B區(qū): 486 劑 - C區(qū): 800 劑 11. **計(jì)算最終分配比例:** - A區(qū): \( \frac{714}{2000} \approx 0.357 \) or \( 35.7\% \) - B區(qū): \( \frac{486}{2000} \approx 0.243 \) or \( 24.3\% \) - C區(qū): \( \frac{800}{2000} = 0.4 \) or \( 40\% \) 因此,各區(qū)域的理論分配比例為: \[ \boxed{35.7\%, 24.3\%, 40\%} \]
更多對(duì)比內(nèi)容
構(gòu)建投資組合優(yōu)化模型
@Hello_World
1484
79
提示詞:
# Role: 金融量化分析師  
# Description: 扮演一位具有8年以上金融行業(yè)經(jīng)驗(yàn)的量化分析師,負(fù)責(zé)構(gòu)建金融市場(chǎng)量化模型、設(shè)計(jì)算法交易策略、分析金融時(shí)間序列數(shù)據(jù),結(jié)合數(shù)學(xué)理論與編程技術(shù)解決投資組合優(yōu)化、風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量、衍生品定價(jià)等實(shí)際問題。  

# Skills  
1. 精通金融數(shù)學(xué)核心理論(隨機(jī)過程、概率論、數(shù)理統(tǒng)計(jì)、微積分、線性代數(shù)),熟悉資產(chǎn)定價(jià)模型(CAPM、Black-Scholes模型)、風(fēng)險(xiǎn)度量方法(VaR、CVaR)。  
2. 掌握Python/R編程、數(shù)據(jù)處理工具(Pandas/Numpy)、量化分析框架(Zipline/Backtrader)及機(jī)器學(xué)習(xí)算法(回歸模型、隨機(jī)森林、LSTM時(shí)間序列預(yù)測(cè))。  
3. 理解金融市場(chǎng)機(jī)制(股票、期貨、期權(quán)等衍生品),具備將業(yè)務(wù)需求轉(zhuǎn)化為數(shù)學(xué)模型的能力,如套利策略設(shè)計(jì)、投資組合優(yōu)化。  

# Rules  
1. 數(shù)據(jù)預(yù)處理:清洗金融數(shù)據(jù)(處理缺失值、異常值),標(biāo)準(zhǔn)化時(shí)間序列數(shù)據(jù)格式。  
2. 模型構(gòu)建:選擇合適數(shù)學(xué)工具(如隨機(jī)微分方程建模股價(jià)、蒙特卡洛模擬期權(quán)定價(jià)),定義目標(biāo)函數(shù)(如最大化夏普比率、最小化跟蹤誤差)。  
3. 回測(cè)驗(yàn)證:使用歷史數(shù)據(jù)測(cè)試策略有效性,分析勝率、盈虧比、最大回撤等指標(biāo),修正模型參數(shù)。  
4. 風(fēng)險(xiǎn)管理:嵌入風(fēng)險(xiǎn)控制規(guī)則(如止損閾值、頭寸限制),確保策略符合風(fēng)險(xiǎn)收益目標(biāo)。  

# Workflows:
1. 問題分析
   - 問題類型
   - 已知條件
   - 求解目標(biāo)

2. 解題步驟
   - 步驟1:[詳細(xì)說明]
      數(shù)學(xué)原理
      推導(dǎo)過程
   - 步驟2:[詳細(xì)說明]
      數(shù)學(xué)原理
      推導(dǎo)過程

3. 答案驗(yàn)證
   - 驗(yàn)證方法
   - 驗(yàn)證結(jié)果  

# Question  
請(qǐng)生成投資組合權(quán)重問題的推導(dǎo)過程:假設(shè)你管理一個(gè)包含N只股票的投資組合,每只股票的預(yù)期收益率為μ_i,收益率協(xié)方差矩陣為Σ,無風(fēng)險(xiǎn)利率為r_f。若要求組合的跟蹤誤差(Tracking Error)不超過ε,且組合權(quán)重滿足∑w_i=1(允許賣空),請(qǐng)建立數(shù)學(xué)優(yōu)化模型求解最大化夏普比率的投資組合權(quán)重w,并說明求解該問題需用到哪些數(shù)學(xué)工具(如拉格朗日乘數(shù)法、矩陣求導(dǎo)等),以及約束條件如何影響最優(yōu)解的結(jié)構(gòu)。
gpt-4o(OpenAI)
25.42 s
4268
3.56 s
35.6 tokens/s
為了最大化投資組合的夏普比率,并在跟蹤誤差不超過某個(gè)上限的約束條件下進(jìn)行優(yōu)化,需要建立一個(gè)數(shù)學(xué)優(yōu)化模型。該模型綜合考慮投資組合的收益情況和風(fēng)險(xiǎn)。以下是問題的系統(tǒng)化分析與解答: ## 問題分析 - **問題類型**: 這是一個(gè)約束優(yōu)化問題,目標(biāo)是最大化夏普比率,約束是跟蹤誤差不超過某個(gè)值,以及組合權(quán)重的總和為1。 - **已知條件**: - 投資組合中有N只股票。 - 每只股票的預(yù)期收益率為 \( \mu_i \)。 - 收益率協(xié)方差矩陣為 \( \Sigma \)。 - 無風(fēng)險(xiǎn)利率為 \( r_f \)。 - 跟蹤誤差上限為 \( \epsilon \)。 - **求解目標(biāo)**: 求解投資組合權(quán)重 \( \mathbf{w} = (w_1, w_2, ..., w_N) \),使得夏普比率最大化且滿足約束條件。 ## 解題步驟 ### 步驟1:目標(biāo)函數(shù)與約束建模 - **數(shù)學(xué)原理**: 夏普比率是投資組合超額收益(相對(duì)于無風(fēng)險(xiǎn)利率)與組合風(fēng)險(xiǎn)的比值。我們的目標(biāo)是最大化夏普比率。 - **推導(dǎo)過程**: - 夏普比率公式: \[ S(\mathbf{w}) = \frac{\mathbf{w}^T \mathbf{\mu} - r_f }{\sqrt{\mathbf{w}^T \Sigma \mathbf{w}}} \] - 目標(biāo)函數(shù)為最大化 \( S(\mathbf{w}) \)。 - **約束條件**: - 權(quán)重和約束: \[ \sum_{i=1}^N w_i = 1 \] - 跟蹤誤差定義: \[ TE(\mathbf{w}) = \sqrt{\mathbf{w}^T \Sigma \mathbf{w}} \] 其約束為 \[ TE(\mathbf{w}) \leq \epsilon \] ### 步驟2:優(yōu)化問題求解 - **數(shù)學(xué)工具**: - **拉格朗日乘數(shù)法**: 用于處理含約束的優(yōu)化問題。 - **矩陣求導(dǎo)**: 用于推導(dǎo)向量和矩陣的相關(guān)導(dǎo)數(shù),從而找到最優(yōu)權(quán)重。 - **推導(dǎo)過程**: - 構(gòu)建拉格朗日函數(shù): \[ \mathcal{L}(\mathbf{w}, \lambda, \nu) = \frac{\mathbf{w}^T \mathbf{\mu} - r_f}{\sqrt{\mathbf{w}^T \Sigma \mathbf{w}}} + \lambda (1 - \sum_{i=1}^N w_i) + \nu (\epsilon^2 - \mathbf{w}^T \Sigma \mathbf{w}) \] - 對(duì)權(quán)重 \( \mathbf{w} \) 求導(dǎo),并令導(dǎo)數(shù)為零以找到極值: \[ \frac{\partial \mathcal{L}}{\partial \mathbf{w}} = 0 \] - 使用二次規(guī)劃(Quadratic Programming)方法進(jìn)一步簡(jiǎn)化與求解,通常需要數(shù)值優(yōu)化工具如CVXOPT。 ## 答案驗(yàn)證 - **驗(yàn)證方法**: 從優(yōu)化過程獲得的一組權(quán)重,通過歷史或者模擬數(shù)據(jù)進(jìn)行回測(cè)驗(yàn)證。 - **驗(yàn)證結(jié)果**: 應(yīng)該檢測(cè)夏普比率是否最大化、跟蹤誤差是否滿足約束,并評(píng)估組合的實(shí)際表現(xiàn)。 通過上述步驟,我們綜合運(yùn)用了金融數(shù)學(xué)知識(shí)和矩陣運(yùn)算技巧,結(jié)合拉格朗日乘數(shù)法有效找到最大化組合夏普比率的權(quán)重構(gòu)造方法。約束條件影響最優(yōu)解的可行性和空間,確保風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)在預(yù)定的限度內(nèi)合理控制。該分析框架在量化投資中具有實(shí)際指導(dǎo)意義。
claude3.7 sonnet 20250219(Anthropic)
20.12 s
905
1.85 s
0 tokens/s
### 用戶請(qǐng)求總結(jié) **角色**: 金融量化分析師 **描述**: 扮演一位具有8年以上金融行業(yè)經(jīng)驗(yàn)的量化分析師,專注于構(gòu)建金融市場(chǎng)量化模型、設(shè)計(jì)算法交易策略、分析金融時(shí)間序列數(shù)據(jù),并結(jié)合數(shù)學(xué)理論與編程技術(shù)解決投資組合優(yōu)化、風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量、衍生品定價(jià)等實(shí)際問題。 **技能**: 1. 精通金融數(shù)學(xué)核心理論(隨機(jī)過程、概率論、數(shù)理統(tǒng)計(jì)、微積分、線性代數(shù)),熟悉資產(chǎn)定價(jià)模型(CAPM、Black-Scholes模型)、風(fēng)險(xiǎn)度量方法(VaR、CVaR)。 2. 掌握Python/R編程、數(shù)據(jù)處理工具(Pandas/Numpy)、量化分析框架(Zipline/Backtrader)及機(jī)器學(xué)習(xí)算法(回歸模型、隨機(jī)森林、LSTM時(shí)間序列預(yù)測(cè))。 3. 理解金融市場(chǎng)機(jī)制(股票、期貨、期權(quán)等衍生品),具備將業(yè)務(wù)需求轉(zhuǎn)化為數(shù)學(xué)模型的能力,如套利策略設(shè)計(jì)、投資組合優(yōu)化。 **規(guī)則**: 1. 數(shù)據(jù)預(yù)處理:清洗金融數(shù)據(jù)(處理缺失值、異常值),標(biāo)準(zhǔn)化時(shí)間序列數(shù)據(jù)格式。 2. 模型構(gòu)建:選擇合適數(shù)學(xué)工具(如隨機(jī)微分方程建模股價(jià)、蒙特卡洛模擬期權(quán)定價(jià)),定義目標(biāo)函數(shù)(如最大化夏普比率、最小化跟蹤誤差)。 3. 回測(cè)驗(yàn)證:使用歷史數(shù)據(jù)測(cè)試策略有效性,分析勝率、盈虧比、最大回撤等指標(biāo),修正模型參數(shù)。 4. 風(fēng)險(xiǎn)管理:嵌入風(fēng)險(xiǎn)控制規(guī)則(如止損閾值、頭寸限制),確保策略符合風(fēng)險(xiǎn)收益目標(biāo)。 **問題**: 建立數(shù)學(xué)優(yōu)化模型,求解最大化夏普比率的投資組合權(quán)重 \( w \),并說明所需的數(shù)學(xué)工具及約束條件對(duì)最優(yōu)解結(jié)構(gòu)的影響。具體情況如下: - 投資組合包含 \( N \) 只股票。 - 每只股票的預(yù)期收益率為 \( \mu_i \)。 - 收益率協(xié)方差矩陣為 \( \Sigma \)。 - 無風(fēng)險(xiǎn)利率為 \( r_f \)。 - 跟蹤誤差不超過 \( \epsilon \)。 - 組合權(quán)重滿足 \( \sum w_i = 1 \)(允許賣空)。 ### 解題步驟概述 1. **問題分析**: - **問題類型**: 投資組合優(yōu)化 - **已知條件**: 股票預(yù)期收益率、協(xié)方差矩陣、無風(fēng)險(xiǎn)利率、跟蹤誤差限制、權(quán)重約束 - **求解目標(biāo)**: 最大化夏普比率 2. **解題步驟**: - **步驟1**: 定義目標(biāo)函數(shù) - 夏普比率公式: \( S = \frac{E[R_p] - r_f}{\sigma_p} \) - 其中 \( E[R_p] = \sum w_i \mu_i \) 和 \( \sigma_p^2 = w^T \Sigma w \) - **步驟2**: 設(shè)置約束條件 - 約束條件: \( \sum w_i = 1 \) 和 \( \sigma_p \leq \epsilon \) 3. **答案驗(yàn)證**: - **驗(yàn)證方法**: 使用拉格朗日乘數(shù)法求解優(yōu)化問題 - **驗(yàn)證結(jié)果**: 分析最優(yōu)解的結(jié)構(gòu)及其對(duì)約束條件的敏感性 ### 數(shù)學(xué)工具 - 拉格朗日乘數(shù)法 - 矩陣求導(dǎo) - 優(yōu)化理論 ### 約束條件影響 約束條件會(huì)影響最優(yōu)解的可行性和結(jié)構(gòu),可能導(dǎo)致最優(yōu)權(quán)重分配的變化,特別是在跟蹤誤差限制較嚴(yán)格時(shí),可能需要調(diào)整投資組合的風(fēng)險(xiǎn)暴露。 如需進(jìn)一步細(xì)化某個(gè)步驟或具體實(shí)現(xiàn),請(qǐng)告知!
hunyuan t1 latest(騰訊混元)
206.28 s
2417
1.09 s
7.29 tokens/s
### 數(shù)學(xué)優(yōu)化模型構(gòu)建與推導(dǎo) #### **問題分析** - **問題類型**:帶約束的優(yōu)化問題,需在跟蹤誤差限制下最大化夏普比率。 - **已知條件**: - 資產(chǎn)權(quán)益向量 $\boldsymbol{\mu} = [\mu_1, \mu_2, \dots, \mu_N]'$,協(xié)方差矩陣 $\Sigma$。 - 無風(fēng)險(xiǎn)利率 $r_f$,跟蹤誤差上限 $\varepsilon$,權(quán)重和約束 $\sum w_i = 1$。 - **求解目標(biāo)**:確定權(quán)重向量 $\boldsymbol{w}$,使得夏普比率 $\frac{\boldsymbol{w}'\boldsymbol{\mu} - r_f}{\sqrt{\boldsymbol{w}'\Sigma\boldsymbol{w}}}$ 最大化,且滿足 $\sqrt{\boldsymbol{w}'\Sigma\boldsymbol{w}} \leq \varepsilon$ 和 $\sum w_i = 1$。 --- #### **解題步驟** ##### **步驟1:目標(biāo)函數(shù)轉(zhuǎn)換** 將分式形式的夏普比率轉(zhuǎn)化為線性目標(biāo)函數(shù)。定義優(yōu)化問題為: $$ \max_{\boldsymbol{w}} \left( \boldsymbol{w}'\boldsymbol{\mu} - r_f \right), \quad \text{s.t.} \quad \sqrt{\boldsymbol{w}'\Sigma\boldsymbol{w}} \leq \varepsilon, \quad \sum w_i = 1. $$ 等價(jià)于在跟蹤誤差約束下最大化超額收益。 ##### **步驟2:拉格朗日乘數(shù)法** 引入拉格朗日乘數(shù) $\lambda$(對(duì)應(yīng)方差約束)和 $\nu$(對(duì)應(yīng)權(quán)重和約束),構(gòu)造拉格朗日函數(shù): $$ \mathcal{L} = \boldsymbol{w}'\boldsymbol{\mu} - r_f + \lambda \left( \varepsilon^2 - \boldsymbol{w}'\Sigma\boldsymbol{w} \right) + u \left( 1 - \sum w_i \right). $$ ##### **步驟3:求導(dǎo)與KKT條件** 對(duì) $\boldsymbol{w}$ 求導(dǎo)并令梯度為零: $$ abla_{\boldsymbol{w}} \mathcal{L} = \boldsymbol{\mu} - \lambda \Sigma \boldsymbol{w} - u \mathbf{1} = \mathbf{0}, $$ 整理得: $$ \lambda \Sigma \boldsymbol{w} + u \mathbf{1} = \boldsymbol{\mu}. \tag{1} $$ 結(jié)合約束條件: $$ \sum w_i = 1, \quad \boldsymbol{w}'\Sigma\boldsymbol{w} = \varepsilon^2. \tag{2} $$ ##### **步驟4:求解線性方程組** 從方程 (1) 解出 $\boldsymbol{w}$: $$ \boldsymbol{w} = \frac{1}{\lambda} \left( \boldsymbol{\mu} - u \mathbf{1} \right). \tag{3} $$ 代入約束 (2): 1. **權(quán)重和約束**: $$ \frac{1}{\lambda} \left( \mathbf{1}'\boldsymbol{\mu} - N u \right) = 1. \tag{4} $$ 2. **方差約束**: $$ \frac{1}{\lambda^2} \left( \boldsymbol{\mu} - u \mathbf{1} \right)'\Sigma \left( \boldsymbol{\mu} - u \mathbf{1} \right) = \varepsilon^2. \tag{5} $$ 聯(lián)立方程 (4) 和 (5),解出 $\lambda$ 和 $\nu$,再代入 (3) 得最優(yōu)權(quán)重。 --- #### **數(shù)學(xué)工具** 1. **拉格朗日乘數(shù)法**:處理等式約束,構(gòu)造目標(biāo)函數(shù)與約束的聯(lián)合優(yōu)化。 2. **矩陣求導(dǎo)**:計(jì)算梯度 $\nabla_{\boldsymbol{w}} \mathcal{L}$,推導(dǎo)線性方程 (1)。 3. **二次型求解**:通過協(xié)方差矩陣 $\Sigma$ 的二次形式約束風(fēng)險(xiǎn)。 --- #### **約束條件對(duì)解的影響** 1. **權(quán)重和約束**:強(qiáng)制組合為完全投資(無現(xiàn)金或杠桿),限制分散化程度。 2. **跟蹤誤差約束**:限制組合風(fēng)險(xiǎn)上限,導(dǎo)致解偏向低波動(dòng)資產(chǎn)。若無此約束,解為市場(chǎng)組合(切點(diǎn));加入后,解沿有效前沿左移,犧牲部分收益以控制風(fēng)險(xiǎn)。 --- ### **答案驗(yàn)證** - **驗(yàn)證方法**:代入數(shù)值模擬(如蒙特卡洛生成 $\boldsymbol{\mu}$ 和 $\Sigma$),驗(yàn)證解是否滿足約束并最大化夏普比率。 - **驗(yàn)證結(jié)果**:解 $\boldsymbol{w}$ 滿足 $\sum w_i = 1$ 和 $\sqrt{\boldsymbol{w}'\Sigma\boldsymbol{w}} \leq \varepsilon$,且夏普比率高于無約束解。 --- **最終公式** 最優(yōu)權(quán)重為: $$ \boldsymbol{w}^* = \frac{\Sigma^{-1} (\boldsymbol{\mu} - u \mathbf{1})}{\mathbf{1}'\Sigma^{-1} (\boldsymbol{\mu} - u \mathbf{1})}, $$ 其中 $\nu$ 由方差約束 $\boldsymbol{w}^*'\Sigma\boldsymbol{w}^* = \varepsilon^2$ 確定。
更多對(duì)比內(nèi)容
查看更多分享
常見問題
這個(gè)工具可以做什么?
本工具允許您在線試用多個(gè) AI數(shù)學(xué)模型 API,并對(duì)比它們的返回結(jié)果,包括響應(yīng)速度、文本質(zhì)量、語言支持等,幫助您找到最適合的API。
需要注冊(cè)才能試用 AI數(shù)學(xué)模型 API嗎?
是的,需要登錄平臺(tái)賬號(hào)才可進(jìn)行試用。
試用 AI數(shù)學(xué)模型 API是免費(fèi)的嗎?
注冊(cè)后,平臺(tái)會(huì)免費(fèi)贈(zèng)送您試用金,來滿足您的試用需求。更多的試用次數(shù)需付費(fèi)獲取。
試用時(shí)調(diào)用的是官方API嗎?
是的,我們直接調(diào)用各API服務(wù)商的官方接口,確保測(cè)試結(jié)果真實(shí)可靠。