Hello, dear friend, you can consult us at any time if you have any questions, add WeChat: daixieit

MAT1MAB

SPREADSHEET ASSIGNMENT 1

2022

1. Submit your solutions in the submission box on the MAT1MAB LMS page.

2. You submissions must be a single Excel spreadsheet.

3. Please answer each of the questions on a  new worksheet within the same spreadsheet.

4. Your spreadsheet  must  include  any  formulas  used  for the  calculations  (i.e.,  don’t just  paste  in  the numbers after your calculations are done).

5. Your submitted spreadsheet assignment must be your own work.

1. A  power function law is suggested for the head circumference of young children.

H = a*Ab           (y)

This is proposed for the relationship between the average head circumference  in  centimetres  H  and  the  age  A  measured  in months.  The table at right gives data for selected ages.  The power  law  expressed  in  (t)  may  be  linearized  using  base  10 logarithms to obtain

log(H) = c + blog(A)       (z)

A(months)

H(cm)

2

4

6

8

10

12

14

36.2

38.5

40.05

41.2

42.05

42.7

43.7

Individual columns may be copyable from the pdf to paste into your spreadsheet.

where c = log(a).

(a)  Enter these columns of data in your spreadsheet  [as in Ex.  1 of the  Module 1 Spreadsheet Tutorial].  Be sure to include meaningful column labels.

(b)  Graph H as a function of A using an  “x-y  plot” [as in Ex.  1 of the  Module 1 Spreadsheet Tutorial].

(c)  Using  base 10 logarithms, put 2 columns beside your data with the values of log(A) and log(H) calculated from the A and H columns and label these two new columns with suitable headings.

(d)  Place the  parameter values b = 0.1 and c = 1.53 in two cells away from your data and label them [as in Ex. 3 of the Module 1 Spreadsheet Tutorial]

(e)  Add one more column with the values of c + blog(A) calculated from the values  in the log(A) column  [as in Ex.  2 of the  Module  1 Spreadsheet Tutorial].  Make sure you use ‘$-signs’ for the b and c entries in your formulas, so you can copy down the parameter values you entered in (d) easily.  If you don’t do this, you will ind part (g) below very diicult (and you will lose marks).

(f)  Graph log(H) and c + blog(A) as functions of log(A) using an “x-y plot .

(i)  Format the log(H) data values using dots with no lines.

(ii)  Format  the c + blog(A) series  using  lines  but  no dots.   Please  use  diferent  colours for the two data series.

It should be clear in your plot that the log(H) data values have been linearised.

(g)  Find values of b and c for which the graph of c + blog(A) its the linearised data as closely as possible  [as in Ex. 4 of the Module 2 Spreadsheet Tutorial].  Set b and c to these values when you submit your solution (the “c + blog(A)” column of your table and the graph of c + blog(A) will change!)

(h)  Use another cell in your spreadsheet to calculate the value of a in the  model (t) from the c value you found in part 1(g). You may need to do some calculation on paper to ind a formula for a.

2. Practice Class 3B introduced a diference equation model for retention in the bloodstream of a drug administered hourly. Assuming that three sevenths of the drug in the bloodstream is lost per hour through iltration by the liver, the model is

At+1  = At - x At + d,       A0  = 0

where At  is the amount (mg) in the bloodstream at t hours and d is the hourly dosage (mg).  It follows from the

discussion in Practice Class 3B that this diference equation has closed form solution

x d x (1 - t ) .

(a)  Put the parameter d = 10 in a cell at the top of a new worksheet (and label it).

(b)  Tabulate values of t from 0 to 24 in the irst column (and include a column label).

(c)  Calculate the values of At from t = 0 to t = 24 by iteration [as in Ex.  1 of the Module 2 Spreadsheet Tutorial] in the next column and include a column label.  Make sure you use ‘$-signs’ for the d entry in your formulas, so you can copy down the parameter value you entered in (a) easily.  If you don’t do this, you will ind  part (f) below very diicult (and you will lose marks).

(d)  Use the method of Exercise 2 of the Spreadsheet Tutorial to calculate the values of At  from t = 0 to t = 24 using the closed form solution g(t) in the next column.  Label this column “(7/3)d(1-(4/7)ˆt)”. Again, make sure you use ‘$-signs’ when copying down your formulas.

(e)  Create an x-y scatter plot of the two solution columns; use the Scatter  with  Smooth  Lines  and  Markers option.  Don’t forget that the t values  in the irst column will serve as your x-values in this case.  Since the two graphs should agree exactly, you should only see one of them.

(f)  Use  trial and error to adjust the dosage  parameter d so that the  long term drug  level in the bloodstream approaches 140mg.  Leave d set to this value when you submit your solution.

3. In this exercise, we will  use iteration [as in Ex.  3 of the  Module 2 Spreadsheet Tutorial] to calculate solutions for the SIR epidemic model

It+1  = It + bSt It - kIt ,                                       I0  = 8

Rt+1  = Rt + kIt ,                                                   R0  = 0

and explore the efect of changing the parameters and initial values.  Here t is measured in days.

(a)  Put the parameters b = 0.000011 and k = 0.75 at the top of a new worksheet and label them. (b)  Tabulate values of t from 0 to 90 in the irst column and include a column label.

(c)  Use the  method of Exercise 3 of the module 2 Spreadsheet Tutorial to calculate the values of St , It  and Rt from t = 0 to t = 90 by iteration (and include column labels).  As always, use ‘$-signs’ for the parameter entries your formulas.  It is easiest to drag down the formulas for all three columns at once.

(d)  Create a fourth column using appropriate cell formulas to calculate the total population

St + It + Rt

at each time t and label this column N.  The values  in this column should always be the same.  If they are not, you have made a mistake and should check your work.

(e)  Create an x-y  plot of the solution columns for St , It  and Rt .  You should see an epidemic where the number of infectives peaks at 18 days.

(f)  In another cell in your table calculate the herd immunity for this model (and label it).

(g)  Use trial and error to adjust the recovery parameter k so that the herd immunity is as closeto N/4 as possible. Restrict your value of k to 4 decimal places.  Leave k set to this value for your submission.