简介：将着眼点由总收益改变为总利润,对于需求弹性用于价格决策,利用微积分方法,分5种情况进行推导,得到的结论修正和补充了现行“经济数学”、“市场营销学”和“管理经济学”等教科书里讲的内容,并在此基础上进一步研究了最佳调价量问题.

简介：珠心算中的加减算是乘除算基础，必须下大力气把加减算练到娴熟程度，才有可能全部掌握四则运算。因此，我用７０％的精力抓加减算训练。具体做法如下：一、见数拨珠形成条件反射采用“不用口诀的加减法”，用５与１０的分解与组合进行计算。这种方法对一、二年级小学生最...

简介：数列是高中数学的重要内容，也是初等数学与高等数学的衔接点之一，是高考中的必考内容．而数列中蕴含着丰富的数学思想方法，灵活运用它，在解题时优化思想方法，简化解题过程都有重要的作用．下面对高考数列试题中常涉及的数学思想方法进行举例分析．

简介：主要研究相互粒子系统中概率测度的负相关.我们得到判定概率测度是负相关的一个充分必要条件.最后证明了具有负相关的概率测度的线性组合及乘积测度仍是负相关的.

简介：集合是高考必考的内容之一，多以中、低档题出现．集合一章虽然内容简单，但涉及的内容涵盖很多的数学知识，内涵丰富，形式灵活多变，与各章联系密切．还涉及到分类讨论、转化与化归、数形结合等多种数学思想．有效的复习集合，应把握好以下几个要点．

简介：<正>概率与统计是近几年初中新增加的竞赛内容,主要涉及对事件发生可能性的认识、学会用简单的计算及实验得出事件可能发生的概率,并利用统计数据来分析事件发生的变化状态,通过这些内容的学习,可以使学习者具有良好的概率思维意识.

简介：针对微元法中微元的能否合理选取，本文给出了判断微元的二个充分条件。

简介：<正>"统计初步"知识是新课程数学中着重加强的一个教学内容,而同学们在解有关"统计初步"的问题时,常常因概念理解不透,或审题不仔细、考虑问题不周,或对多种可能情况未作分类讨论等而造成了解题错误.

简介：最值问题是初中数学竞赛中的一个重要内容,其题型多种多样,解法也丰富多彩.以下是初中数学竞赛中最值问题的几种基本类型.一、代数型最值问题例1若实数a,b,c满足a2+b2+c2=9,则代数式(a-b)2+(b-c)2+(c-a)2的最大值是()A.27B.18C.15D.12

简介：本文得到几个关于多变量Hp空间中函数Fourier系数的不等式.与单变量相应情形相比,我们的证明方法有较大的变化.

简介：<正>数学教学的成败在很大程度上取决于学生对数学学习的兴趣,没有兴趣的学习是一种消磨智慧的苦役,美国心理学家布鲁纳说:"学习最好的刺激乃是对所学学科的兴趣。"在数学被不少人误认为是枯燥的学科情

简介：设Ω是有限结合环类中全部弱单环组成的环类，Ω1∪Ω2=Ω，Ω1∩Ω2=Φ，在有限结合环类中，我们证明了LΩ1=UΩ2可以成立，并给出等式成立的充要条件,使用这个结论，我们可以证明，在有限结合环类中，超幂零根是特殊根。

简介：

简介：学生在开始学习微机时，对微机知识的了解几乎是一片空白，加之该课程理论性强，抽象概念多，命令难记，课堂教学内容缺乏趣味性．对于一个教师来说，能否激发学生对微机课程的学习兴趣、吸引学生的学习注意力是教学成败的关键．要取得成功除学生主观因素外，教师素质的影...

简介：我们知道,数学中的命题,除少数几个公理以外,都是要经过证明,才能确定其真实性的。证明是由三部分组成的,即论题、论据和论证。论题是其真实性需要确定的那个判断或命题;论据是用来作为根据的论证论题的真实性

简介：用染色方法,借助于TurboC程序,较为方便地测得平板上空洞的分布及形状.

简介：教学中遇到的两个问题何道傑（黑龙江矿学院）（一）在讲弧微分时，其公式ｄｓ＝ｄｘ的推导，一般地都是借助于几何图形来进行。因此学生很容易从直观的角度接受它。但对于曲率公式Ｋ＝｜｜＝，却往往是从分析的角度演出来的：由ｙ１＝ｔｇα，有ｙ″＝ｓｅｃ２ａα·＝所...

简介：一元函数积分法在物理学中的应用──谈教材中的例题选取尤明庆（焦作矿业学院）教材中有些“实际问题”并不实际、比如引出三重积分的实际问题是求物体的质量，而这种情形实际上是难以出现的。通常求质量都是先求体积再乘以密度；而求体积只需要二重积分。某教科书中还有...

简介：摘要本文主要从广泛阅读，注重积累；以日记载体进行简单而有效的语言文字训练；培养学生遣词造句的能力；在作文修改中强化语言文字的训练等几个方面加强学生习作中的语言文字训练。

简介：稀疏表示是近年来新兴的一种数据表示方法,是对人类大脑皮层编码机制的模拟。稀疏表示以其良好的鲁棒性、抗干扰能力、可解释性和判别性等优势,广泛应用于模式识别领域。基于稀疏表示的分类器在人脸识别领域取得了令人惊喜的成就,它将训练样本看成字典,寻求测试样本在字典下的最稀疏的表示,即用尽可能少的训练样本的线性组合来重构测试样本。但是经典的基于稀疏表示的分类器没有考虑训练样本的类别信息,以致被选中的训练样本来自许多类,不利于分类,因此基于组稀疏的分类器被提出。组稀疏方法考虑了训练样本的类别相似性,其目的是用尽可能少类别的训练样本来表示测试样本,然而这类方法的缺点是同类的训练样本或者同时被选中或者同时被丢弃。在实际中,人脸受到光照、表情、姿势甚至遮挡等因素的影响,样本之间关系比较复杂,因此最后介绍局部加权组结构稀疏表示方法。该方法尽量用来自于与测试样本相似的类的训练样本和来自测试样本邻域的训练样本来表示测试样本,以减轻不相关类的干扰,并使得表示更稀疏和更具判别性。