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>学生逻辑思维能力的发展,需要有一个长期的培养和训练过程。一般来说,学生获取抽象的数学知识有两条途径:第一是通过实物、教具、学具的操作、观察,在感性认识的基础上进行分析、综合、比较,再加以抽象,概

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：数学学习离不开思维，数学探索需要通过思维来实现，在初中数学教学中逐步渗透数学思想方法，有助于培养学生的思维能力，形成良好的数学思维习惯，既符合新课程标准的要求，也是进行数学素质教育的一个切入点．

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：与去年类似，四川省今年的中考仍然是形式多样，有单独初中毕业的考试，有毕业考试与高中、职高招生合并的考试（二合一），有毕业、高中、中专招生合并进行的考试（三合一），有单独的中专招生考试．对这些试题进行分析，可以看出，尽管试卷种类繁多，但大体可归为两类：一类是包含毕业会考的中考，一类是单纯招生（高中、职高、中专）的中考．从题型、题量、试题难度、全卷梯度、内容效度等方面来看，今年的数学试题都在去年基础上很好地保持了稳定．题型继续分为选择题、填空题和解答题；题量含会考的３６个小题，不含会考的是３１个小题．通过对今年中考题的分析，为我们今后初中阶段的教学带来了哪些有益的启示呢？一、重视基础　初中要全面推

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：几何画板是在数学领域内广泛应用的软件它可以帮助我们制作出精美的、动态的、直观的数学课件；提供呈现数学概念、数学思想的环境；探索数和形之间的位置关系．下面举两例说明如何制作动画型课件

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。

简介：同济大学数学教研室编的《高等数学》(高等教育出版社,1984年2月,第二版,本文简称《高数》),已在全国许多高等院校中广泛使用,无疑是一本好的教科书。不过,笔者在使用《高数》时,发现书中一些错误和需要改进的地方(也许仅仅是笔者这样认为),提出来与《高数》的编者商榷,与