第六届美国初中数学考试试题

(一990年l一月29日14:00一14:40) (五里挑一) 1.在左图的六个方框中放入4、5、6、7、8、9,问能得到最小和是多少? 口口口 十口口口 (A)947;(B)1 037;(C)1047;(D)1056.(E)1 245.︸了nUOJ 00 .,.月,l口匀月了 ,.,︼八八门了门了 2.数最大? (A)l 3.0. 1 2 3 45中哪一位数字变成9后     

求星期几的函数和节日在一周内的概率分布

文[1]给出了公元n年1月1日为星期几的公式n (n-1)/(4)-(n-1)/(100) (n-1)/(400),7(其中(n,7)表示整数n除以7的余数,而余数1～6分别对应星期一至六,余数0对应星期天).但没有找到公元n年m月k日为星期几的公式,只有通过"天文普及年历"查找各月对应的基数才能求出n年m月k日的星期数.本文采用新的方法,不仅找到了求星期几的函数A(n,m,k),而且还找到了求任意一个节日在一周内的概率分布.     

简解一道CMO试题

2001年中国数学奥林匹克(CMO)第一题给定a,2～(1/2)相似文献   

硬币悖论问题

<正>1982年5月1日的美国高考试卷中出现了一道数学选择题目如下:如图1所示,圆A的半径是圆B半径的13,圆A沿着圆B滚动,请问圆A滚动回到起始点的话本身一共转了几圈?候选选项:(A)3/2(B)3(C)6(D)9/2(E)9出题者的意图是选择(B)(3圈),但是实际正确答案是4圈,备选项里没有正确答案.据说当时参加考试的30万考生中只有3人做对了,出题者也做错了.这道题目很容易让人掉进陷阱,第一次接触这种题目的学生往往会直接选择(B),得到真正答案后觉得不可思议.由于圆A和圆B像两个大小硬币,因此这个问题后来被人们称之为硬币悖论.     

汉中市中心城区PM_(2.5)时空变化特征及影响因素分析

以汉中市中心城区2016年至2018年大气颗粒物PM_(2.5)监测数据为基础,利用数理统计和空间插值方法,分别从时间和空间的角度研究了该地区PM_(2.5)的分布变化特征,并分析了其影响因素.研究结果表明,PM_(2.5)的月均值浓度呈"单峰单谷"型,极大值和极小值分别出现在1月和7月,分别为100.8μg·m~(-3)和22.6μg·m~(-3).PM_(2.5)的浓度随季节变化的特征较为明显:冬季春季秋季夏季.从空间分布来看,总体上呈南高北低的分布特征,其中高浓度主要集中在西南部,并向东南一带递减延伸.     

分米波尖峰辐射的甚高频率分辨率观测

云南天文台0.6~1.5 GHz太阳射电快速动态频谱仪在2001年6月24日的射电爆发中观测到数千个尖峰. 对尖峰的带宽、偏振度、半功率宽寿命作了统计分析. 76%的尖峰的绝对带宽达到仪器频率分辨率1.4 MHz, 其相对带宽达到0.1%. 73%的尖峰是高偏振(高于70%)的. 尖峰的半功率宽寿命集中分布在16 ms以下. 统计结果支持用ECM机制来解释分米波尖峰辐射.     

费马猜想的古往今来

1 993年 6月 2 1～ 2 3日 ,剑桥大学牛顿研究所 ,年仅 4 0岁的普林斯顿大学数学系的外尔斯 ( Wiles,Andrew 1 953～　 )作了题目为“模形式、椭圆曲线和伽罗瓦表示”演讲 .在这个演讲快结束时 ,外尔斯推出了“谷山—志村—韦伊”猜想对于所有半稳定椭圆曲线成立 .接下来 ,他轻轻放下讲稿 ,平静地宣布 :我证明了费马猜想 .这一世纪性的成就轰动了数学界 ,轰动了全世界 .1　费马费马 ( Fermat,Pierre de,1 6 0 1 .8.1 7～1 96 5.1 .1 2 )法国数学家 ,誉为“业余数学家之王”.1 6 0 1年生于法国南部图卢兹的波蒙—德洛马涅 ,早年在家乡接…     

“浏览网”三种排行榜

浏览网“教育教学”类刊物知名度排行榜全国教育教学类刊物770多种公布只取前10名1.双语时代(月)2.中国翻译(双)3.英语广场(月)4.计算机教育(半)5.二十一世纪英文报(周)6.电化教育研究(月)7.学前教育———家教版(月)8.高等数学研究(双)9.英语世界(月)10.班主任之友(月)(以上据     

多面体与旋转体(选择题五道)

1.四个命题:长方体是①直棱柱,②正棱柱,③四棱柱,④平行六面体.其中真命题的个数是 (A)1(B)2(C)3(D)4 2.正方体月C,的全面积为S,又L,M,N分别是它的三条棱AB、AD、AA,的三个内点,过这三点的平面截去正方体的一角之后的多面体的全面积设作S。,则 (A)S>S。(B)S相似文献   

1992年四川省初中数学联赛试题及解答

1 初赛试题(1992年11月15日上午9:00～11:00) 一、选择题(满分36分,每小题6分) 1若|a|=-a,则|2a-(a~2)~(1/2)|等于( ) (A)a (B)-a (C)3a (D)-3a 2 在△ABC中,AC:AB=1:2,∠A的内、外角平分线分别为AE和AF,则面积S_(△ABC):S_(△ABE):S_(△ABF)等于( )     

我国股票市场的中长期回报率的过度反应

过度反应是证券市场异象之一。对沪市1993-2001年的股市交易数据,我们分为形成期1年和2年两种情况,分别检验出显著的过度反应,而且数据结果和图表显示形成期越长,随后的反转越明显,"输家组合"的平均超常收益率越高于"赢家组合"。对套利组合的风险因子回归分析仍然支持过度反应的存在。我们认为,我国证券市场还不完善的交易制度,加剧了投资者固有的认知偏差,从而导致价格超涨超跌的过度反应现象。     

基于R／S分析法的股市走势分析

本文根据上证综合指数和深圳成分股2003年1月2日到2006年5月17日的收盘价及换手,对上证综合指数和深圳成分股的收盘价趋势进行了分析。用R／S分析法对收盘价趋势进行了分析,为分析历史数据对收盘价的影响,引入了关联尺度函数,通过求解出上证综合指数和深圳成分股的赫斯特（Hurst）指数,可以求出其关联尺度。根据赫斯特指数及关联尺度,我们分析出了收盘价是一个有偏的随机游动,并给出了上证综合指数和深圳成分股走势的相关结论。     

沪深300样本股动态网络性质研究

利用2009年1月5日到2010年12月10日所有交易日的沪深300指数样本股日数据,构建了一系列动态网络.研究发现,随网络总度数的增大,网络的幂律值按指数衰减.股指和网络总度数的波动几乎是一致的.另外,当股指出现剧烈波动时,网络平均聚集系数变大,‘特别是此时度的概率分布平均拟合误差变得非常大,进一步研究发现,它的变化和股指波动的变化是同步的,所以我们认为是市场的剧烈波动破坏了股票网络的无标度性.上述结论对收盘价网络更明显.     

基于双AR(p)模型的股价分析及其实证研究

在双AR(p)模型的基础上,选取了具有代表性的沪深300指数,并对其部分股市收盘价序列进行了平稳化处理,研究了近期中国股市的股价波动.在双.AR(p)模型严平稳条件下进行了模型诊断,最后通过动态预测得出双AR(p)模型可用于股价预测的结论.     

Why does the power law for stock price hold?

The aim of this paper is to explain why the power law for stock price holds. We first show that the complementary cumulative distributions of stock prices follow a power law using a large database assembled from the balance sheets and stock prices of a number of worldwide companies for the period 2004 through 2013. Secondly, we estimate company fundamentals from a simple cross-sectional regression model using three financial indicators-dividends per share, cash flow per share, and book value per share—as explanatory variables for stock price. Thirdly, we demonstrate that the complementary cumulative distributions of fundamentals follow a power law. We find that the power laws for stock prices and for fundamentals hold for the 10-year period of our study, and that the estimated values of the power law exponents are close to unity. Furthermore, we illustrate that the tail distribution of fundamentals closely matches the tail distribution of stock prices. On these grounds, we conclude that the power law for stock price is caused by the power law behavior of the fundamentals.