斐波那契数列研究性学习一例

新教材数学第五册P32阅读材料介绍了斐波那契数列：1，1，2，3，5，8，13，21，34，55，89，…．     

关于阶为2~（α1）3~（α2）5~（α3）7~（α4）p~（α5）的单群

本文证明了以下结果：设α１，α２，α３，α４，α５均为正整数，ｐ为素数且．如果Ｇ是阶为的单群，则Ｇ同构于下列单群之一：Ａ１１，Ａ１２；Ｍ２２，Ｈｉ－Ｓ２ＭｃＬ，Ｈｅ；Ａ１（ｑ）（ｑ＝２６，５３，７４，２９，４１，７１，２５１，４４９，４８０１），Ａ２（３２），Ａ３（２２），Ａ３（７），Ａ４（２），Ａ５（２），Ｂ２（２３），Ｂ２（７２），Ｂ３（３），Ｂ４（２），Ｃ３（３），Ｄ４（３），Ｇ２（２），Ｇ２（５），２Ａ２（１９），２Ａ３（５），２Ａ３（７），２Ａ４（３），２Ａ５（２），２Ｄ４（２）．     

关于丢番图方程x^2±2^m=y^n

本文证明了：方程ｘ２＋２ｍ＝ｙｎ，ｘ，ｙ，ｍ，ｎ∈Ｎ，ｇｃｄ（ｘ，ｙ）＝１，ｎ＞２仅有有限多组解（ｘ，ｙ，ｍ，ｎ），而且当（ｘ，ｙ，ｍ，ｎ）≠（５，３，１，３），（１１，５，２，３），（７，３，５，４）时，ｎ是适合ｎ≡７（ｍｏｄ８）以及２３≤ｎ＜８．５·１０６的奇素数，ｍａｘ（ｘ，ｙ，ｍ）＜Ｃ１；方程ｘ２－２ｍ＝ｙｎ，ｘ，ｙ，ｍ，ｎ∈Ｎ，ｇｃｄ（ｘ，ｙ）＝１，ｙ＞１；ｎ＞２仅有有限多组解（ｘ，ｙ，ｍ，ｎ），而且这些解都满足ｎ＜２·１０９炉以及ｍａｘ（ｘ，ｙ，ｍ）＜Ｃ２，这里Ｃ１，Ｃ２是可有效计算的绝对常数．     

搜索区传递2-（q，4，1）设计

对于区传递但非旗传递的可解2-（q，4，1）设计，Camina指出，当q=13，37，61，109，157，181时有具体的例子，但是否有更多的q产生具体例子有待研究。主要结果：设q是素数幂且q=13（mod24），则对于每个q〈2000，总存在区传递但非旗传递的2-（q，4，1）设计。     

梦游“零王国”

小毅睡得正香，忽然被一阵“零零”的声音吵醒，他翻身起床，往外一看，啊呀，外面黑乎乎的。“零零”的声音越来越响，小毅顺着声音找去，不远处出现了一座巨大的椭圆形宫殿，宫殿里灯火辉煌。小毅连忙伸头往里看，忽然，宫殿里连蹦带跳跑出一个小孩。     

珠韵悠扬 逸趣横生——中国南通珠算博物馆简介

南通，吞江吐海，是长江与大海孕育出的神奇土地。这里，古为崇川福地，五千年的历史舒展成百里长卷。那穿城而过、波光粼粼的濠河水，赋予南通城灵性、生机与活力。泛舟水上，“城在水中坐，人在画中游”；漫步河滨，“烟笼十里柳翠，日照万树红花”。     

排列组合中五类易混淆的问题

排列组合问题求解方法独特，灵活多变，技巧性强．但若审题不严，思考不周密，则很容易出错，有时甚至“差之毫厘，失之千里”，本文通过姊妹型例题的形式列举常见的易混淆的五类似是而非的问题，供同学们参考．     

乘客分流问题

某一居民小区在新建时，每天有10万居民外出，乘坐的交通工具主要有两种类型：一种是公交车，另一种是出租车，通常情况下，当天乘坐公交车的居民，在第二天出行时，仍有95％的居民乘坐公交车，剩下5％的居民将改乘出租车，而当天乘坐出租车的居民，第二天全部改乘公交车，由于小区的规模仍在不断扩大，平均每天将增加105人，     

欢迎加入“探险俱乐部”

欢迎大家来到“探险俱乐部”！喜欢探险的朋友们，走过，路过，不要错过，经常到俱乐部活动活动，吃嘛嘛香，身体倍儿棒，脑筋越来越灵光。     

木耳高产栽培配方的数学模型及优化研究

崔文善，闫培生，张金政．木耳高产栽培配方的数学模型及优化研究．数理统计与管理，１９９７，１６（４），８～１１．本文采用回归正交设计方法，研究了泡桐木屑栽培木耳的配方组合与产量之间关系，并建立了数学模型。结果表明，以泡桐木屑为主料，各组分的适宜用量，以及它们之间合理组合，可显著提高木耳产量，降低生产成本，并具有较好的稳定性；其配方的优化方案为：泡桐木屑７７．６～８０．２％，麦夫１２．５～１４．８％，石灰２．４～２．７％，ＭｇＳＯ４１．３％，ＫＨ２ＰＯ４２．６％，糖１．０％。     

NA样本下基于递推型核估计的概率密度函数的经验似然推断(英文)

在NA样本下, 本文研究了基于递推型估计的概率密度函数的置信区间的构造, 证明了分块经验似然比统计量的极限分布为χ~2分布, 并利用此结果构造了概率密度函数的经验似然置信区间.     

半参数两样本密度比率模型估计问题的一点注记

In this paper,a semiparametric two-sample density ratio model is considered and the empirical likelihood method is applied to obtain the parameters estimation.A commonly occurring problem in computing is that the empirical likelihood function may be a concaveconvex function.Here a simple Lagrange saddle point algorithm is presented for computing the saddle point of the empirical likelihood function when the Lagrange multiplier has no explicit solution.So we can obtain the maximum empirical likelihood estimation (MELE) of parameters.Monte Carlo simulations are presented to illustrate the Lagrange saddle point algorithm.     

A Note on the Estimation of Semiparametric Two-Sample Density Ratio Models

In this paper,a semiparametric two-sample density ratio model is considered and the empirical likelihood method is applied to obtain the parameters estimation.A commonly occurring problem in computing is that the empirical likelihood function may be a concaveconvex function.Here a simple Lagrange saddle point algorithm is presented for computing the saddle point of the empirical likelihood function when the Lagrange multiplier has no explicit solution.So we can obtain the maximum empirical likelihood estimation (MELE) of parameters.Monte Carlo simulations are presented to illustrate the Lagrange saddle point algorithm.     

相依序列密度函数的经验似然推断

本文利用了强平稳$m-$相依序列的特殊性质,讨论了$m-$相依序列密度函数的经验似然推断, 给出了似然比统计量的极限分布,可构造参数的经验似然置信区间. 并且通过模拟计算来说明有限样本下应用经验似然方法的合理性.     

m相依样本下均值的经验似然比置信区间

在强平稳m相依样本下讨论了均值的经验似然置信区间估计,推广了Owen[1—2]在独立同分布情况下的结果.指出其不足并进行了合理的改进,并提出了分组经验似然的概念.     

条件密度置信区间的覆盖精度

本文用经验似然方法讨论了条件密度的置信区间的构造. 通过对覆盖概率的Edgeworth展开得到了经验似然置信区间的覆盖精度, 同时证明了条件密度的经验似然置信区间的Bartlett可修正性     

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在φ混合的随机误差下,本文研究了固定设计及响应变量有缺失的非参数回归模型中回归函数的经验似然置信区间的构造.首先采用非参数回归填补法对缺失的数据进行填补,其次利用补足后得到的"完全样本"构造了非参数回归函数的经验似然比统计量,并证明了经验似然比统计量的极限分布为卡方分布,利用此结果可以构造非参数回归函数的经验似然置信区间.     

Penalized Empirical Likelihood Estimation for Partially Linear Single Index Panel Model with Fixed Effects

This paper constructs a penalized empirical likelihood estimation method via quadratic inference function method, filter method and empirical likelihood estimation method. Under some regular conditions, we derived the large sample properties of estimators and show that the proposed empirical likelihood ratio is asymptotically to chi-square distribution. Furthermore, the infinite sample performance of the proposed method is evaluated by Monte Carlo simulation and real data analysis.     

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缺失数据均值推断的经验似然方法

研究了缺失数据的均值推断问题.在随机缺失及半参数模型的假设下,设计了基于影响函数理论的经验似然推断方法,证明了所构造的对数经验似然比检验统计量具有非参数Wilks性质.此外,该经验似然方法可以利用辅助协变量中提供的附加信息来提高检验的功效.在近邻备择假设下,计算了检验统计量的功效,并且通过一些模拟考察了该方法在有限样本下的表现.