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1.
在经过半年的高三生活的洗礼之后 ,我们通过分析自己的试卷和同学的试卷发现 ,在解答数学试题时 ,除了知识性的错误外 ,更多的失分缘于自己的粗心和未能深入地分析题中的隐含条件 .本文试图就自己遇到的几种错误类型进行小结 .1 在运算时不考虑乘除是否有意义而导致增 (漏 )解例 1 已知sinα =2cosβ (1)   tanα =3cotβ (2 )且 - π2 <α <π2 ,0 <β <π ,求角 β ,α .错解 :由 (1)÷ (2 )得cosα =23sinβ (3)由 (1)与 (3)的平方和可得cos2 β =14,所以cosβ =12 或cosβ =- 12 .当cosβ =12 时 ,…  相似文献   
2.
本文在考虑买卖标的股票需支付比例交易成本的条件下,根据效用最大化原理,将效用无差别定价方法应用到有保证权益连结寿险合约的定价上,给出了合约保留卖价的表达式,并做了数值模拟,计算结果表明本文的方法是合理的.  相似文献   
3.
采用涂层硬质合金刀具和细晶粒硬质合金刀具对超高强度合金钢(硬度>50HRC、抗拉强度σb>1.4 GPa)和马氏体不锈钢(硬度>30HRC)等难加工材料进行了干式高速端面铣削试验;选择刀具寿命作为刀具切削性能的评价指标,利用X射线能谱仪和扫描电子显微镜分析了硬质合金刀具前刀面的磨损形态、磨损机理以及刀具的切削性能.结果表明:在难加工材料的高速铣削过程中,涂层硬质合金刀具主要失效形式为前刀面磨损,细晶粒硬质合金刀具主要失效形式为前刀面月牙洼磨损与剥落;2种刀具的主要磨损机理均为扩散磨损和氧化磨损.对细晶粒硬质合金刀具而言,在考虑刀具材料与工件材料适配性的基础上,必须利用合理的刃口强化处理来降低磨损初期的刃口微崩刃倾向.  相似文献   
4.
随着人工智能技术的进步,结合低温等离子体的物理特点,数据驱动技术由于其独特的优势在低温等离子体的研究中正逐渐兴起.本研究以深度神经网络(DNN)模型在大气压射频放电中的计算研究为例,讨论了数据驱动方法在低温等离子体模拟研究中的应用.对于低温等离子体的研究而言,数据驱动研究所需要的数据可以来自于实验诊断和数值计算,根据等离子体物理特性的不同也可以选择不同的数据驱动模型.粒子模型与流体模型是低温等离子体研究中常用的两类计算模型,基于这两者的模拟数据组成的训练集, DNN可以实现对大气压射频放电的动理学特性等各种特性的实时预测.首先通过将流体模型与粒子模型计算结果与DNN模型的预测结果相比较,验证了DNN模型在给定精度下的有效性.然后基于流体模拟数据,利用DNN探究了α和γ模式下输入电流密度和放电间隙对大气压射频放电特性的影响,最后借助于粒子模拟数据构建的训练集,讨论了大气压射频微放电的频率效应,特别是电子能量分布函数(EEDF)的演化.预测结果表明,经过大约1 h的训练后, DNN只需要耗时0.01 s左右就能以极高的计算精度(与数值模拟之间的相对误差小于0.5%)获得电子密度、电场强度和...  相似文献   
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