多元提问,提升初中生数学素养——以人教版教材“函数”起始课教学为例

函数是描述运动变化规律的重要数学模型,它刻画了变化过程中变量之间的对应关系.在学习的过程中,学生通过向生活提问,可发现实际问题中数量关系的实际规律;学生通过向同伴提问,能感受到函数中常量与变量的意义;学生通过向教师提问,能领会和理解函数的基本概念;在向书本提问的过程中,学生能体验一种数学思想,就是用函数将相关的量与量的关系对接起来.可以明显地看出,多元提问就是提升学生的阶梯接受能力,即让他们素养的提升一步步地接近最近发展区.     

用Authorware模拟概率实验

Authonvare丰富的函数和变量使它不仅能象高级语言一样编程，还可以用函数和变量来控制各个图标的运行状态．本文以概率中的一个问题为例，用Authonvare制作一个数学小课件，希望能起到抛砖引玉的作用。     

Authorware函数在几何作图中的应用

Antorware是基于图标和流线的多媒体创作工具,它的特点是:具有丰富的交互方式,大量的系统变量和函数,跨平台的体系结构,高效的多媒体集成环境和标准的应用程序接口,深受广大课件设制者的喜爱,但Authorware对初学者来说,没有像PowerPoint那样简单易学,特别是其函数部分.更使初学者望而却步,不过Authorware的精华所在就是其函数部分,能充分发挥其函数功能,可更显示其魅力,下面谈谈Au-thorware函数在几何作图中的应用. 在平面解析几何中,双曲线的定义为:平面内到两定点F1、F2的距离之差的绝对值为常数(小于F1F2)的动点轨迹.     

基于半光滑方程的线性规划问题局部灵敏度分析

本文考虑线性规划的局部灵敏度问题.首先用非线性互补函数将线性规翊I问题的KKT系统转化为一个半光滑的方程组,然后利用半光滑函数的性质,得到一个能同时求所有变量(包括对偶变量)关于价值系数c,资源向量b,技术消耗系数aij的局部灵敏度的计算公式.该方法能处理任意特性的最优解(包括严格互补解和退化解)的局部灵敏度分析.具体算例说明了分析方法的应用.     

部分线性函数多项式模型的联合探测

本文提出了一个新的部分线性函数多项式回归模型,该模型中响应变量依赖于一个p阶函数多项式和一些非函数型数据的协变量.函数多项式模型、函数线性模型和部分函数线性模型是该模型的特殊情形.本文提出了一个模型探测方法,它能同时探测部分线性函数多项式回归模型中哪些阶是重要的以及哪些非函数型变量是重要的.提出的方法能相合地识别真实的模型并有好的预测表现.数值模拟能清晰地证实我们的理论结果.     

全局优化问题的一类积分型最优性条件 (英)

本文通过构造水平集辅助函数对一类积分全局最优性条件进行研究. 所构造的辅助函数仅含有一个参数变量与一个控制变量,该参数变量用以表征对原问题目标函数最优值的估计,而控制变量用以控制积分型全局最优性条件的精度. 对参数变量做极限运算即可得到积分型全局最优性条件.继而给出了用该辅助函数所刻画的全局最优性的充要条件, 从而将原全局优化问题的求解转化为寻找一个非线性方程根的问题.更进一步地,若所取测度为勒贝格测度且积分区域为自然数集合的一个有限子集, 则该积分最优性条件便化为有限极大极小问题中利用凝聚函数对极大值函数进行逼近的近似系统.从而积分型全局最优性条件可以看作是该近似系统从离散到连续的一种推广.     

对等式约束非线性规划问题的Hestenes-Powell增广拉格朗日函数的进一步研究

本文对用无约束极小化方法求解等式约束非线性规划问题的Hestenes-Powell 增广拉格朗日函数作了进一步研究．在适当的条件下,我们建立了Hestenes-Powell增广拉格朗日函数在原问题变量空间上的无约束极小与原约束问题的解之间的关系,并且也给出了Hestenes-Powell增广拉格朗日函数在原问题变量和乘子变量的积空间上的无约束极小与原约束问题的解之间的一个关系．因此,从理论的观点来看,原约束问题的解和对应的拉格朗日乘子值不仅可以用众所周知的乘子法求得,而且可以通过对Hestenes-Powell 增广拉格朗日函数在原问题变量和乘子变量的积空间上执行一个单一的无约束极小化来获得．     

关于换元法求无理函数值域应用问题的思考

换元法是一种变量代换,其实质是用一种变量形式去取代另一种变量形式,从而把一个函数变为简单函数.所换新元的范围由原函数的定义域及所换元的表达式来确定.本文对用代数换元法和三角换元法求三类无理函数的值域作些探讨.     

对中学数学教学改革的意见(附中等学校四年一贯制数学教学大纲初稿)(续完)

十二、二元二次方程组(12学时)二元二次方程组,一个二次方程和一个一次方程的方程组(特殊情况)、用特殊方法解下列方程组:??应用问题,复数的开方,复习测验.十三、函数和它的图象(12学时)Ⅰ.函数:常量和变量,变量的充许值,函数的相依关系,函数关系表示法,函数图象——正、反比例的关系及图象.Ⅱ.一次函数:一次函数y=kx+b的图象,斜率和截距.     

带inflow边界条件的Landau方程解的性态研究

该文研究有限管道上Landau方程的inflow边值问题.在该文中引入了一个新的函数空间,它的主要特征是在空间变量法向方向具有较低的正则性.该文的主要目的是用能量估计的方法,证明Landau方程在一个新的具有一定正则性的函数空间中存在全局唯一解,此外还得到了解的大时间性态以及解沿切向方向的正则性传播.     

自由边界问题的自适应Uzawa块松弛算法

利用增广Lagrange乘子法和自适应法则，得到求解单侧障碍自由边界问题的自适应Uzawa块松弛法.单侧障碍自由边界问题离散为有限维线性互补问题，等价于一个用辅助变量和增广Lagrange函数表示的鞍点问题.采用Uzawa块松弛算法求解该问题得到一个两步迭代法，主要的子问题为一个线性问题，同时能显式求解辅助变量.由于Uzawa块松弛算法的收敛速度显著依赖于罚参数，而且对具体问题很难选择合适的罚参数.为提高算法的性能，提出了自适应法则，该方法自动调整每次迭代所需的罚参数.数值结果验证了该算法的理论分析.     

拟线性热方程的函数分离变量解

用群状结构法研究拟线性热方程的分离变量解,对于允许和型分离变量解的二阶拟线性热方程给出了一个完整的分类.说明了一些带有函数类型反应项的方程具有函数分离变量解,推广了前人的结论.     

Airy函数——二阶微分方程f″-zf=0的特解

本文讨论了一个用含变量的积分表示的函数 ,即 Airy函数 .证明了 Airy函数是整函数 ,并且是二阶微分方程 f″-zf=0的一个特解 ,进一步给出了 Airy函数的麦克劳林展开式 .     

曲率障碍下四阶变分不等式的交替方向乘子法北大核心CSCD

对于重调和算子和曲率障碍表示的变分不等式,提出了自适应交替方向乘子数值解法(SADMM).对问题引入一个辅助变量表示曲率函数的增广Lagrange函数,导出一个约束极小值问题,并且该问题等价于一个鞍点问题.然后采用交替方向乘子法(ADMM)求解这个鞍点问题.通过采用平衡原理和迭代函数,得到了自动调整罚参数的自适应法则,从而提高了计算效率.证明了该方法的收敛性,并给出了利用迭代函数近似罚参数的具体方法.最后,用数值计算结果验证了该方法的有效性.     

具有带状系数矩阵的无限维线性规划的解法

研究一类每个约束条件有两个变量且每个变量出现在两个约束条件中的无限维线性规划.引入松弛变量后,得到约束方程组的系数矩阵为无限阶带状矩阵,用它的左逆以及属于零的特征向量可以表示这类问题的最优解.获得目标函数值收敛的一个充分条件.     

一类非线性积分不等式组中未知函数的估计

研究了一类二维非线性积分不等式组,该不等式组积分号外有非常数因子,不能用向量形式的Gronwall-Bellman型积分不等式进行估计.先利用Bernoulli不等式把非线性问题转化成线性问题,利用变量替换技巧和放大技巧研究只含有一个未知函数的积分不等式,接着利用两个引理和变量替换技巧和放大技巧给出不等式组中两个未知函数的估计.结果可用于研究积分、微分动力系统解的性质.     

部分线性函数多项式模型的联合探测北大核心CSCD

本文提出了一个新的部分线性函数多项式回归模型,该模型中响应变量依赖于一个p阶函数多项式和一些非函数型数据的协变量．函数多项式模型、函数线性模型和部分函数线性模型是该模型的特殊情形．本文提出了一个模型探测方法,它能同时探测部分线性函数多项式回归模型中哪些阶是重要的以及哪些非函数型变量是重要的．提出的方法能相合地识别真实的模型并有好的预测表现．数值模拟能清晰地证实我们的理论结果．     

一类不可微二次规划逆问题

本文求解了一类二次规划的逆问题,具体为目标函数是矩阵谱范数与向量无穷范数之和的最小化问题.首先将该问题转化为目标函数可分离变量的凸优化问题,提出用G-ADMM法求解.并结合奇异值阈值算法,Moreau-Yosida正则化算法,matlab优化工具箱的quadprog函数来精确求解相应的子问题.而对于其中一个子问题的精确...     

巧用“菱形法”解“调运方案问题”

<正>调运方案类问题是一次函数应用题中重要的题型,解这类题目的关键在于正确分析,理清各变量之间的关系,一般选取其中一个变量设为自变量,再用这个变量表示出其它变量,然后根据问题的条件建立相应的函数关系式,以此作为解决这类问题的模型.为叙述方便,本文以人教版八年级下册第109页15题为例:     

从多种角度看线性相关系数

1引言 在科学研究中,我们不但要了解一个变量的变化情况,更要进一步了解一个变量与另一个变量之间的关系．变量之间的常见关系有两种：一是确定性函数关系,变量之间的关系可以用函数表示;二是非确定性相关关系,变量之间有一定的关系,但不能完全用函数表达,变量间只存在统计规律．相关和回归是研究变量间线性关系的重要方法．但两者研究的角度不同．回归是研究变量间的因果关系的,力图把非确定性相关关系化归为确定的函数关系,达到通过自变量的已知值来预测因变量的未知值的目的．