为何要摒弃“通法”?

《中国数学教育》(初中版)2014年第10期刊载了陈金红老师的文章《几何"形",代数"声",三角函数"心"》,该文谈论的是2014年湖南省常德市的一道中考压轴题.题目如图1、2,已知四边形ABCD为正方形,在射线AC上有一动点P,作PE⊥AD(或延长线)于E,作PF⊥DC(或延长线)于F,作射线BP交EF于G.(1)在图1中,设正方形ABCD的边长为2,四边形ABFE的面积为y,AP=x,求y关于x的函数表达式;(2)结论:GB⊥EF对图1、图2都是成立的,请任选一图形给出证明;     

基于数学活动经验的问题解决──一组中考压轴题赏析

《数学课程标准(2011年版)》明确指出:"通过义务阶段的数学学习,学生能获得适应社会生活和进一步发展所必需的数学的基础知识、基本技能、基本思想、基本活动经验""几何直观主要是指利用图形描述和分析问题,借助几何直观可以把复杂的数学问题变得简明、形象,有助于探究解决问题的思路,预测结果.几何直观可以帮助学生直观地理解数学,在整个数学学习过程中都发挥着重要作用".可见,几何直观的培养需从帮助学生     

含锆碳硅陶瓷先驱体的半经验理论研究

采用PM6方法对添加了配体Zr(AcAc)4,Zr(NH(C2H5))4,ZrCp2Cl2,ZrCp2ClH形成的16种含锆碳硅陶瓷先驱体(PZCS)和PCS(10)的几何结构、电子属性、反应能进行了系统的理论研究,结果表明:(1)大体积的Zr(AcAc)4带来的的空间效应并未过多的影响Si—Zr键的键长;(2)从单配体衍生物到对应的多配体衍生物HOMO-LUMO能隙趋向于减小,配体Zr(NH(C2H5))4得到的衍生物的能隙下降幅度最大.ZrCp2Cl2得到的衍生物的能隙比对应的ZrCp2ClH的能隙要大;(3)16种PZCS的反应能均为负值,随配体数的增加,Zr(NH(C2H5))4的衍生物的反应能减小,而其他三种配体的衍生物的反应能增大.     

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正《大学化学》是由教育部主管、北京大学和中国化学会共同主办的教育研究性学术刊物。本刊以深化大学化学教育改革为宗旨,主要介绍化学科学的新发展,开展与教学有关的重大课题的研讨,交流教学改革经验,报导化学及其相关学科的新知识、新动向,促进教师知识更新,扩大学生知识面,为提高教学水平服务。(1)主要栏目有:今日化学、教学研究与改革、知识介绍、计算机与化学、化学实验、师生笔     

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Bruker 400 MHz核磁共振波谱仪的维护及常见故障探讨

核磁共振（nuclear magnetic resonance,NMR）法可以鉴定化合物的结构和组分,并在反应过程监控等方面提供强有力的支撑,得到了广泛应用.结合核磁共振波谱仪的实际使用情况,对波谱仪的日常维护、常见故障以及排查方法进行探讨,为更好地使用和维护仪器提供一种思路.     

数学的默会知识及其教学意义

讨论了数学默会知识的涵义以及主要特点,论述了数学默会知识对数学学习和数学研究的影响及其对数学教学的意义.     

剪切流场中含内流立管横向涡激振动特性

立管是海洋工程中输送油气或其他矿产资源的必备结构, 外部洋流引起的立管涡激振动影响着立管的疲劳寿命, 危害深海资源开发. 本文基于欧拉?伯努利梁方程, 结合半经验时域水动力模型, 建立剪切流与内流耦合作用下海洋立管涡激振动预报模型, 运用有限元方法和Newmark-β逐步积分法求解方程, 首先将数值模拟结果与实验数据进行对比, 验证模型正确性. 然后, 运用此模型, 对剪切流作用下含内流的顶张立管在不同内流速度和密度下的横向涡激振动响应特性进行研究, 主要分析了立管的横向振动模态、振动频率以及均方根位移等涡激振动参数随内流速度和密度等参数的变化规律. 结果表明, 在剪切流场中, 含内流海洋立管在横向上表现出多模态多频率的涡激振动;立管横向振动的最大均方根位移随内流速度和密度的增大而增大, 特别是当内流速度较大时, 横向最大均方根位移增大明显;立管横向振动的主导频率随内流速度和密度的增大而减小, 并且内流密度的增大同样会引起模态转换和频率转换.      

基于CEEMD的重大事件对香港住宅价格影响的实证分析

应用互补集成经验模态分解（CEEMD）方法对香港1997―2018年的住宅价格月度数据进行了分解,将经过重构后的数据分成高频序列、低频序列与残差项。将BP多断点检测应用于低频序列,并结合样本时段内的重大事件进行实证分析。结果表明：1997年亚洲金融风暴对房价的影响大于2008年金融危机;外部经济体的救市政策间接地影响香港房价;在经济不景气的大环境下“孙九招”政策没有立即见效;资本投资者入境计划、住房供给调整与按揭贷款调整对房价的影响较为显著;税收调整对房价影响不显著、对交易量影响显著;SARS爆发使住宅价格下降约1%。     

基于EMD-PSO-LSTM组合模型的船舶运动姿态预测

由于船舶在海上航行时的高随机性和复杂性,单一模型预测能力有限,难以做出准确姿态预测。因此,提出一种基于经验模态分解(EMD)和粒子群优化(PSO)的长短期记忆神经网络(LSTM)的组合预测模型,对船舶运动姿态进行预测。首先通过EMD算法将由惯性导航系统在实时测量得到的船舶运动姿态数据进行分解,得到有限个本征模函数(IMF)。然后,利用PSO-LSTM模型学习各IMF分量的短期时序规律并进行预测,将各IMF分量的预测值相加得到最终的预测结果。基于实测数据进行仿真的结果表明,该组合预测模型分别比LSTM模型和PSO-LSTM模型在姿态角的预测中平均绝对百分比误差分别降低了约11%和7%,有效提高了船舶运动姿态预测精度。