集合与简易逻辑

1）重点：集合及子集、交集、并集、补集、空集、相等集合等概念的理解，元素与集合、集合与集合之间的关系及集合的运算的理解与应用；绝对值不等式、一元二次不等式的解法，二次不等式、二次方程和二次函数之间的联系与应用；逻辑联结词“且、或、非”及简单命题、复合命题等概念的理解，命题真假的判断与应用，四种命题及其关系；充分条件、必要条件、充要条件的概念及两命题间充要关系的判断与证明．     

理想微裂纹系统中的随机扩展效应

本文讨论了在理想微裂纹系统中,由于微裂纹的随机性扩展,对微裂纹统计演化产生的效应。文中提供了一般的理论框架,给出了便于处理的转移概率的表达式。最后,用数值计算的例子展示了随机模型的统计演化特征,并比较了与确定性扩展模型下统计演化的异同。     

二参数Ornstein—Uhlenbeck过程的象集的一些性质

本文研究二参数 d 维 Ornstein-Uhlenbeck 过程 X(t)(t∈R_+~2)的象集 X(E)的性质,得到了 X(E)的 Hausdorff 维数,并证明了若 dim E>d/2,则 X(E)的 Lebesgue测度 a.s.大于0,且对于几乎所有的θ∈[0,2π]若,θ(E)(?)CR_+~2,则 X(θ(E))a.s.具有内点。     

一种区间数的因子分析技术及其在证券市场中的应用

传统的因子分析技术能够有效地对高维变量空间进行降维处理,但它对于样本空间却缺乏行之有效的降维效果.为了解决这一问题,一种针对大量样本数据、新的因子分析技术———区间数因子分析技术(intervaldatafactoranalysis,IFA)被提出并得到了迅速的发展。IFA方法对传统的数据概念做了本质性的扩张,运用'数据打包'的理念,对海量原始数据在不破坏其原有内在逻辑关系的前提下,可以进行变量和样本点维度的双重降维。本文详细阐述了区间数因子分析技术的原理,并以中国股票市场为案例研究背景,结果表明IFA分析技术对大规模多维数据系统做综合简化是十分有效的。     

乘数在91～109之间的乘法心算及其推导

接近百的两组大数和中间是“О”的两组三位数乘法，在用珠算计算上是比较麻烦的，若用心算，难度就更大了。但是，我们要能把握住这类数做乘法运算规律，并运用其规律进行深入推导，是能够得出更简捷的更适用的速算方法的，用它来指导心算，那就可以变难为易，变繁为简，变慢为快。     

会聚圆偏振强激光作用下的原子行为

文中考虑了在会聚的圆偏振强激光作用下的原子行为,结果表明,圆偏振强激光下的原子势,在r≤R₀时为一由R₀∝I^1/2ω^-2决定的均匀势场,而在r≥R₀时仍表现为Coulomb势.在此基础上,求解了原子能级移位和波函数的空间分布问题.可以看出,原子束缚能级随激光强度的加大而变浅和分裂,波函数的空间分布也随之剧烈扩大.文中还讨论了一些相关的物理问题.     

R￣d中Hausdorff维数和packing维数的确定

本文目的在于建立确定Ｒ￣ｄ中Ｈａｕｓｄｏｒｆｆ维数ｄｉｍ和ｐａｃｋｉｎｇ维数Ｄｉｍ的两个命题（定理１和定理２），进而寻求Ｒ￣ｄ中Ｈａｕｓｄｏｒｆｆ维数ｄｉｍ与ｐａｃｋｉｎｇ维数Ｄｉｍ相等的条件；这使得我们能够引入分形测度的测度论定义。     

四元数射影n-空间HPn的最小CW-复形伦型与它的法线数量特征

利用Morse理论给出四元数射影n-空间HP^n的CW-复形伦型的另个证明，并给出它的最小性与法线的一个数量特征。     

简单的线性规划

1　重难点分析本单元要求了解二元一次不等式表示的是直线一侧的平面区域 ,能够具体画出二元一次不等式(组 )所表示的平面区域 ,了解线性规划的意义及线性约束条件、线性目标函数、可行解、可行域、最优解等基本概念 ,了解线性规划问题的图解法 ,能用图解法求最优解及线性目标函数的最大值或最小值 ,能用线性规划的方法解决实际生活中简单的最优问题 ,培养提高对实际问题进行探索分析研究的能力 .本单元的重点是二元一次不等式表示的平面区域和解线性规划问题的图解法 .难点之一是确定二元一次不等式的解表示的是直线的哪一侧区域 ,解决此难…