"创新精神"培养在数学教学中的一些实践与思考

文章结合初中教学实际情况，从创新精神的树立、培养、强化三个方面阐述了中学数学教学中创新精神教育的一些实践与思考。     

车用潜热贮热器的流动与换热实验研究

本文通过对车用潜热贮热器流动与换热实验研究，获得了该相变过程的流动、传热特性，为修正该装置的设计提供了可靠的数据．     

基于公共因子扩展的因子分析的EM算法

在一般因子分析模型的基础上,假设连续的潜在向量(公共因子)与另一观察随机向量有关,并假定是一个多元线性回归模型,对由此扩展的因子分析模型进行分析.主要通过EM算法给出模型中参数的估计.文中给出了它的详细推导过程.     

关于奇异方程解的研究

本文用克莱姆法则，给出奇异方程ＡＸ＝ｂ［Ｉｎｄ（Ａ）＝ｋ，ｂ∈Ｒ（Ａｋ）］的唯一解，且如果Ａ是非奇异，可归纳到通常的克莱姆法则     

文山壮族山神庙献祭活动和“竹筒签卦”调查——以平贵村壮族为例

文山壮族依托于山神庙这一原生态民间文化土壤，将“二月二”、“六月六”、“娅歪”等传统节日献祭活动和“竹简签卦”民间文化事象世世代代地相沿成习、留存下来。通过对广南县者太乡平贵村壮族山神庙献祭活动和“竹筒签卦”民间文化事象的调查研究，可探析其所内含着的潜隐性文化内涵以及所凸显出的功能性社会元素。     

Asymptotic expansions of the distributions of the latent roots in MANOVA and the canonical correlations

Asymptotic expansions are given for the density function of the normalized latent roots of S₁S₂^?1 for large n under the assumption of $\text{Ω = O(n)}$, where S₁ and S₂ are independent noncentral and central Wishart matrices having the $\text{W}{}_{\mathrm{p}}\text{(b, Σ; Ω)}$ and W_p(n, Σ) distributions, respectively. The expansions are obtained by using a perturbation method. Asymptotic expansions are also obtained for the density function of the normalized canonical correlations when some of the population canonical correlations are zero.     

煤体结构对瓦斯突出能量的影响

本文主要从理论方面论述并推导了瓦斯突出能量是以一种潜能形式赋存于煤层及围岩之中;并结合一些实验数据,分析了煤体结构的差异对瓦斯突出能量的某些影响,是一步揭示了瓦斯突出多发生在地质构造破坏带的另一种内在联系.     

二相一维Stefan问题对潜热的一致渐近行为

本文讨论了两相一维Stefan问题对潜热的渐近性质,给出了形如max|u_n—u_0|和max|s_n—s_0|的一致误差估计,从而证明了解和自由边界的一致收敛性。     

On some distribution problems in Manova and discriminant analysis

Asymptotic expansions, valid for large error degrees of freedom, are given for the multivariate noncentral F distribution and for the distribution of latent roots in MANOVA and discriminant analysis. The asymptotic results are expressed in terms of elementary functions which are easy to compute and the results of some numerical work are included. The Bartlett test of the null hypothesis that some of the noncentrality parameters in discriminant analysis are zero is also briefly discussed.     

基于文本聚类的LSI文本分类模型

文本自动分类是文本挖掘的基础,可广泛地应用于信息检索,web挖掘等领域.在分类前首先要将文本表示成计算机能处理的形式,提出了一种将隐含语义索引(LSI)与文本聚类相结合的中文文本自动分类的方法.在挖掘文本的语义信息,提高分类速度上均取得了较好的效果.通过实验验证了方法的有效性.