挖掘题目隐含条件 巧解化学计算题

在高考试题中,我们常常看到这样一类题目：表面看起来缺少条件无从求解,或者依常规方法求解过程复杂、计算量大．这类题目常常隐含有特殊条件,如何挖掘隐含条件成了解题的关键。     

挖掘隐含条件 提高解题能力

中学化学计算型选择题中有许多题存在隐含条件，解题时若对试题中的文字不作深入分析，很可能会使思路误入歧途，得出与实际不符的答案．下面列举几例，供参考．[第一段]     

挖掘题目隐含条件 提高学生解题能力

培养学生多种思维品质是数学教学的目的之一,正确解题正是数学思维品质的主要表现形式,而正确解题的关键是善于挖掘和灵活处置问题中的隐含条件.只有对相关的数学概念、符号、关系式的意义及有关知识的纵横联系做到心中有数,熟练掌握,灵活运用,才能不被表象迷惑,才能抓住题目的本质,全面理解所给数学材料,正确解题.所以我们在平时的教学中应有意识地培养学生这种挖掘隐含条件的能力,以期达到提高学生数学思维品质的目的.     

浅谈挖掘隐含条件的重要性

学生在解题中失误的原因是多方面的。但其中有一方面是不善于挖掘题中的隐含条件而出错的。而不同的题目其隐含条件的形式、特点及程度又各不相同．因此善于挖掘隐含条件是能否有效、合理、科学地解决问题的关键。     

例谈利用隐含条件解题

<正>在解题时,要注意挖掘隐含条件,使题设条件明朗化,这将有利于问题的解决.现举例说明在解题中如何挖掘和利用隐含条件.     

挖掘隐藏条件 激发解题思维

激发同学思维是教师教学艺术的主旋律之一，也是教师教学艺术的核心。有经验的老师通过创设问题情景，让同学在问题面前探索、思悟，从而激活其思维活动。我在教学实践中发现，挖掘题中的隐含条件的练习，是激发同学解题思维的一种有效方法。     

挖掘隐含条件提高解题能力

在化学复习中,学生不仅要将零碎分散的知识进行概括和归纳,使之系统化,而且必须进行大量的强化练习。练习是巩固理论知识的重要途径,也是提高思维技能的一种重要手段。高考中的许多问题,并不是把解题的关键条件明显给出,而是将其隐含在文字、方程、实验等现象中。因此,挖掘题目的隐含条件成了解决这类题的关键。     

数学解题中应努力挖掘和利用隐含条件

通过对解题的分析研究，总结得到隐含条件主要的几种表现形式，并对其在数学解题中的应用进行阐述．     

挖掘隐含条件感悟解题思路

在学习化学知识的过程中，我们常会遇到出现反应物的质量有剩余量或不完全分解的情况．这类题大部分问题是比较明显的，但是也有一些题目的条件，需要经过分析有关数据才能弄清楚，有些同学由于挖掘不出这些隐含条件而导致错解．本文略举三例，旨在使同学们对挖掘隐含条件的有关解题思路有所了解．     

挖掘学校资源开发校本课程

市场经济体制下，幼儿园的人事制度由终身制转变为合同制。由此给幼儿园的教师带来了福利性问题，给幼儿园队伍带来稳定性问题，许多有潜质的青年教师择良木而栖，优秀教师也选择到更好的幼儿园任教。一支优秀的教师队伍对于幼儿园的发展有着举足轻重的作用。从幼儿园的改革趋势来看，人才流动是近些年幼儿园工作中必须面对的问题。在这样的前提下，园长与其高薪引进优秀教师和降低标准招聘教师，不如花心思提高幼儿园的核心竞争力，体现出独特的办园特色，建立合理的用人制度，以此来吸引教师，让教师在工作中体现出自己的价值。     

初中化学竞赛试题中隐含条件的挖掘

化学竞赛是一种选拔性考试,命题者为了考查学生思维的敏捷性严密性和广阔性,区分学生的思维能力,常常针对学生知识和思维方面的“漏洞”,在试题中巧妙而隐蔽地设置一些“隐含条件”,从而造成解题错误、或解题过程冗繁、或认为题目条件不足而束手无策。充分挖掘这些隐含条件,使之明朗化、完备化、具体化对指导学生的解题具有重大作用,为此笔者结合近几年的全国初中化学复赛试题和山东省的初赛试题将该类考题例析如下：     

隐含条件不容忽视

数学解题要注意解题条件，特别是隐含条件，要不然非常容易出现错误的解题或者不知道应该如何入手，使问题得不到有效的解决．     

利用联想发现法解数学题

联想发现法是常用的解题方法技巧,本文阐述了在求解数学问题时,根据新问题与原型的相似、接近、对比等关系,通过联想、类比、对比等探讨、发现新问题解决的方法,提供了一条新的探索新问题思路路径。     

化学教学中结构不良问题的解决策略

结构不良问题主要可以分为三种不同的类型,本文结合结构良好问题与结构不良问题的异同,利用几个具体化学实例来分析化学教学中不同类型结构不良问题的解决策略.     

试谈问题解决中的数学建模

数学建模在数学学习和应用中占据着重要的地位 ,它与数学模型法有些不一样。培养学生数学建模能力可从如下三方面着手 :1.对已建的数学模型进行“意义赋予”,让学生感受建模作用 ;2 .应用题要应用 ,在实际问题解决中训练学生建模 ;3.实行探究性学习 ,促进学生主动建模。     

Neural network method for solving elastoplastic finite element problems

INTRODUCTION An Artificial Neural Network (ANN) is an in-formation-processing paradigm that is inspired by the way biological nervous systems, such as the brain, process information. It is composed of a large number of highly interconnected processing elements (neu-rons) working in unison to solve specific problems. In recent years, neural network has been widely applied in the field of engineering construction as a large dimensional nonlinear dynamic system, because of its support for …     

改进遗传算法求解TSP问题

遗传算法(GA)是由遗传进化理论指导的随机搜索寻优算法,传统GA的寻优能力与随机搜索能力之间存在着相互制约的关系,所以对地形极其复杂、极无规律的TSP的应用效果并不十分理想.通过利用互换启迪交叉算子加快局部搜索算法的收敛速度,利用模式增加修补算子防止算法早熟收敛,给出了一种求解TSP问题的新型遗传算法.仿真实验表明该算法是有效的和可行的.