孙子定理在两个数学竞赛题的应用

应用孙子定理,给出了两个数学竞赛题的解法.从实践结果看,应用孙子定理来求解一些数学问题相对而言更为自然和方便.     

孙子定理的探讨与应用

阐述了孙子定理的证明,对孙子定理问题的几种解法,不定方程解法、同余解法、周期序列解法、孙子定理解答进行比较;探讨了孙子定理的常见应用,在古典问题、数学奥林匹克、初等数学、公务员考试、生活中等诸多方面都适用.     

基于中国剩余定理的广播加密方案

基于中国剩余定理和RSA密码体制,提出了一种面向不同组用户的广播加密方案.该方案在不需要授权用户改变公钥和私钥的情况下,能实现动态安全地剔除过期用户和添加授权用户,方案具有动态性优势.并从数学上严格证明了加密解密的正确性,最后分析了其安全性,指出方案的保密性依赖于大整数因子分解问题.     

MD5防碰撞和穷举变换算法的研究与实现

分析MD5加密算法和碰撞的原理,对目前常规MD5算法加密结果容易被破解的问题,在java. security包提供的MD5算法基础上给出了多种变换算法,以进一步减小破解时的碰撞概率,增强系统加密的安全性.     

关于微分中值定理“中值点”的个数问题

在已知微分中值定理“中值点”存在和位置的基础上,进一步研究微分中值定理“中值点”的个数问题,并给出了有唯一中值点,有m个中值点和至少有一个中值点的充分条件。     

密勒定理在电子线路分析中的应用

大多数资科、书籍在介绍密勒定理的应用时,都指其在晶体管极间电容等效折算方面的应用,而在电子线路分析的其它方面却很少提及。虽然密勒定理形式简单,也不能处理太多的问题,但在满足一定的条件下,应用密勒定理(其特有的去耦能力)会给电路分析带来不少方便。本文首先介绍密勒定理,然后着重分析它在负反馈电路以及差动放大器电路分析中的应用。     

三力平衡定理在静力学问题中的灵活应用

在静力学问题中,三力平衡定理应用广泛,本文着重探讨三力平衡定理的实质、运用时需要注意的问题、灵活应用的办法,通过案例进一步验证灵活应用三力平衡定理给静力学问题的解决带来的方便。     

算法思想在中等职业学校数学教学中的运用

时至今日,算法思想已成为计算科学领域十分重要的内容之一,在社会经济与科技发展中发挥着越来越重要的作用,甚至已发展成为现代人必须掌握的一种数学素养。每一位中等职业学校学生均应适应时代发展,不断提升个人的数学素养。本文分析了算法的基本内涵和主要特征,探讨了算法思想运用于中等职业学校教学的必要性,并着重阐述了如何将算法思想具体运用于中等职业学校数学教学。     

推广的cauchy微分中值定理“中间点”的渐近性

本文研究了当区间长度趋于无穷大时 ,推广的Cauchy微分中值定理“中间点”的渐近性。     

规模车辆调度问题的有效算法分析

物流配送车辆调度几十年来一直是一个研究的热点,特别是近阶段物流作为一个新兴的行业正在发展。本文首先介绍了车辆调度的定义和分类,针对其特点在目前各类优化方法中,选择了具有代表性的两个算法,节约启发式算法和遗传算法。对这两种算法在建模和原理上进行阐述,最后比较分析双方的优缺点和适用性。在现实运用中操作者可以根据各自所需进行合理选择。     

改进微粒群算法在机组组合问题中的应用

提出一种求解机组组合问题的改进微粒群优化算法.将机组启停状态变量和机组输出功率连续变量融合为一个变量,提出伪输出功率编码,降低计算的时间复杂度;对机组分类动态调整,对多时段有效地直接优化;对各种约束进行数学处理、修复处理,提高种群质量.优化结果显示该方法有效可行.     

极点的性状与柯西-阿达玛定理中极限的关联作用分析

给出幂级数     

蚁群算法在车间作业调度问题中的应用研究

混合蚁群算法在原有蚁群算法的基础上采用了新的信息素更新规则,把算法的效率和可用性提高了一个层次,通过实验验证混合蚁群算法对解决车间作业调度问题具有很好的性能。     

k-means算法在教学质量评价结果中的分析研究

将聚类算法应用于教学质量评价结果分析中,对教学质量评价结果各项指标进行聚类,得到不同等级的划分,并对聚类结果进行详细的分析,找出各项指标与最终评价结果间的隐含关系,改变了传统的以平均成绩排名先后来划分等级的不足。     

“数据结构”课程算法教学的实验研究

针对"数据结构"算法教学中存在的问题,对数据结构算法教学中内容呈现的理论和实际应用情况的分析, 选取PPT演示法和逐步演示法两种内容呈现方式进行教学实验, 得出逐步演示法有利于算法理解的结论.     

Apriori关联算法在学生教学能力分析中的应用

数据挖掘作为一种新兴的数据处理技术,在社会各领域得到了广泛应用。本文提出将数据挖掘技术应用于高师类学生教育教学能力的分析中。并以我校部分学生数据为对象,运用数据挖掘的重要模式Apriori关联规则进行数据挖掘。发现了影响学生教育教学能力的主要因素及相互关系,为高师类学校学生教育教学能力培养提供了决策依据。     

基于Python分析学生学习算法研究与实践

基于Python语言,结合“老师-学生”模型以及卷积自编码网络提出了Sound Auto Encoder算法,深入研究学生学习算法和实践研究,通过无监督特征学习的方式处理音频数据,根据自编码网络、卷积神经网络原理及相关工作,提出SoundAutoEncoder模型及SoundNet中的“老师-学生”模型.在音频数据的特征学习中,通过分析现有算法优势及局限,对SoundAutoEncoder算法模型网络结构及网络学习算法进行分析.通过实验,对算法Sound Auto Encoder和Sound Net进行对比,在五折上,Soimd Auto Encoder算法取得的结果要比Sound Net明显好;在低于600次迭代中,Soimd Auto Encoder算法的结果相较好,Sound Net算法基本处于训练初级阶段,且与可获得的最好结果尚有差距.     

“数学模型与实验”课程教学改革

数学建模与实验技术的系统学习与训练是培养大学生数学素质的最佳方式和有效途径,本文探讨了"数学模型与实验"课程的指导思想、内容设计以及教学方法等,为高校数学教学改革提供参考。     

决策树算法在高职院校成绩分析中的应用研究

通过对学生的成绩进行分析,能够让高职院校在开展教学的过程中做出更准确的决策,本文首先总结进行成绩分析对高职院校教学的作用,介绍了决策树算法的具体内容,并对如何在高职院校的成绩分析当中使用决策树算法进行了分析。     

《数学3》中“算法初步”的教材分析及教学建议

新课程实验教材《数学3》中的第一章"算法初步"是高中数学的新增内容,本文依据《数学课程标准》、新课程实验教材的实施要求以及高中数学的教学现状对"算法初步"的内容与课程学习目标、内容安排、教材编写的主要特点以及教学中应注意的几个问题等进行了认真分析和探讨,其目的是想与广大教师和教研员作进一步的交流,希望对教学研究、教师教学有一定的帮助。