正项级数的一个新的判敛法

本文叙述了“比值”和“根值”判敛法的相似和不同之处，通过命题和例子说明后者比前者适用的范围更加广泛，并将两种判敛法结合，给出了一个的正项级数判敛法。     

广义积分的又一判敛法

1987年第6期《教材通讯》刊载了无穷限广义积分的“导数判敛法”,从一个侧面弥补了比较判敛法的不足.现在我们再给出另一个判敛法,它将给一类无穷限广义积分敛散性判别带来方便.     

再谈广义积分的判敛

本文首先指出,和无穷限广义积分的Cauchy判敛法相比,根值判敛法和对数判敛法并没有提高判敛的精度;接着论证它们也没有拓宽判敛的范围;末了,从提高无穷限广义积分的判敛精度着眼给出另一个对数判敛法。     

可用来建立正项级数判敛法则的一组定理

众所周知,正项级数sum from n=1 to ∞(1/n)1/n~p(P级数)和sum from n=2 to ∞(2/n)(1/nln~pn)都是当p>1收敛,当p≤1发散。本文根据这一事实推导出一组定理,为寻求正项级数的判敛法则提供了一般途径,由这些定理建立的判敛法则的“灵敏度”分别与上述两个级数的敛散速度相当,文中列举了四个实例,其中包括拉贝判敛法与伯尔特昂判敛法。     

广义积分的一种判敛法

本文给出了广义积分的一种判敛法——对数判敛法,并举例说明了仑比柯西判别法的优越之处。     

正项级数判敛的一个新定理

本文给出了一个关于正项级数判敛的新定理,其推论包括文[1]的结果＜推论2＞,且判敛性能强于高斯定理（推论3）。     

关于正项级数的判敛法

讨论了正项级数的判敛法,纠正了某数学分析教材用拉贝判别法解题的一处错误,并给出了一个不存在收敛最慢的正项级数的命题.     

羊文化与善、Yi、美的原始内涵

古代中国曾存在过一种以法及其善，Yi，美（三字均以“羊”为内核）为特质的“羊化”。古人将“羊”视作“神判”和“吉祥”物。法的古写作“法”，其中的“廉”就是神判“解廉”（Xie豸）。Xie豸也也就是古代中国原始法道德历史化中的“神羊”，善，Yi，美中的“羊”就是神判羊“廉”及其原始法的历史隐喻符号，善是古代对法的秉公和道德的公正体现：Yi是古人对法的践履和道德的力行体验，美是古人对法的敬仰和道德的价值取向。有别于蛙，虎，龙（图腾）的“羊”不是一个附加在灵物之上的吉祥物，其本身就是一个吉祥物（古“羊”即“祥”），因而羊是中华民族最具代表性的吉祥物，真正能够代表“黄河明”及其祥和循法与礼仪之邦的吉祥物不是表征帝王和皇权的“龙”，而是作为法道象征的“羊”。中华民族祥和循法，道德践履的优良传统与审美崇尚的诗性精神根植于古老的“羊化”。     

正项级数比值审敛法的无限改进及其哲学意义

对于正项级数∑^∞n=1 an=∑^∞n=1f（n）（an=f（n）〉0）,借助于比值f（n）/f（n＋1）（或其极限）,可以判其敛散性（收敛或发散）,但有失效的情况。对此,已有一些改进的方法。在此基础上．文章提出了无限改进的一种方法,并从哲学角度进行了分析,进而提出了正项级数“敛散级”的概念。     

说说“敛”与“歛”

敛和敛,字形相近,古书中往往混用。如《春秋左传》的“敛盂”,有作“(佥欠)盂”的;《荀子·富国》“厚刀布之敛”、《诗·大雅荡》“敛怨以为德”之“敛”,亦作“(佥欠)”的;有的词书径释“(佥欠)”为“敛”的异体字。其实,敛、(佥欠)二字的音、形、义都有差     

一类特殊的纯循环连分数的收敛性判定

纯循环连分数的收敛性是一个很复杂的问题,实二次无理数的无限简单连分数一定可以表为一个循环连分数,循环连分数一定收敛于一个实二次无理数.但对于一般的循环连分数,无法计算出这个收敛值.这里介绍一种使用特征方程的方法,来计算一类特殊的纯循环连分数的收敛值,针对这类特殊的纯循环连分数的收敛性做了一个定量的结论.     

简析现代中学地理课程价值内容体系的建构

自20世纪初地理被确立为我国的学校课程起,中学地理课程的价值问题就成为人们关注的重要理论问题和现实问题,但已有研究提出的地理课程价值内容基本停留在宏观层面,体现地理学科特性的具体价值内容揭示不够。纵观百年来我国不同时期地理课程标准(或地理教学大纲)可以看出,地理课程价值的内容不断得到拓展,它们沿着多条路径汇成了地理课程的"价值流",其中可持续发展教育、国际理解教育、公民教育、生活教育等已成为当代世界各国地理课程普遍追求的价值内容;开放性、动态生成性、结构层次性是地理课程价值体系的主要特点。     

单调有界数列必有极限与柯西收敛准则等价性证明

单调有界数列必有极限是极限理论中一个很重要的结论，而柯西收敛准则则以另一种形式表达了这一结论。本就是利用数学理论证明了这两个定理是等价的。     

基于改进遗传算法的智能型试卷自动生成系统的研究

针对传统的组卷算法具有组巷速度慢、成功率低、组卷质量不高等缺点，本文提出了一种新的数据库结构，并进一步提出了用改进的遗传算法求解组卷问题的方法。实践证明，在这种结构下的数据库能很好的配合改进的遗传算法实现智能组卷，组卷的成功率和收敛速度都得到了明显的提高，并且较好的克服了未成熟收敛现象，取得了较满意的组卷效果。     

《天宝遗事诸宫调》辑逸探析

由赵景深先生整理的元人王伯成所作《天宝遗事诸宫调》是现存三种诸宫调中的一种,它尽管是一个辑逸本,但由于在材料的取舍上采用了避熟就生的策略,在主题思想上确立了情乱为祝的基本观点,在表现人物方面成功地运用了散点辐辏的手法,所以呈现出独特的面貌,仍然具有弥足珍贵的价值。     

Wang-Ball曲线的扩展

提出了带形状参数的n次Wang-Ball调配函数,它是n次Wang-Ball基函数的扩展,它具有与n次Wang-Ball基函数相似的性质。基于给出的调配函数,构造了带形状参数的多项式曲线。参数λ具有明确的几何意义,当λ增大时,曲线将逼近于控制多边形,当λ=0时,即退化为n次Wang-Ball调配函数,它为曲线设计提供了一种有效的方法。     

A Simple Answer to a Simple Question on Changing Answers

In an article in the Winter 2011 issue of the Journal of Educational Measurement, van der Linden, Jeon, and Ferrara suggested that “test takers should trust their initial instincts and retain their initial responses when they have the opportunity to review test items.” They presented a complex IRT model that appeared to show that students would be worse off by changing answers. As noted in a subsequent erratum, this conclusion was based on flawed data, and that the correct data could not be analyzed by their method because the model failed to converge. This left their basic question on the value of answer changing unanswered. A much more direct approach is to simply count the number of examinees whose scores after an opportunity to change answers are higher, lower, or the same as their initial scores. Using the same data set as the original article, an overwhelming majority of the students received higher scores after the opportunity to change answers.     

文学与法律互动性初探

文学和法律同属社会科学和上层建筑的重要组成部分．随着社会政治与经济的发展．文学与法律的联系将越来越广泛，互动性将日益加强，契舍与趋同也将越来越大，互相史融的边缘学科也正在产生。为了让法律更好的服务于文学的发展，也为了让文学更好的服务于法律的健全和适用，我们需要去探索认识它们之间的这种互动、契合与趋同。     

An improved genetic algorithm for training layered feedforward neural networks

The new genetic algorithm for training layered feedforward neural networks proposed here uses a mutation operator for performing the search behaviors of local optimization. Combining the random restart method with the local search technique, the algorithm can converge asymptocally, to the optimal solution. Test with a practical example showed that the improved genetic algorthm is more efficient than the conventional genetic algorithm. Project supported by NSFC (No 39870940) and (G199054405-973) the National Key Scientific Research & Development Program.