《计算机数学基础（A）》学习指导（二）

主要概念：随机现象与随机事件概率必然事件不可能事件事件的和、积、差、互不相容、对立等事件的独立性条件概率;主要公式：加法公式乘法公式条件概率计算公式全概率公式;主要性质：概率的基本性质;主要定理：事件的运算定理;主要方法：古典概率的计算方法 求事件之和的概率的计算方法 求事件之积的概率的计算方法 条件概率的计算方法 事件独立性的计算方法     

传统的概率计算方法融入全概率公式的研究

全概率公式是概率计算方法中非常有用的计算工具,为了使学生深刻体会它在概率论教学中的重要用途,填补全概率公式应用的不足,同时,也为了使传统的概率计算在方法及思路上有所创新,本文通过几个具体实例介绍了传统的概率计算方法中融入全概率公式的教学研究,并给出了详细讲解。阐述了在某些概率计算的教学中,教师不仅应该会用相应的传统概率计算方法,而且还应会使用全概率公式,以使概率论的教学方法不断改进,教学质量不断提高。     

关于“条件概率“的教学研究

本文结合实例解释了条件概率与概率、条件概率与乘积概率的关系.讨论了求条件概率的基本方法和技巧     

概率思想在数学证明中的应用

通过举例说明如何利用概率思想证明代数不等式以及求无穷级数的和及极限的方法,从中可以看到概率与其它数学分支的联系以及用概率思想解题的美妙之处,进一步阐明概率方法应用的广泛性。     

浅谈与概率公理化定义有关的概率计算问题的方法

概率问题是比较复杂的一类问题,本文通过对概率的公理化定义所涉及的概率问题的方法进行探讨,总结出几个有用的解题方法。     

概率统计思想与方法在实际问题中的应用

随着科学技术的不断发展,概率统计在人们生活和工作中的运用越来越广泛,但是,概率统计思想方法之间存在的内在联系并没有完全被人们掌握,因而我们研究的概率统计思想方法很多时候还只是停留在学术表面,而没有真正将概率统计思想方法应用到实际之中。为了能够将概率统计思想方法灵活的运用到实际当中,对其进行相应的研究就具有举足轻重的意义。     

深入理解内容本质，做好全概率公式的教学

全概率公式在求复杂事件的概率方面有重要作用,蕴含着重要的思想和方法.以具体案例引入,从特殊到一般给出全概率公式,在深入剖析全概率公式的基础上,分析使用公式的前提、蕴含的思想方法和实施步骤,给出全概率公式的应用和变形.     

基于认知理论的中学概率教学策略研究

概率是学生素质的重要组成部分.中学概率教学可遵循以下原则:认识不确定现象,初步体验事件发生的可能性大小;体会概率的意义,了解频率与概率的关系;通过实例进一步丰富对概率的认识,发展随机观念;强调归纳的思维方法;引导学生认真审题,确定合理的解题策略;引导学生一题多解,让学生感受求解概率问题方法的灵活性与多样性;引导学生开展课题研究,增强学生学概率用概率的创新意识与能力.     

由＂蒙特门＂难题管窥高中概率统计教学的＂软肋＂

突出概率统计应用价值,强化概率统计应用意识,提高学生运用概率统计思想方法解决实际问题的能力．     

新课程标准下如何做好初、高中概率教学衔接

中学概率课程的精髓是其思想和方法,发展和培养学生的随机性数学思维,加强实践和应用应贯穿于初、高中概率教学的始终,在教学思想上要做好初、高中概率教学的衔接,同时还要培养正确的概率直觉思维,把握好概率知识的层次和梯度,并注意教学内容和方法的衔接。     

辛钦定理证明一类广泛的重积分极限

用辛钦定理证明了一类广泛的重积分极限恒等式并给出几个应用实例.这体现了概率的思想方法在解决分析学中复杂问题的简洁性和独特性.     

“计算机网络”课程教学方法的改革

针对时下"计算机网络"课程教学的现状,提出了多媒体教学法、类比教学法、互动讨论式教学法、推演式教学法、DIY体验教学法、课内外结合式教学法等几点改革方法.强调课堂教学、实验教学、科研实践三者紧密地联系在一起,方能调动学生学习积极性.     

高等教育大众化研究方法的比较与反思

在高等教育大众化研究中，研究方法使用的状况如何反映了该方面研究的科学性、规范性和价值。中外高等教育大众化研究方法上的共同点是思辨方法为高等教育大众化研究的主要方法，比较方法和多学科方法受到重视；不同之处在于国外高等教育大众化研究注重方法的全面性和多样性，国内则以思辨为主，定量为补充；在思辨方法中，国内的研究是以感悟性为主，而国外的研究是以比较和多学科为主；国内外的研究方法在方法论意识和规范性上区别很大。     

非刑罚处罚方法之功能探析与体系完善

刑法中的非刑罚处罚方法可界分为普通非刑罚处罚方法、特殊非刑罚处罚方法、人民法院适用的非刑罚处罚方法和行政机关适用的非刑罚处罚方法。普通非刑罚处罚方法存在功能缺陷,为弥补功能缺陷,应完善其体系,增加普通非刑罚处罚方法种类。教育矫正是特殊非刑罚处罚方法应有的功能,现有的特殊非刑罚处罚方法种类稀少,难以有效发挥教育矫正功能,应当增加其种类;特殊非刑罚处罚方法在适用对象、适用原则上均有不足,需要完善。行政机关适用非刑罚处罚方法有悖法理,应将行政机关适用的部分非刑罚处罚方法植移入人民法院适用的非刑罚处罚方法体系之中。     

面向高校理工科学生的教学方法创新研究

通过对社会需求、教师教学方法、学生学习方法三个方面的现状进行需求分析,作者提出了一些针对现状的适应我国高校理工科学生学习的教师教学与学生学习方法。文中主要从如何引导高校理工科学生的应用创新展开了教学方法研究,提出了从授课对象、授课方法、授课手段三个方面创新教学,以满足目前社会对学生知识结构的需求和学生对所学知识方法的需求。最后从社会需求、教师教学方法、学生学习方法三个方面分析了引导学生应用创新应该深层次思考的问题。     

建构主义的教学方法评析

以抛锚式教学、支架式教学和随机访问教学为代表的建构主义教学方法与传统的教学方法有本质的区别，它的理论基础是建构主义的教学观，用于高级学习，在促进知识和学习能力的迁移方面更国吸效。建构主义教学方法的广泛应用是教学方法发展的趋势，必将对教学实践产生深刻的影响。     

教育评估方法技术初探

教育评估方法技术的更新、升级是推动教育评估规范化、专业化发展的关键要素,教育评估方法技术的科学、规范程度直接影响到评估结果的科学性和有效性。文章分析了教育评估方法技术的内涵,探讨了教育评估方法技术的分类,重点分析了定量评估和定性评估方法的优缺点,提出应研究开发教育评估综合方法技术,并探讨了教育评估综合方法技术的实施策略。     

Recent development of vortex method in incompressible viscous bluff body flows

INTRODUCTION A number of problems involve flows of gases orliquids over bluff bodies such as air flowing over carsand airplanes and wind blowing over bridges andbuildings. Many experiments or simulations havefocused on the above problems. In those phenomena,flows will not follow the solid bodies completely, butseparate from them and create wakes. The generationand shedding of large coherent vortex structures dueto flow separation make the bluff body flows complexand very difficult …     

论教育硕士毕业论文创作中的方法意识

研究方法和写作方法是教育硕士必须具备的基本素养,同时也是教育硕士毕业论文中最为薄弱的环节。方法意识淡薄、研究方法单一或成为摆设、研究方法应用不科学不恰当、写作方法不符合学术研究范式等是其毕业论文方法方面的主要问题。根据专业学位研究生的特点,可以通过明确研究方法类课程教学定位、采用案例式教学和改革论文指导模式等多种途径培养教育硕士的方法意识。     

On Using Bayesian Methods to Address Small Sample Problems

As Bayesian methods continue to grow in accessibility and popularity, more empirical studies are turning to Bayesian methods to model small sample data. Bayesian methods do not rely on asympotics, a property that can be a hindrance when employing frequentist methods in small sample contexts. Although Bayesian methods are better equipped to model data with small sample sizes, estimates are highly sensitive to the specification of the prior distribution. If this aspect is not heeded, Bayesian estimates can actually be worse than frequentist methods, especially if frequentist small sample corrections are utilized. We show with illustrative simulations and applied examples that relying on software defaults or diffuse priors with small samples can yield more biased estimates than frequentist methods. We discuss conditions that need to be met if researchers want to responsibly harness the advantages that Bayesian methods offer for small sample problems as well as leading small sample frequentist methods.