利用Matlab对物理实验数据进行处理

本文以热电偶的定标实验、二极管伏安特性实验的数据处理为例,介绍了Matlab在物理实验数据处理中的应用。与传统的实验处理方法相比,用Matlab处理物理实验数据能有效避免手工处理所带来的误差,而且方法简单,适合在实验教学中使用。     

一类条件最值的多种解题思路

数学竞赛中．多次出现这种类型的问题：巳知f（x，y）=0，求g（x，y）的最值．其中f（x，y）、g（x，y）都是不含x、y一次项的二次多项式．本文以例说明这类问题的多种解题思路与方法，供大家参考．     

关于Sikkema—Bernstein多项式导数的迭代极限

本首先给出了Sikkema-Bernstein多项式的迭代极限及误差估计；然后构造一个整系数Sikkema-Bernstein型多项式，并给出了该多项式的导数逼近导函数是有界变差时的收敛阶估计式。     

关于矩阵特征值有关性质的探讨——线性代数教学思考

矩阵的特征值和特征向量是线性代数课程的重要内容,它们不仅在矩阵的可对角化问题中起着关键的作用,也在概率统计、物理、工程、经济学等领域有广泛应用。本文主要探讨矩阵的特征值的有关性质,希望能引发读者的思考,并对线性代数的教学起到一定的作用。     

《因式分解》解题思维探究

一、基础思维探究题型一:多项式的因式分解例1(2005年盐城市)下列因式分解中,结果正确的是()A.x2-4=(x 2)(x-2)B.1-(x-2)2=(x 1)(x 3)C.2m2n-8n3=2n(m2-4n2)D.x2-x 14=x2(1-1x 41x2)分析与解:A项正确运用平方差公式分解;B项将x-2看成一个整体用平方差公式分解为(x-1)(3-x);C项分解不彻底,m2-4n2还能继续分解;D项分解结果不是几个整式积的形式,所以选择A.【关键点拨】①透彻理解因式分解.②因式分解要分解到不能再分解为止.题型二:因式分解在生产中的实际应用例2在半径为R的圆形钢板上,冲去4个半径为r的小圆,如图所示,利用因式分解计算,…     

关于整系数不可约多项式的两个判别法的推广

本文推广了文〔１〕中的两个定理，得出的结果更具有一般性     

利用正交多项式做最小二乘法拟合

对给定的数据作拟合时导出的法方程组往往是失真的，甚至是严重的失真，为了避免此现象，本文采用正交多项式做最小二乘曲线拟合，从而在运算中不需解方程组，只用递推公式逐次形成曲线拟合函数。     

实验数据最小二乘法拟合的正交多项式程序研制

用正交多项式进行曲线拟会是一种处理实验数据的重要手段，而在程序研制过程中，曲线拟合的优度，以及正交多项式最佳阶数的选择是一个很关键的问题，本工作利用U检验，确定最佳阶数，用编制的程序来拟合实验数据，得到了令人满意的结果。     

三角函数值的数性研究

本文利用三角函数和整数的性质对三角函数中正、余弦值和正切值的数性进行了探讨,得到了两组一般性结论。     

等差数列{a＋（n—1）d}的方幂和

应用构造的多项式序列，得到n∑i=1[a (i-d)d]^m的一种求法，使自然数前几项方幂和的计算成为特解。