Monte-Carlo有限差分法和Monte-Carlo有限元法的一点注记

本文以二维调和方程第一边值问题为例，探讨了Monte-Carlo有限差分法和Monte-Carlo有限元法的概率实质，将差分法和有限元法的数值解表示成了统一的随机表达式，显示了有限差分法和有限元法共同的本质。     

一种利用混合优化算子求解旅行商问题的方法

利用遗传算法、社会群体优化算法和模拟退火算法等仿生类整体探索算法求解旅行商问题（TSP）,往往需要局部优化算子促进算法收敛。目前大多采用单一的n-opt算子而没有考虑利用其它算子或算子组合对旅行商路线进行优化。为此定义了P_Swap、FP_Swap和L_Swap等3个算子,在TSPLIB 数据集中选取18个实例,分别利用各个算子及组合对旅行商路线问题进行优化。对比分析结果显示,P_Swap算子的优化能力与2-opt算子相当,3个算子组合的优化能力明显强于2-opt算子,组合优化算法求得的最优解优于目前已知的大部分算法。     

数学高考中的概率问题

概率论是一门研究现实世界中广泛存存的随机现象规律性的数学分支，本世纪以来，由于社会、生产和科学技术的飞速发展，概率的应用日益广泛，已渗透到整个社会的方方面面，随着课程与考试的不断改革，在近几年的数学高考中概率问题越来越凸显出它的重要位置，成为高考命题的一个新视角。     

第十三章“感受概率”学习指导

【本章概述】 初步感受生活中有些事件的发生是确定的,有些事件的发生是不确定的（即随机的）;会区分确定事件、必然事件、不可能事件和随机事件,知道随机事件发生的可能性（即概率）有大有小;在具体情境中了解概率的意义,通过试验获取事件发生的频率,知道大量重复试验的频率可作为事件发生概率的估计值;通过猜想、试验、记录并分析试验结果等实践活动过程,培养和发展随机的观念,     

多方位变式训练 方可熟练定位

对于几何概型,关键是要构造出随机事件对应的几何图形,利用图形的几何度量来求随机事件的概率.所以解答几何概型类的题型都要涉及对图形的观察、思考与定位,以便获得表示区域Ω的几何度量μΩ与表示子区域A的     

随机评价，成就课堂精彩——数学课堂随机评价例谈

课堂随机评价表达的是最直接的感受,是课堂教学中使用频率较高、对学生影响较大的过程性评价,具有鲜明的随机性、灵活性和及时性,是课堂中师生情感交流的纽带。教师在课堂教学中对学生的随机评价,伴随着学生课堂学习的整个过程。恰当的随机评价,能使课堂充满生命活力,促进学生主动发展,成就课堂精彩。     

随学而导 巧妙生成

本文就什么是生成,预设和生成究竟有怎样的联系?预设生成和随机生成有怎样的关系,课堂上怎样让我们期待的精彩的随机生成成为现实,怎样让我们事先预设的有价值的生成如期实现等问题提出了自己的看法。笔者在阐述过程中,运用了随学而导的思想,一个随学的学,说明的是:备课时要关注学生的想法,上课时要关注学生的学况,评价时要关注学生的感受,练习时关注学生的差异。一个随学而导的导,说明的是:备课时,要善于整合学生的想法和教材的意图从而设计教学,上课时要善于捕捉学生反馈的信息从而组织教学,评价时善于利用评价手段发挥评价的激励和引导功能,练习时能够根据不同的学生提出不同的要求。     

《QBASIC语言》"随机函数"的情境教学

在《0BASIC语言》“随机函数”教学中运用情境教学可以提高学生的学习兴趣．增强教学效果。     

2．概率论讲座（3）（高一、高二、高三）（本期重点文章）

前面已经说过，概率是随机事件发生的可能性大小的数量表征，确定事件的概率，就是定量地对随机事件发生的可能性作出判断．显然，如果我们已经掌握了某些补充信息，那么，对我们判断的结论将产生影响，所谓条件概率，即是具有补充信息的概率．在这一讲中，我们讨论条件概率及与之有关的独立性的概念，它们都是概率论中十分重要的概念．     

微信红包随机金额生成算法模拟及应用

构造了微信红包随机金额的模拟算法,并验证了模拟算法的有效性。通过模拟算法,产生了大量微信红包随机金额数据,分析这些数据表明:(1)微信红包随机金额呈正态分布,是在红包份数较少的情况下,表现出的一种巧合,在红包份数较多的情况下,随机金额并不符合正态分布;(2)对一个微信随机红包,概率上,每个人抢到的红包金额是相等的,即抢红包的先后次序对抢到金额的多寡没有影响;(3)对一个微信随机红包,越晚产生的随机金额,其波动范围越大,即先抢红包的人,抢到平均金额的可能性比较高,后抢的人,要么抢到较小的金额,要么抢到较大的金额。