二次曲线拟合算法的统计性能分析与改进

传统的二次曲线拟合使用标准特征值分析算法。通过统计分析技术 ,可知该技术在拟合数字二次曲线时 ,存在估计偏差大、均方误差大的缺点。其产生原因是数据噪声的有色性和自相关函数矩阵的条件数过大 ,因此白化数据噪声和正则化变换是提高曲线拟合的有效措施。这从理论上有力地支持了Hartley提出的正则化算法。通过理论分析和计算机仿真实验 ,表明了降维EVD技术固有地同时具备噪声预白化功能和数据正则化功能 ,因此它能给出均方误差相当小的无偏估计。由于它无须进行预白化变换或正则化变换 ,并把最优化过程的维数从 6降为 2 ,所以它还具有计算快速、实现简单方便的优点。     

构造性方法在代数中的应用研究

选取了辗转相除法、合同变换、最小多项式、分裂域的唯一存在性等典型示例，介绍了构造性方法在代数中的应用，并将构造性方法归为数学模型方法。     

应当纠正数学概念的"一名多义"现象

文章例举了代数学中三个“一名多义”的概念,剖析了由于这三个概念的“一名多义”现象导致的相关理论的混乱,呼吁应当纠正数学概念的“一名多义”现象。     

具有多个分段点的分段函数表示为初等函数的方法

本文提供了一种化具有多个分段点的分段函数为初等函数的方法。     

直线拟合的最大似然原理

对被观测的物理量（x、y），测得n对观测值，对y的不等精度或x与y都有误差的两种情况下的直线拟会，本文用最大似然法来解释最小二乘法，并获得相应的结果．     

答案形式估计对解题的导向作用

奥加涅相、柯里亚金等研究指出:数学习题是一个系统:{Y,O,P,Z},其中的各要素分别为:Y表示习题的条件;O表示解题的依据;P表示解题的方法;Z表示习题的结论.按四要素中已知要素的多少可将数学习题分为标准性题(四要素均为已知)、训练性题(四要素中三个已知)、探索性题(四要素中两个已知)和问题性题(四要素中仅一个已知),并且习题的难度由易到难排列次序一般是:     

“多项式”的内容图示

通过对“多项式”一章的总结,利用框图的形式,说明了这一章内容的逻辑关系及奉章所讨论的核心问题及解决方法。     

浅谈GPS高程异常数据处理

通过采用直接运用已经得到的数学拟合模型来求解点的高程异常ζ值了,最后再得到该点的正常高。     

加速度检测仪数据校正

本文讨论声屏障检测仪检测振动加速度的误差分析、仿真研究、校正,并计算声屏障振动的速度、位移,利用机理分析法建立数学模型求解。问题一:先用matlab绘出原始数据图像,然后通过梯形积分方法,求得声屏障的速度、位移和对应的图像;通过matlab的Jarque-Bera正态检验算法,将图像与题目中所给理想状态下曲线进行比较分析,求得随机误差、系统误差对测量结果的影响程度。问题二:首先采用滑动平均滤波法消除随机误差,对积分后的信号采用LMS算法对误差趋势项分别进行一次拟合与二次拟合,求出拟合表达式,然后进行波形修正得到正确的速度和位移图像,最后通过图像验证计算结果。问题三可尝试用在医学信号处理等方面。     

浅析二项式定理的应用

二项式定理： 对于任意两个数a和b以及正整数n，总有（a＋b）n=Cn0an＋Cn2an-1b＋Cn2an-2b2＋…＋Cnran-rbr＋…＋Cnnbn,式中Cnm为组合数．公式右边的多项式称为二项展开式，又称牛顿二项展开式．