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毕业论文资料，学校图书馆（网上）的期刊论文数据库很多啊，都是正式的论文。论文不难写，主要是把毕业设计搞出来。
matlab论文作者：佚名 转贴自：本站原创 点击数：21256 更新时间：2005-6-20 文章录入wuzechun基于MATLAB 的图像处理与分析X何希平1 , 张琼华2(1. 重庆工商大学实验实习中心,重庆400033 ; 2. 重庆工商大学图书馆,重庆400033)摘 要:介绍了MATLAB 图像处理工具箱中的函数,给出了图像处理与分析的技术实现,如用直方图均衡进行图像增强,通过形态学方法进行图像特征抽取与分析,借助于分水岭图像分割实现目标检测等。关键词:灰度图像;形态学变换;标记;分割;特征抽取中图分类号:TP 317. 4 文献标识码:AMATLAB6. 1(R12. 1) 是一套功能十分强大的工程计算及数据分析软件,其应用范围涵盖了数学、工业技术、电子科学、医疗卫生、建筑、金融、数字图像处理等各个领域。许多工程师和研究人员发现,MATLAB能迅速测试其构思,综合评测系统性能,并能借此快速设计出更多的解决方案,达到更高的技术要求。MATLAB 的图像处理工具箱,功能十分强大,支持的图像文件格式丰富,如3 . BMP , 3 . JPG, 3 . JPEG,3 . GIF , 3 . TIF , 3 . TIFF , 3 . PNG, 3 . PCX , 3 . XWD , 3 . HDF , 3 . ICO , 3 . CUR 等。利用MATLAB 所提理函数,并给出用MATLAB 实现图像处理与分析的应用技术实例。1 MATLAB 的图像处理工具概述MATLAB6. 1(R12. 1) 提供了20 类图像处理函数,涵盖了图像处理的包括近期研究成果在内的几乎所有的技术方法,是学习和研究图像处理的人员难得的宝贵资料和加工工具箱。这些函数按其功能可分为:图像显示;图像文件I/ O ;图像算术运算;几何变换;图像登记;像素值与统计;图像分析;图像增强;线性滤波;线性二元滤波设计;图像去模糊;图像变换;邻域与块处理; 灰度与二值图像的形态学运算;结构元素创建与处理;基于边缘的处理; 色彩映射表操作;色彩空间变换;图像类型与类型转换。2 应用MATLAB 工具箱进行图像分析处理2. 1 用直方图均衡实现图像增强当图像对比度较低,即灰度直方图分布区间较窄时,可用直方图均衡实现灰度分布区间展宽而达到图像增强的效果。下面是实现的源程序及相关功能的注解:%源程序:test1. mX 收稿日期:2003 - 02 - 27 ;修回日期:2003 - 03 - 30作者简介:何希平(1968 - ) ,男,四川人,博士生,重庆工商大学副教授,从事多媒体数据压缩、网络信息系统研究。. 1995-2005 Tsinghua Tongfang Optical Disc Co., Ltd. All rights reserved.clear , close all %清除所有内存变量、图形窗口I = imread(’pout. tif’); %将图像文件pout. tif 的图像像素数据读入矩阵Iimshow( I) %显示图像I ,图像对比度低,如图1afigure , imhist ( I) %在新图形窗口中显示图像I 的直方图,如图1c。可以注意到图像%亮度范围相当狭窄,并未完全覆盖可能的范围[0 ,255 ]I2 = histeq( I) ; %对图像I 做直方图均衡补偿在整个范围内展宽亮度值并输出到矩阵I2 ,因而改进了图像I 的对比度figure , imshow( I2) %在新图形窗口中显示新图像I2 , 如图1bfigure , imhist ( I2) %在新图形窗口中显示图像I2 的直方图, 如图1dimwrite ( I2 , ’pout2. png’); %将对比度调节的结果图像写入PNG格式的文件a 原图 b 直方图均衡结果图 c 原图像的直方图 d 结果图像的直方图图1 直方图均衡补偿消去图像噪声程序运行后,可得如图1 的对比图像。2. 2 用形态学方法进行图像处理与分析以rice. tif 为图像实例,介绍用形态学方法对灰度图像进行处理与分析的技术要点,即对灰度图像进行如下操作:去除图像的不均匀背景;用设置阈值的方法(thresholding) 将结果图像转换成二值图像;通过成分标记(components labeling) 返回图像中的目标对象属性,并计算目标对象的统计数字特征。其算法步骤描述如下:(1) 用工具箱函数imread 和imshow 读取和显示8 位灰度图,如图2a 。(2) 用形态学开运算(Morphological Opening) 估计背景。通过调用imopen 并对输入图像I 执行形态学开运算, 取半径为15 的圆盘结构元素,且结构元素通过函数strel 建立。形态学开运算有消除不能完全包含在半径为15 的圆盘内的目标对象的作用。注意到图像(如图2b) 中央的背景照度(background illumina2tion) 比底部要亮。(3) 用surf 指令察看背景图像。用Surf 指令创建近似背景的彩色表面图(如图2c) ,使人可以看到在一个矩形区域上的数学函数特征。在表面图中,[0 , 0 ] 表示原点, 或图像左上角,曲面图最高部分表示背景的最亮像素(从而rice. tif 的背景的最亮像素出现在图像中央行的附近,而最暗像素出现在图像的底部) 。(4) 从原图像中减去背景图像。须用图像处理工具箱的图像算术函数imsubtract 产生均匀的背景(如图2d) 。(5) 调节图像对比度。用imadjust 指令增大图像对比度(如图2e) 。imadjust 函数需要一个输入图像且也可带两个矢量: [ low high ] 和[ bottom top ] . 输出图像通过将输入图像中low 值映射到输出图像中的bot2tom 值、high 值映射到输出图像中的top 值,并将low 与high 间的值进行线性缩放而产生。(6) 对图像进行阈值处理。先调用graythresh ,自动计算一个适当的阈值;然后使用graythresh 返回的阈值,调用im2bw 执行阈值处理,将灰度图像转换成二值图像(如图2f) 。(7) 确定图像中的目标对象并予以标记。调用bwlabel 寻找连通成份而且用惟一的数字将他们分类标记。bwlabel 接受一个二值图像和指定各目标对象的连通性的值(4 或8 ,表示4 或8 连通) 作为输入。注意: 结果的准确性依赖于许多因素,包括: 目标对象的大小; 近似背景的准确程度; 是否设定连接3 2 第2 期 何希平等: 基于MATLAB 的图像处理与分析. 1995-2005 Tsinghua Tongfang Optical Disc Co., Ltd. All rights reserved.a 原图b 背景性参数为4 或8 ; 是否任何目标对象均相接(在这种情况下他们可能被标记为同一目标对象) ;在该实例中, rice 的一些谷粒正好相接,因此bwlabel 把它们视为了同一目标对象。(8) 查看标记矩阵。看一看bwlabel 产生的标记的近似形状是有用的。调用imcrop 并用鼠标选择包含某一目标对象的一部分及其一些背景的部分图,则所选部分图的像素值会在MAT2LAB 窗口中返回。若查看上面的结果,你会看到c 背景的表面图d 原图与背景的差一个对象的一角标以某数字标记k ,这意味着它是第k 个被bwlabel 分类的目标对象。imcrop 函数也可带矢量指定剪裁矩形的坐标。在这种情况下,它不执行交互式操作。举例来说,rect = [15 25 10 10 ] ; roi = imcrop (labeled ,rect)这个调用指定一个剪裁矩形的左上角坐标始于(15 ,25) ,而且高度和宽度均为10 。一种查看标记矩阵的好方法是将它显示成e 图像对比度调节结果 f 阈值处理后的二值图一种假彩色索引图像(如图2g) 。在假彩色索引图像中,将标记矩阵中区分每一对象的数字映射成了相关色彩映射矩阵中的一种不同的颜色。当把一个标记矩阵看成一个RGB 图像时,图像中的对象是比较容易区别的。为此, 使用la2bel2rgb 函数。使用该函数时,可以指定色彩映射表,背景颜色,以及标记矩阵中的对象如何映射为色彩映射表中的颜色。(9) 测量图像中的对象属性。regionprops 指令可测量图像中的对象或区域的属性,并返回一g 假彩色标记图h 谷粒大小分布图图2 形态学图像处理的对比分析结果个结构数组。当将其作用于一个图像成分的标记矩阵时,它为每个成分建立一个结构元素,而每一结构元素包含一个标记成分的一些基本属性。regionprops 函数支持对许多不同的属性予以测量, 但是设定属性参数为’basic’旨在返回最常用的三个量: 面积(Area) , 质心或块中心(Centroid) 和边框(BoundingBox) 。边框Bounding2Box 表示能容纳一个区域(所举实例中的谷粒)的最小长方形, 为四元素矢量: [ left top widthheight ] 。(10) 在图像中计算目标对象的统计特性。使用MATLAB 函数max , mean , 和hist 可计算被阈值处理的目标对象的一些统计属性(如图2h) 。图像处理工具箱也有一些统计函数,如mean2 和std2 ,适用于图像数据,因为他们对二维空间的数据返回单一值。下面是算法实现的程序代码:%程序代码:test2. mclear , close all ,I = imread(’rice. tif’); imshow( I) %读取和显示8 位灰度图rice. tif4 2 重庆工商大学学报 (自然科学版) 第20 卷. 1995-2005 Tsinghua Tongfang Optical Disc Co., Ltd. All rights reserved.background = imopen( I ,strel (’disk’,15) ) ; %取半径为15 的圆盘结构元素对图像用开运算估计背景figure ,imshow(background) %显示背景图figure , surf (double (background (1 :8 : end ,1 :8 : end) ) ) ,zlim( [ 0 255 ]) ; %显示背景的彩色表面图,对8 ×8 格点取样set(gca ,’ydir’,’reverse’);I2 = imsubtract ( I ,background) ; figure , imshow( I2) %从原图像中减去背景图像,并显示结果图I3 = imadjust ( I2 , stretchlim( I2) ,[0 1 ]) ;figure , imshow( I3) ; %调节图像对比度,并显示结果图level = graythresh( I3) ;bw = im2bw( I3 ,level) ; figure , imshow(bw) %将灰度图像转换成二值图像[ labeled ,numObjects ] = bwlabel(bw ,4) ; % 成分标记,4 具体指定4 - 连通成分.grain = imcrop (labeled) % 用鼠标选取实现交互式剪裁标记成分的一部分RGB-label = label2rgb(labeled , @spring , ’c’, ’shuffle’); %把一个标记矩阵转换成一个RGB 图像figure ,imshow(RGB-label) ;graindata = regionprops(labeled ,’basic’)%调用regionprops ,为rice 的每一经阈值处理%的谷粒返回一个基本属性的结构。由BoundingBox 的域返回四元素矢量: [ left top width height ]。graindata (51) . Area , graindata(51) .BoundingBox , graindata(51) . Centroidallgrains = [graindata. Area ] %用点号存取graindata 的所有元素的面积域并将该数据存入%新的矢量allgrains。这个步骤简化了对面积量的分析,因为不必使用域名存取面积。max(allgrains) %找最大谷粒的大小。allgrains 中的数据是一维的, 故函数mean 和std 是适用的。biggrain = find(allgrains = = ans) %使用find 指令返回该最大谷粒的成分标记mean(allgrains) %求平均粒径hist (allgrains ,20) %作包含20 个方柱的显示谷粒大小分布的直方图。直方图表明,在rice 图像中谷粒最通常的%大小在300 到400 个像素的范围内(如图2h) 。2. 3 用分水岭分割法检测连通目标在一个图像中检测目标是图像分割的一个例子。为分割连通目标,时常用Watershed 变换。如果把一幅图像看做一个具有山(高亮度) 和低谷(低亮度) 的表面,那么这个变换在一幅图像中找亮度低谷。实现包括下列步骤:(1) 读图像。读入图像afmsurf . tif , 它是一幅原子能显微镜下的衣料表面图像(如图3a) 。(2) 对比度最大化。注意到图像中有许多彼此连通的不同大小的对象。为使通过watershed 变换找到的低谷数目最小,我们使感兴趣的对象的对比度达到最大。对比度增强的一个常用的技术是综合应用top- hat 和bottom - hat 变换。top - hat 变换定义为原图像和它的开之差。图像的开是一与特定结构元素匹配的图像前景部分的集合(如图3b) 。bottom - hat 变换定义为在原图像和它的闭之间的差。图像的闭是一与特定结构元素匹配的图像背景的集合(如图3c) 。通用的结构元素是正方形,长方形,圆盘,菱形,球和线。既然图像中我们感兴趣的目标对象看起来像圆盘,我们用strel 函数建立一个半径为15 个像素的圆盘形结构元素。这个圆盘尺度是图像中的目标对象的平均半径的一个估计。(3) 图像相加减。看到top - hat 图像含有与结构元素匹配的对象的”巅峰”。相反,bottom - hat 图像显示出感兴趣的目标对象之间的间隙。为使目标对象与分隔它们的间隙之间的对比达到最大,用“原图+ top - hat 图像- bottom - hat 图像”得到增强的结果图(如图3d) 。(4) 转换感兴趣的对象。调用watershed 变换找出图像的亮度”低谷”,把imcomplement 函数作用于增强过的图像上,将感兴趣的目标对象转换为亮度低谷,得到增强图的补图(如图3e) 。(5) 检测亮度低谷。对所得补图运用imextendedmin 函数检测低于某特别阈值的所有亮度低谷。imextendedmin 函数的输出是一个二值(逻辑值) 图像(如图3f) 。二值图像中重要的是区域的位置而非区域的大小。用imimposemin 函数把补图改为只含有那些由imextendedmin 函数找到的低谷,并将低谷的像素值变为0 (8 位图像可能的深谷) (如图3g) 。(6) Watershed 分割。通过watershed 变换,可找出来所有含有强加给最小值的区域。用watershed 函数实现Watershed 分割。watershed 函数返回一个标记矩阵,它含有对应于watershed 区域的非负数。凡未落入5 2 第2 期 何希平等: 基于MATLAB 的图像处理与分析. 1995-2005 Tsinghua Tongfang Optical Disc Co., Ltd. All rights reserved.图3 用Watershed 分割法检测连通目标的图像渐近过程任何watershed 区域的像素均被赋予像素值0。用label2rgb把一个标记矩阵变为一幅图像(如图3h) 。(7) 从标记矩阵中抽取目标对象的特征。可用region2props 函数从标记矩阵中抽取特征。比如说,可以计算两个量(面积和方向) 并把他们看成彼此的一个函数。下面给出算法的实现代码:%程序代码:test3. mafm = imread (’afmsurf . tif’); figure , imshow(afm) , title (’surface im2age’);se = strel (’disk’, 15) ;Itop = imtophat (afm , se) ; figure , imshow( Itop , [ ]) , title (’top - hat im2age’);Ibot = imbothat (afm , se) ; figure , imshow( Ibot , [ ]) , title (’bottom - hatimage’);Ienhance = imsubtract (imadd ( Itop , afm) , Ibot) ; figure , imshow( Ien2hance) , title (’original + top - hat - bottom - hat’);Iec = imcomplement ( Ienhance) ; figure , imshow( Iec) , title (’complementof enhanced image’);Iemin = imextendedmin( Iec , 22) ; figure , imshow( Iemin) , title (’extend2ed minima image’);Iimpose = imimposemin ( Iec , Iemin) ; figure , imshow( Iimpose) , title ( ’imposed minima image’);wat = watershed( Iimpose) ;rgb = label2rgb(wat) ; figure , imshow(rgb) ;title (’watershed segmented image’);stats = regionprops (wat , ’Area’, ’Orientation’); area = [ stats ( :) .Area ] ; orient = [ stats( :) . Orientation] ;figure , plot (area , orient , ’b 3 ’); title (’Relationship of Particle Orienta2tion to Area’);xlabel (’particle area (pixels) ’); ylabel (’particle orientation (degrees) ’);参考文献:[1 ] 孙兆林.MATLAB 6. x 图像处理[M] . 北京:清华大学出版社,2002[2 ] 崔屹. 图像处理与分析———数学形态学方法及其应用[M] . 北京:科学出版社,2000[3 ] 张远鹏,董海,周文灵. 计算机图像处理技术基础[M] . 北京:北京大学出版社,1996Image processing and analysis based on MATLABHE Xi - ping1 , ZHANG Qiong - hua2(1. Center of Experiment and Practice ,ChongQing Technology and Business University ,ChongQing 400033 ,China ;2. Library , ChongQing Technology and Business University , ChongQing 400033 ,China)Abstract :This paper first introduces the functions of MATLAB image processing toolbox , then presents sometechniques in image processing and analysis , such as image enhancement by using histogram equalization , image fea2ture extracting and analysis with morphological methods , and objects detection through watershed image segmentation.Key words : grayscale intensity image ; morphological transform; labeling ; segmentation ; feature extraction责任编辑:杨祖彬6 2 重庆工商大学学报 (自然科学版) 第20 卷. 1995-2005 Tsinghua Tongfang Optical Disc Co., Ltd. All rights reserved.收稿日期:2002208224MATLAB 及其在图像处理中的应用许志影,李晋平(中国矿业大学资源学院,江苏徐州 221008)摘要: 介绍了MATLAB 的特点和功能,分析了MATLAB 在图像处理中的应用,并结合实例说明了MATLAB 在图像处理中关键词: MATLAB ; 图像处理; 边缘提取中图分类号: TN911. 73 文献标识码: AMATLAB and Its Application to Digital Image ProcessingXU Zhi2ying ,LI Jin2ping(School of Resource & Geoscience ,China University of Mining and Technology ,Xuzhou 221008 ,China)Abstract :Introduces properties and functions of MATLAB ,and analyses its applications to digital image processing ,finally ,displays the a2bility of MATLAB in image processing with an example.Keywords :MATLAB ;image processing ;edge detectionMATLAB 软件由美国Math Works 公司于1984 年推出,历经十几年的发展和竞争,现已成为( IEEE) 国际公认的最优秀的科技应用软件之一。作为一个跨平台的软件,MATLAB 已推出Unix、Windows 9x/ NT、Linux 和Mac 等十多种操作系统平台下的版本,大大方便了在不同操作系统平台下的研究工作。目前基于Windows 系统的最新版本已上升到MATLAB6. 5 ,它继承了以往版本的优点,非常容易使用。现在,MATLAB 已经发展成为一个系列产品:MATLAB 主包和各种工具箱(TOOLBOX) 。目前已经推出了30 多个工具箱,这些工具箱可分为两大类:功能性工具箱和学科性工具箱。功能性工具箱主要用来扩充其符号计算功能、图示建模仿真功能、文字处理功能以及硬件实时交互功能,能用于多种学科。而学科性工具箱是专业比较强的,如控制工具箱、信号处理工具箱、图像处理工具箱和小波工具箱等多个学科的专业工具箱。借助于这些工具箱,各个层次的研究人员就可方便地进行研究工作,提高工作效率。本文将简要介绍MATLAB6. 5 及其在图像处理中的应用,希望对从事图像处理工作的研究人员有所帮助。1 MATLAB 概述MATLAB 最初是作为矩阵实验室(Matrix Labora2tory) 用来提供通往LINPACK和EISPACK矩阵软件包接口的。后来,它逐渐发展成为通用科技计算和图视交互系统的程序语言,其数据的基本单元是矩阵。它的指令表达与数学、工程中常用的习惯形式十分相似,从而使许多用C 或Fortran 实现起来十分复杂和费时的问题用MATLAB 就可以轻松地解决。MAT2LAB 的典型应用包括:数学计算、算法研究、数据分析和计算结果可视化、建模与仿真等。1. 1 MATLAB的特点MATLAB 有三大特点:一是功能强大。主要包括数值计算和符号计算、计算结果和编程可视化、数学和文字统一处理、离线和在线计算。二是界面友好,编程效率高。MATLAB 是一种以矩阵为基本单元的可视化程序设计语言,语法结构简单,数据类型单一,指令表达与标准教科书的数学表达式相近。三是开放性强。MATLAB 有很好的可扩充性,可以把它当成一种更高级的语言去使用。使用它很容易编写各种通用或专用应用程序。1. 2 MATLAB的主要功能MATLAB 之所以成为世界顶级的科学计算与数学应用软件,是因为它随着版本的升级与不断完善而具有愈来愈强大的功能。我的回答超过数字没办法
国内：现如今二重积分基础理论的研究已经相当成熟，在实际应用中的研究还比较少，任何一门学问在历史发展过程中都会与时俱进，所以二重积分的发展趋势会在现有的基础上日益完善，尤其是在物理学、经济学等应用方面的研究会越来越深入，整个微积分体系会越来越完备
开题报告主要是“泛泛而谈”，你的题目要介绍二重积分的起源发展，重要意义，简略的介绍下二重积分的一些算法，不用具体介绍算法，再稍微介绍点应用方面的知识，都只需简略的介绍。
不定积分，是为定积分打基础的。因为大量的定积分，都是通过不定积分+牛顿莱布尼茨公式来解的。二重积分的物理意义，如果z=f(x,y)是个曲面的话，那么∫∫f(x,y)dxdy表示以z为穹顶的曲面圆柱体的体积。当然如果一个平面放置于xoy面上，他的面密度为f(x,y)的话，那么∫∫f(x,y)dxdy表示的就是这个平面的质量。还可以，比如在(x,y)∈D的范围内，求f(x,y)的平均值。设D的面积为S，那么平均值m=(1/S)∫∫f(x,y)dxdy
线性卷积的性质：符合结合律、交换律、分配律。
卷积公式如下：
卷积积分公式是（f *g）∧（x）=(x)·(x)，卷积是分析数学中一种重要的运算。设f（x）， g（x）是R1上的两个可积函数，作积分，可以证明，关于几乎所有的x∈（－∞，∞） ，上述积分是存在的。
这样，随着x的不同取值 ，这个积分就定义了一个新函数h(x)，称为f与g的卷积，记为h（x）=（f *g）（x）。容易验证，（f *g）（x）=（g *f）（x），并且（f *g）（x）仍为可积函数。
简介：
卷积与傅里叶变换有着密切的关系，以(x) ，(x)表示L1（R）1中f和g的傅里叶变换，那么有如下的关系成立：（f *g）∧（x）=(x)·(x)，即两函数的傅里叶变换的乘积等于它们卷积后的傅里叶变换。这个关系，使傅里叶分析中许多问题的处理得到简化。
由卷积得到的函数（f *g）（x），一般要比f，g都光滑。特别当g为具有紧支集的光滑函数，f 为局部可积时，它们的卷积（f *g）（x）也是光滑函数。利用这一性质，对于任意的可积函数 ， 都可以简单地构造出一列逼近于f 的光滑函数列fs（x），这种方法称为函数的光滑化或正则化。
这是完全两个东西：卷积是一种运算方式，针对线性时不变系统。最基础的应用就是：在时域中，一个输入，卷积上单位冲激响应，就可以得到输出。傅立叶变换的主要作用就是让函数在时域和频域可以相互转化。最显而易见的应用就是：当输入函数和单位冲激响应函数都被转化为频域函数后，两个频域函数直接做乘法（相对于上面说的时域函数的卷积），就可以得到输出的频域函数。最后再反变换回时域，就可以得到输出的时域函数。
小编准备了数学微积分论文选题-12月2日给2013毕业生这篇文章，希望会帮到2013年数学专业毕业生和各位老师们！例说微积分知识在数学解题中的应用微积分课堂教学与数学建模思想微积分课程教学中培养学生数学审美能力的探讨微积分MATLAB数学实验"微积分"教学中融入数学文化的教学设计微积分教学中渗透数学建模思想探讨《经济数学基础(微积分)》精品课程建设的实践与探索浅谈微积分与数学软件相结合的教学微积分MATLAB数学实验数学建模思想融入微积分课程教学初探微积分教学中渗入数学文化的实践与思考高中数学新课程微积分的课程设计分析2009年浙江省高等数学(微积分)文专组竞赛试题评析数学思想方法及其在微积分教学中的运用研究高中数学教科书中微积分内容的整体比较微积分中数学语言的时序性微积分方法在初等数学中的应用研究微积分方法在初等数学教学中的应用高等数学中微积分证明不等式的探讨转变教育教学观念培养学生的数学素质——浅议高职中《微积分》的教学逾越形式化极限概念的微积分课程--《普通高中数学课程标准(实验)》实证研究浅谈高等数学中微积分的经济应用英国A水平数学考试中的微积分简析高等数学教学中如何合理使用教材——从"微积分基本公式"一节的教材使用谈起大学数学教学中开展研究性学习的探索与实践——以《微积分》教学为例对高中数学微积分的理解及教学建议例谈微积分方法在初等数学教学中的应用关于中学数学中微积分教学的思考2008年浙江省高等数学(微积分)文专组竞赛试题评析将数学建模融入微积分教学的探索(责任编辑：论文题目网)
第一个答案为（-1/2的x的平方+2x-3/2)第二个（1/2的x的平方-2x+2）具体的方法是：把（2-x）积分就是求出谁的倒数为（2-x）然后先代入上限，再减去代入下限的值，即可
这里应注意定积分与不定积分之间的关系：若定积分存在，则它是一个具体的数值，而不定积分是一个函数表达式，它们仅仅在数学上有一个计算关系（牛顿-莱布尼茨公式）。一个函数，可以存在不定积分，而不存在定积分；也可以存在定积分，而不存在不定积分。一个连续函数，一定存在定积分和不定积分；若只有有限个间断点，则定积分存在；若有跳跃间断点，则原函数一定不存在，即不定积分一定不存在。
复变函数论的奠基人19世纪，复变函数论逐渐成为数学的一个独立分支，柯西为此作了奠基性的工作。复函数与复幂级数《分析教程》中有一半以上篇幅讨论复数与初等复函数，这表明柯西早就把建立复变函数论作为分析的一项重要工程。他以形式方法引进复数（“虚表示式”），定义其基本运算，得到这些运算的性质。他比照实的情形定义复无穷小与复函数的连续性。复积分柯西写于1814年的关于定积分的论文是他创立复变函数论的第一步。文中给出了所谓柯西－黎曼方程；讨论了改变二重积分的次序问题，提出了被积函数有无穷型间断点时主值积分的观念并计算了许多广义积分。柯西写于1825年的关于积分限为虚数的定积分的论文，是一篇力作。文中提出了作为单复变函数论基础的“柯西积分定理”。柯西本人用变分方法证明了这条定理，证明中曲线连续变形的思想，可以说是“同伦”观念的萌芽。文中还讨论了被积函数出现一阶与m阶极点时广义积分的计算。残数演算术语“残数”首次出现于柯西在1826年写的一篇论文中。他认为残数演算已成为“一种类似于微积分的新型计算方法”，可以应用于大量问题。复变函数论的建立
数学系开题报告范文
开题报告是随着现代科学研究活动计划性的增强和科研选题程序化管理的需要而产生的。下面是我为大家整理的数学系开题报告范文，欢迎阅读。
课题名称： 实积分与复积分的比较研究
一、课题的来源及意义
通过对《数学分析》和《复变函数》的学习，我了解到《复变函数论》中的许多知识都是在《数学分析》基础上延伸、拓展的，而复积分在很大程度上说，它就是把实积分的变量范围拓宽了，即在复数域中进行积分。积分学是在古代东西方微积分思想萌发和微积分创立前夕欧洲的思想社会背景的基础上，经过多代数学家研究、探索最终形成完整的数学理论。实积分与复积分的比较研究是值得我思考和研究的一个课题。
积分学是函数论中的一个重要内容，无论是实积分还是复积分，都是研究函数的重要工具，而且在几何、物理和工程技术上，都有着广泛的应用。复积分是复变函数论中的一个重要部分，它在研究复变函数，特别是解析函数时所起的作用远远超过实积分在研究实变函数时所起的作用。无论是在研究复变函数、微分、级数，还是它们的各方面应用，都用到复变函数的积分理论。复积分是实积分的推广，而实积分的计算又用到复积分，因此，比较研复积分和实积分性质和应用对于深刻理解复变函数的理论，并用利用这些理论来解决数学及其他学科中的各种实际问题，都是有十分重要的意义。
二、国内外发展状况及研究背景
国内许多数学家对积分学进行分析和研究，而且许多大学教师也对复积分和实积分进行研究。陇东学院数学的完巧玲就对“利用复积分计算实积分”进行了全面的研究，而且还发表过相关的论文;陕西教育学院的王仲建也发表过“实积分与复积分的联系与区别”的相关论文。国外对积分学的研究要比国内的研究更广泛和深远。实积分和复积分是积分学的具体内容，现代的积分与以前的积分有着一定的区别，但它却是在以前的基础上，经过多代数学家的完善而形成的。积分学最初起源于微积分(微积分起源于牛顿、莱布尼兹)，微积分的核心概念是----极限，这个理论的`完善得力于19世纪柯西和魏尔斯特拉斯的工作。17世纪利用积分学求面积、曲线长始于开普勒，他发表了《测量酒桶体积的新科学》。托里拆利、费马、帕斯卡等数学家对以前的积分进行了缺点修补和完善使得积分更接近现代的积分。积分不仅是研究函数的工具，而且在其他方面如几何、物理和工程技术上也有广泛的应用。
三、课题研究的目标和内容
通过对实积分与复积分的比较研究这个课题的研究，熟悉和掌握实积分和复积分的概念和类型，并对其进行分类、归纳，找出它们之间的区别与联系，并了解复积分和实积分的相关应用。
(1)实积分和复积分比较研究课题的研究背景、该课题目前国内外展的状况以及该课题研究的意义等。
(2)实积分和复积分的相关概念(定积分、曲线积分)及它们的性质和计算方法。
(3)对实积分与复积分的定义、性质、计算方法、应用方面进行比较;实积分与复积分的联系(应用复积分来计算实积分，结合例题进行分析、说明)。
四、本课题研究的方法
课题将通过分析、对比、综合等方法对实积分与复积分进行比较研究，最后通过例证说明利用复积分可以解决一些实积分问题。
五、课题的进度安排：
第一阶段：搜集资料，确定选题范围，联系指导老师(20XX秋1--7周)
第二阶段：选定题目、填写开题报告，准备开题 (20XX秋8--12周)
第三阶段：指导教师指导调研、收集资料、准备撰写初稿 (20XX秋13周--20XX春6周)
第四阶段：撰写初稿、在指导老师的指导下修改论文 (20XX春7--14周)
第五阶段：提交论文，准备答辩，论文总结 (20XX春15--16周)
六、参考文献
[1] 钟玉泉. 复变函数论[M]. 第3版.北京:高等教育出版社,2004
[2] 华东师范大学数学系. 数学分析[M].第3版.高等教育出版社,2001
[3] 四川大学数学系. 高等数学(第4册)[M].北京:高等教育出版社,2002
[4] 严子谦, 等. 数学分析(第一册)[M].北京:高等教育出版社,2004
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