关于线性代数,首先搞清楚线代都能干什么:求Ax=B的时候,我们不是基于求解具体的解,而是先研究A的各种特性,看看这些特性是如何影响Ax=B的解的。所有的特性就是行列式,矩阵,秩,特征向量和特征值,等等。这就是线性代数的主要内容。它的应用就是对于向量和方程作正交分解(对角化,特征向量),达到降低方程组维数的作用,使得经典方法那一求解的问题变得可解,应用在图像处理,天气预测等诸多领域。具体的你可以看看我的blog的讲解。--------------------------------------漫谈高数(二)方程和矩阵的物理含义漫谈高数(三)线性相关和秩的物理意义漫谈高数(四)特征向量物理意义漫谈高数(七)正交,相关,消元漫谈高数(八)正交分析和谱分析
线性代数是高等代数的一大分支。我们知道一次方程叫做线性方程,讨论线性方程及线性运算的代数就叫做线性代数。在线性代数中最重要的内容就是行列式和矩阵。行列式和矩阵在十九世纪受到很大的注意 , 而且写了成千篇关于这两个课题的文章。向量的概念 , 从数学的观点来看不过是有序三元数组的一个集合 , 然而它以力或速度作为直接的物理意义 , 并且数学上用它能立刻写出 物理上所说的事情。向量用于梯度 , 散度 , 旋度就更有说服力。同样 , 行列式和矩阵如导数一样(虽然 dy/dx 在数学上不过是一个符号 , 表示包括△y/△x的极限的长式子 , 但导数本身是一个强有力的概念 , 能使我们直接而创造性地想象物理上发生的事情)。因此,虽然表面上看,行列式和矩阵不过是一种语言或速记,但它的大多数生动的概念能对新的思想领域提供钥匙。然而已经证明这两个概念是数学物理上高度有用的工具。 线性代数学科和矩阵理论是伴随着线性系统方程系数研究而引入和发展的。 行列式的概念最早是由十七世纪日本数学家关孝和提出来的,他在 1683 年写了一部叫做《解伏题之法》的著作,意思是 “ 解行列式问题的方法 ” ,书里对行列式的概念和它的展开已经有了清楚的叙述。欧洲第一个提出行列式概念的是德国的数学家, 微积分学奠基人之一 莱布 尼 兹 ( Leibnitz , 1693 年) 。 1750 年 克莱姆( Cramer ) 在他的《线性代数分析导言》( Introduction d l'analyse des lignes courbes alge'briques )中 发表了求解线性系统方程的重要基本公式(既人们熟悉的 Cramer 克莱姆法则)。 1764 年 , Bezout 把确定行列式每一项的符号的手续系统化了。对给定了含 n 个未知量的 n 个齐次线性方程 , Bezout 证明了系数行列式等于零是这方程组有非零解的条件。 Vandermonde 是第一个对行列式理论进行系统的阐述 ( 即把行列 ' 式理论与线性方程组求解相分离 ) 的人。并且给出了一条法则,用二阶子式和它们的余子式来展开行列式。就对行列式本身进行研究这一点而言,他是这门理论的奠基人。 Laplace 在 1772 年的论文《对积分和世界体系的探讨》中 , 证明了 Vandermonde 的一些规则 , 并推广了他的展开行列式的方法 , 用 r 行中所含的子式和它们的余子式的集合来展开行列式,这个方法现在仍然以他的名字命名。 德国数学家雅可比( Jacobi )也于 1841 年总结并提出了行列式的系统理论。另一个研究行列式的是法国最伟大的数学家 柯西 (Cauchy) ,他大大发展了行列式的理论,在行列式的记号中他把元素排成方阵并首次采用了双重足标的新记法,与此同时发现两行列式相乘的公式及改进并证明了 laplace 的展开定理。相对而言,最早利用矩阵概念的是 拉格朗日( Lagrange ) 在 1700 年后的双线性型工作中体现的。拉格朗日期望了解多元函数的最大、最小值问题,其方法就是人们知道的拉格朗日迭代法。为了完成这些,他首先需要一阶偏导数为 0 ,另外还要有二阶偏导数矩阵的条件。这个条件就是今天所谓的正、负的定义。尽管拉格朗日没有明确地提出利用矩阵。 高斯( Gauss ) 大约在 1800 年提出了高斯消元法并用它解决了天体计算和后来的地球表面测量计算中的最小二乘法问题。(这种涉及测量、求取地球形状或当地精确位置的应用数学分支称为测地学。)虽然高斯由于这个技术成功地消去了线性方程的变量而出名,但早在几世纪中国人的手稿中就出现了解释如何运用“高斯”消去的方法求解带有三个未知量的三方程系统。在当时的几年里,高斯消去法一直被认为是测地学发展的一部分,而不是数学。而高斯 - 约当消去法则最初是出现在由 Wilhelm Jordan 撰写的测地学手册中。许多人把著名的数学家 Camille Jordan 误认为是“高斯 - 约当”消去法中的约当。 矩阵代数的丰富发展,人们需要有合适的符号和合适的矩阵乘法定义。二者要在大约同一时间和同一地点相遇。 1848 年英格兰的 J.J. Sylvester 首先提出了矩阵这个词,它来源于拉丁语,代表一排数。 1855 年矩阵代数得到了 Arthur Cayley 的工作培育。 Cayley 研究了线性变换的组成并提出了矩阵乘法的定义,使得复合变换 ST 的系数矩阵变为矩阵 S 和矩阵 T 的乘积。他还进一步研究了那些包括矩阵逆在内的代数问题。著名的 Cayley- Hamilton 理论即断言一个矩阵的平方就是它的特征多项式的根,就是由 Cayley 在 1858 年在他的矩阵理论文集中提出的。利用单一的字母 A 来表示矩阵是对矩阵代数发展至关重要的。在发展的早期公式 det( AB ) = det( A )det( B ) 为矩阵代数和行列式间提供了一种联系。 数学家 Cauchy 首先给出了特征方程的术语,并证明了阶数超过 3 的矩阵有特征值及任意阶实对称行列式都有实特征值;给出了相似矩阵的概念,并证明了相似矩阵有相同的特征值;研究了代换理论, 数学家试图研究向量代数,但在任意维数中并没有两个向量乘积的自然定义。第一个涉及一个不可交换向量积(既 v x w 不等于 w x v )的向量代数是由 Hermann Grassmann 在他的《线性扩张论》( Die lineale Ausdehnungslehre ) 一 书中提出的。 (1844) 。他的观点还被引入一个列矩阵和一个行矩阵的乘积中,结果就是现在称之为秩数为 1 的矩阵,或简单矩阵。在 19 世纪末美国数学物理学家 Willard Gibbs 发表了关于《向量分析基础》 ( Elements of Vector Analysis ) 的著名论述。其后物理学家 P. A. M. Dirac 提出了行向量和列向量的乘积为标量。我们习惯的列矩阵和向量都是在 20 世纪由物理学家给出的。 矩阵的发展是与线性变换密切相连的。到 19 世纪它还仅占线性变换理论形成中有限的空间。现代向量空间的定义是由 Peano 于 1888 年提出的。二次世界大战后随着现代数字计算机的发展,矩阵又有了新的含义,特别是在矩阵的数值分析等方面。 由于计算机的飞速发展和广泛应用,许多实际问题可以通过离散化的数值计算得到定量的解决。于是作为处理离散问题的线性代数,成为从事科学研究和工程设计的科技人员必备的数学基础。
启迪每个认得一生中都会有一件事能给他或者是她一个启示。我就遇到过一件让我深受启发的事情,至今我还难以忘却。那件事就发生在五月一日的时候,那天风和日丽,正好是出去逛街的好时候。我和妈妈商定了出去买东西,去逛街,我们在大街上逛着。快到中午了,这时,迎着面走来了一对母子,他们穿着外国进口的最新潮流款式的衣服,脖子上面挂着一条金项链,手上带着两枚金戒指。他们的打扮迎来了旁边人们的注意,他们走路的时候是趾高气扬的,以显示出来那个样子十分威风。就在这时,他们的目光落在了桥上,那儿有一个人正在推者煤气输运三轮车吃力地走着,还不时地发出“嗨哟嗨哟”的气喘的声音。那位阿姨见了这个情景便立刻跟正在一旁看的儿子说了起来:“那,你看,你看见了吧,这个人从小不好好学习,只顾着玩,大学也考不上,工作也找不到,现在只能在这里干这些粗的累的活。你如果现在不好好学习,将来呢也只能去干这一些下等活粗活了。”那孩子本来想去帮那个人一下,但是听见了他妈妈的话之后,就把他那只伸出援助之手又收了回来,并胆怯地对他的妈妈说:“我知道了。”当他的妈妈知道哪那个送煤气的工人是她单位里面的张科长时,(因为张科长正在为那个小区义务劳动呢!)便连忙跑过去去拍那个所谓的科长的马屁。。。。。。 今天,我没有去逛街。刚才发生的那一幕幕,我至今还难以忘却。高傲的奉承小人(阿姨),呆板的听话儿子(小孩)。在那个阿姨身上,我明白了所谓的两面人的含义,那种人是最可恨、最可耻的,那种人是中华人民的耻辱,我发誓以后我绝对不会去当那种人的。
关于线性代数,首先搞清楚线代都能干什么:求Ax=B的时候,我们不是基于求解具体的解,而是先研究A的各种特性,看看这些特性是如何影响Ax=B的解的。所有的特性就是行列式,矩阵,秩,特征向量和特征值,等等。这就是线性代数的主要内容。它的应用就是对于向量和方程作正交分解(对角化,特征向量),达到降低方程组维数的作用,使得经典方法那一求解的问题变得可解,应用在图像处理,天气预测等诸多领域。具体的你可以看看我的blog的讲解。--------------------------------------漫谈高数(二)方程和矩阵的物理含义漫谈高数(三)线性相关和秩的物理意义漫谈高数(四)特征向量物理意义漫谈高数(七)正交,相关,消元漫谈高数(八)正交分析和谱分析
我也想要啊~~~
关于线性代数,首先搞清楚线代都能干什么:求Ax=B的时候,我们不是基于求解具体的解,而是先研究A的各种特性,看看这些特性是如何影响Ax=B的解的。所有的特性就是行列式,矩阵,秩,特征向量和特征值,等等。这就是线性代数的主要内容。它的应用就是对于向量和方程作正交分解(对角化,特征向量),达到降低方程组维数的作用,使得经典方法那一求解的问题变得可解,应用在图像处理,天气预测等诸多领域。具体的你可以看看我的blog的讲解。--------------------------------------漫谈高数(二)方程和矩阵的物理含义漫谈高数(三)线性相关和秩的物理意义漫谈高数(四)特征向量物理意义漫谈高数(七)正交,相关,消元漫谈高数(八)正交分析和谱分析
代数学的一个分支,主要处理线性关系问题。线性关系意即数学对象之间的关系是以一次形式来表达的。例如,在解析几何里,平面上直线的方程是二元一次方程;空间平面的方程是三元一次方程,而空间直线视为两个平面相交,由两个三元一次方程所组成的方程组来表示。含有 n个未知量的一次方程称为线性方程。关于变量是一次的函数称为线性函数。线性关系问题简称线性问题。解线性方程组的问题是最简单的线性问题。 九章算术线性代数作为一个独立的分支在20世纪才形成,然而它的历史却非常久远。最古老的线性问题是线性方程组的解法,在中国古代的数学著作《九章算术·方程》章中,已经作了比较完整的叙述,其中所述方法实质上相当于现代的对方程组的增广矩阵的行施行初等变换,消去未知量的方法。随着研究线性方程组和变量的线性变换问题的深入,行列式和矩阵在18~19世纪期间先后产生,为处理线性问题提供了有力的工具,从而推动了线性代数的发展。向量概念的引入,形成了向量空间的概念。凡是线性问题都可以用向量空间的观点加以讨论。因此,向量空间及其线性变换,以及与此相联系的矩阵理论,构成了线性代数的中心内容。线性代数的含义随数学的发展而不断扩大。线性代数的理论和方法已经渗透到数学的许多分支,同时也是理论物理和理论化学所不可缺少的代数基础知识。
线性代数(Linear Algebra)是数学的一个分支,它的研究对象是向量,向量空间(或称线性空间),线性变换和有限维的线性方程组。向量空间是现代数学的一个重要课题;因而,线性代数被广泛地应用于抽象代数和泛函分析中;通过解析几何,线性代数得以被具体表示。线性代数的理论已被泛化为算子理论。由于科学研究中的非线性模型通常可以被近似为线性模型,使得线性代数被广泛地应用于自然科学和社会科学中。线性代数的主要内容是研究代数学中线性关系的经典理论。由于线性关系是变量之间比较简单的一种关系,而线性问题广泛存在于科学技术的各个领域,并且一些非线性问题在一定条件下 , 可以转化或近似转化为线性问题,因此线性代数所介绍的思想方法已成为从事科学研究和工程应用工作的必不可少的工具。尤其在计算机高速发展和日益普及的今天,线性代数作为高等学校工科本科各专业的一门重要的基础理论课,其地位和作用更显得重要。 线性代数主要研究了三种对象:矩阵、方程组和向量.这三种对象的理论是密切相关的,大部分问题在这三种理论中都有等价说法.因此,熟练地从一种理论的叙述转移到另一种去,是学习线性代数时应养成的一种重要习惯和素质.如果说与实际计算结合最多的是矩阵的观点,那么向量的观点则着眼于从整体性和结构性考虑问题,因而可以更深刻、更透彻地揭示线性代数中各种问题的内在联系和本质属性.由此可见,只要掌握矩阵、方程组和向量的内在联系,遇到问题就能左右逢源,举一反三,化难为易. 一、注重对基本概念的理解与把握,正确熟练运用基本方法及基本运算。线性代数的概念很多,重要的有: 代数余子式,伴随矩阵,逆矩阵,初等变换与初等矩阵,正交变换与正交矩阵,秩(矩阵、向量组、二次型),等价(矩阵、向量组),线性组合与线性表出,线性相关与线性无关,极大线性无关组,基础解系与通解,解的结构与解空间,特征值与特征向量,相似与相似对角化,二次型的标准形与规范形,正定,合同变换与合同矩阵。 我们不仅要准确把握住概念的内涵,也要注意相关概念之间的区别与联系。 线性代数中运算法则多,应整理清楚不要混淆,基本运算与基本方法要过关,重要的有: 行列式(数字型、字母型)的计算,求逆矩阵,求矩阵的秩,求方阵的幂,求向量组的秩与极大线性无关组,线性相关的判定或求参数,求基础解系,求非齐次线性方程组的通解,求特征值与特征向量(定义法,特征多项式基础解系法),判断与求相似对角矩阵,用正交变换化实对称矩阵为对角矩阵(亦即用正交变换化二次型为标准形)。 二、注重知识点的衔接与转换,知识要成网,努力提高综合分析能力。 线性代数从内容上看纵横交错,前后联系紧密,环环相扣,相互渗透,因此解题方法灵活多变,学习时应当常问自己做得对不对?再问做得好不好?只有不断地归纳总结,努力搞清内在联系,使所学知识融会贯通,接口与切入点多了,熟悉了,思路自然就开阔了。 例如:设A是m×n矩阵,B是n×s矩阵,且AB=0,那么用分块矩阵可知B的列向量都是齐次方程组Ax=0的解,再根据基础解系的理论以及矩阵的秩与向量组秩的关系,可以有 r(B)≤n-r(A)即r(A)+r(B)≤n 进而可求矩阵A或B中的一些参数上述例题说明,线性代数各知识点之间有着千丝万缕的联系,代数题的综合性与灵活性就较大,同学们整理时要注重串联、衔接与转换。 三、注重逻辑性与叙述表述 线性代数对于抽象性与逻辑性有较高的要求,通过证明题可以了解考生对数学主要原理、定理的理解与掌握程度,考查考生的抽象思维能力、逻辑推理能力。大家复习整理时,应当搞清公式、定理成立的条件,不能张冠李戴,同时还应注意语言的叙述表达应准确、简明。
解:分享一种解法。用“丨a,b,c:β1;d,e,f:β2;g,h,i:β3丨”表示线性方程系数和值构成的广义行列式的各元素。广义行列式A=丨1,1,1:0;1,2,a:0;1,4,a^2:0丨。将第1行元素乘以(-1)分别加到第2、第3行上,A→丨1,1,1:0;0,1,a-1:0;0,3,a^2-1:0丨;再将第2行元素乘以(-3)分别加到第3行上,A→丨1,1,1:0;0,1,a-1:0;0,0,a^2-1-3(a-1):0丨。∴a^2-1-3(a-1)≠0,即a≠1、a≠2时,方程有唯一解,x1=x2=x3=0。此时,与方程x1+2x2+x3=a-1没有公共解。故,只有a=1或者a=2时,方可能有公共解。①a=1时,由原方程组,解得x2=0,x1=-x3,完全满足x1+2x2+x3=a-1=0,∴其公共解是x2=0,x1=-x3,其中x3为任意数。②a=2时,由原方程组,解得x1=0,x2=-x3,代入方程x1+2x2+x3=a-1=1,得x2=1、x3=-1。∴其公共解是x1=0,x2=1、x3=-1。供参考。
联立四个方程即可
代数学的一个分支,主要处理线性关系问题。线性关系意即数学对象之间的关系是以一次形式来表达的。例如,在解析几何里,平面上直线的方程是二元一次方程;空间平面的方程是三元一次方程,而空间直线视为两个平面相交,由两个三元一次方程所组成的方程组来表示。含有 n个未知量的一次方程称为线性方程。关于变量是一次的函数称为线性函数。线性关系问题简称线性问题。解线性方程组的问题是最简单的线性问题。 九章算术线性代数作为一个独立的分支在20世纪才形成,然而它的历史却非常久远。最古老的线性问题是线性方程组的解法,在中国古代的数学著作《九章算术·方程》章中,已经作了比较完整的叙述,其中所述方法实质上相当于现代的对方程组的增广矩阵的行施行初等变换,消去未知量的方法。随着研究线性方程组和变量的线性变换问题的深入,行列式和矩阵在18~19世纪期间先后产生,为处理线性问题提供了有力的工具,从而推动了线性代数的发展。向量概念的引入,形成了向量空间的概念。凡是线性问题都可以用向量空间的观点加以讨论。因此,向量空间及其线性变换,以及与此相联系的矩阵理论,构成了线性代数的中心内容。线性代数的含义随数学的发展而不断扩大。线性代数的理论和方法已经渗透到数学的许多分支,同时也是理论物理和理论化学所不可缺少的代数基础知识。
利用矩阵的行初等变换将方程组的增广矩阵化为行阶梯形,如果系数矩阵与增广矩阵有相同的秩,则方程组有解,否则无解。在有解的情况下,若增广矩阵的秩小于未知数的个数,则方程组有无数组解,否有唯一解。
你的数学论文代数式应用论文准备往什么方向写,选题老师审核通过了没,有没有列个大纲让老师看一下写作方向? 老师有没有和你说论文往哪个方向写比较好?写论文之前,一定要写个大纲,这样老师,好确定了框架,避免以后论文修改过程中出现大改的情况!!学校的格式要求、写作规范要注意,否则很可能发回来重新改,你要还有什么不明白或不懂可以问我,希望你能够顺利毕业,迈向新的人生。毕业论文怎么写?毕业设计和毕业论文是本科生培养方案中的重要环节。学生通过毕业论文,综合性地运用几年内所学知识去分析、解决一个问题,在作毕业论文的过程中,所学知识得到疏理和运用,它既是一次检阅,又是一次锻炼。不少学生在作完毕业设计后,感到自己的实践动手、动笔能力得到锻炼,增强了即将跨入社会去竞争,去创造的自信心。这里仅将我们教研室老师近年指导本科毕业生论文中的体会整理出来,希望能对学生毕业论文有所帮助。选择一个相关的题目,应该是你感兴趣并且和你所学的专业相关的。进行文献检索,查找有关这个主题的所有研究成果,并且进行深入的研究。在广泛的吸收别人的成果的同时,思考自己在这个问题上的观点和看法,这是你能做的最重要的一步。参考科技论文的写作规范,先写出大纲,再增加内容形成草稿,反复修改,最后定稿。需要注意地问题: 标题是文章的眉目。各类文章的标题,样式繁多,但无论是何种形式,总要以全部或不同的侧面体现作者的写作意图、文章的主旨。毕业论文的标题一般分为总标题、副标题、分标题几种。一般说来,篇幅较长的毕业论文,都没有分标题。设置分标题的论文,因其内容的层次较多,整个理论体系较庞大、复杂,故通常设目录。参考文献又叫参考书目,它是指作者在撰写毕业论文过程中所查阅参考过的著作和报刊杂志,它应列在毕业论文的末尾。列出参考文献有三个好处:一是当作者本人发现引文有差错时,便于查找校正。二是可以使毕业论文答辩委员会的教师了解学生阅读资料的广度,作为审查毕业论文的一种参考依据。三是便于研究同类问题的读者查阅相关的观点和材料。
数学专业毕业论文选题方向如下:
1、并行组合数学模型方式研究及初步应用。
2、数学规划在非系统风险投资组合中的应用。
3、金融经济学中的组合数学问题。
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5、概率方法在组合数学中的应用。
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7、组合电器局部放电超高频信号数学模型构建和模式识别研究。
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10、高炉炉温组合预报和十字测温数学建模。
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12、证券组合投资的灰色优化数学模型的研究。
13、一些算子在组合数学中的应用。
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15、竞赛数学中的组合恒等式。
毕业论文(graduation study),按一门课程计,是普通中等专业学校、高等专科学校、本科院校、高等教育自学考试本科及研究生学历专业教育学业的最后一个环节,为对本专业学生集中进行科学研究训练而要求学生在毕业前总结性独立作业、撰写的论文。
学好数理化,走遍天下都不怕。写好数学论文的前提是需要有拟定一个优秀的数学论文题目,有哪些比较优秀的数学论文题目呢?下面我给大家带来2022最新数学方向 毕业 论文题目有哪些,希望能帮助到大家!
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中学数学论文题目
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2、向量空间与矩阵
3、向量空间与等价关系
4、代数中美学思想新探
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7、用函数奇偶性解题
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10、浅谈数学教学中的幽默风趣
11、中学数学教学与女中学生发展
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13、论教师的人格魅力
14、论农村中小学数学 教育
15、论师范院校数学教育
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21、数学毕业论文题目汇总
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28、复数方程的解法
29、函数最值方法研究
30、图象法在中学数学中的应用
31、近年来高考命题研究
32、边数最少的自然图的构造
33、向量线性相关性讨论
34、组合数学在中学数学中的应用
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38、探影响解决数学问题的心理因素
39、数学后进学生的心理分析
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41、数学毕业论文题目汇总
42、生活中的数学
43、欧几里得第五公设产生背景及对数学发展影响
44、略谈我国古代的数学成就
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46、课程改革与数学教师
47、数学差生非智力因素的分析及对策
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49、“数形结合”思想在竞赛中的应用
50、浅谈数学的 文化 价值
51、浅谈数学中的对称美
52、三阶幻方性质的探究
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24、状态受限的随机微分方程:倒向随机微分方程、随机变分不等式、分形随机可生存性
25、几类分数阶微分方程的数值方法研究
26、几类随机延迟微分方程的数值分析
27、微分求积法和微分求积单元法--原理与应用
28、基于偏微分方程的图像平滑与分割研究
29、小波与偏微分方程在图像处理中的应用研究
30、基于粒子群和微分进化的优化算法研究
31、基于变分问题和偏微分方程的图像处理技术研究
32、基于偏微分方程的图像去噪和增强研究
33、分数阶微分方程的理论分析与数值计算
34、基于偏微分方程的数字图象处理的研究
35、倒向随机微分方程、g-期望及其相关的半线性偏微分方程
36、反射倒向随机微分方程及其在混合零和微分对策
37、基于偏微分方程的图像降噪和图像恢复研究
38、基于偏微分方程理论的机械故障诊断技术研究
39、几类分数阶微分方程和随机延迟微分方程数值解的研究
40、非零和随机微分博弈及相关的高维倒向随机微分方程
41、高中微积分教学中数学史的渗透
42、关于高中微积分的教学研究
43、微积分与中学数学的关联
44、中学微积分课程的教学研究
45、大学一年级学生对微积分基本概念的理解
46、中学微积分课程教学研究
47、中美两国高中数学教材中微积分内容的比较研究
48、高中生微积分知识理解现状的调查研究
49、高中微积分教学研究
50、中美高校微积分教材比较研究
51、分数阶微积分方程的一种数值解法
52、HPM视域下的高中微积分教学研究
53、高中微积分课程内容选择的探索
54、新课程理念下高中微积分教学设计研究
55、基于分数阶微积分的线控转向系统控制策略研究
56、基于分数阶微积分的数字图像去噪与增强算法研究
57、高中微积分教学现状的调查与分析
58、高三学生微积分认知状况的思维层次研究
59、分数微积分理论在车辆底盘控制中的应用研究
60、新课程理念下高中微积分课程的教育价值及其教学研究