回答 请您稍等几分钟 大部分学校是根据具体专业来规定论文字数的,关于硕士论文各部分的字数要求如下: 中、英文题目:论文题目应能概括整篇论文的核心内容,一般不超过30字。 论文的摘要字数一般在1000字左右。除非有特俗要求,可扩充到2000字左右。 论文的关键词3-5个,是用来说明全文的主题内容的单词或术语,力求精炼准确。 硕士论文开题报告字数不得少于3000字,研究生实施毕业论文课题研究的前瞻性计划和依据,是论文中心思想的概括。 正文部分字数是开题报告字数后,保持在3万字左右,具体可根据学校的相关规定调整。 论文致谢一般在2-300字,是论文作者对论文写作过程中,对论文做出贡献的老师、同学、家长、朋友的一种尊重。 希望可以帮到您 更多7条
本科毕业论文篇幅一般在六干字以上。大学本科毕业生的毕业论文,如果写得好,可以作为学士学位的论文。 毕业论文是大学生在大学的最后一个学期,运用所学的基础课和专业课知识,独立地探讨或解决本学科某一问题的论文,它是在撰写学年论文取得初步经验后写作的,它的题目应该比学年论文大一点、深一点。其基本标准应该是:通过毕业论文,可以大致反映作者能否运用大学三四年间所学得的基础知识来分析和解决本学科内某一基本问题的学术水平和能力。当然,它的选题一般也不宜过大,内容不太复杂,要求有一定的创见性,能够较好地分析和解决学科领域中不太复杂的问题。大专毕业论文篇幅一般在五千字左右,本科毕业论文篇幅一般在六干字以上。拓展资料 其它学术论文字数要求 学年论文。它是大学生在大学读了三年基础课,具备了一些基本知识之后,初次锻炼运用已有知识去分析和解决一个学术问题的能力。论文的题目不宜太大,篇幅不宜太长,涉及问题的面不宜过宽,论述的问题也不求过深。初学论文写作,主要是取得撰写论文的经验,初步掌握撰写论文的方法,为今后撰写毕业论文和学位论文奠定基础。在大学的前两年,基本上是听讲、看书、接受前人已有知识;而写论文,就不是听讲、看书、作笔记和汇总前人的知识了,而是要求自己运用前人的知识去解决一些前人没有解决的问题了。由于写学年论文是大学生初次学做的一件新工作,所以,撰写学年论文是在有经验的教师指导下进行的。 硕士论文。这是攻读硕士学位研究生的学位论文,其学术水平比学士论文要高。它必须能够反映出作者所掌握知识的深度,有作者自己的较新见解。国家学位条例第五条规定,高等院校和科学研究机构的研究生,或具有研究生毕业同等学历的人员,只有在本学科上掌握坚实的基础理论和比较系统的专门知识,具有从事科研工作和专门技术工作的独立能力者,才可通过论文答辩,取得硕士学位。这就是说,硕士论文强调作者在学术问题上应有自己的较新见解和独创性,其篇幅一般要长一些,撰写前应阅读较多的有关重要文献。 博士论文。它是非常重要的科研成果。它要求作者必须在某一学科领域中具有坚实而深广的知识基础,必须有独创性的成果;它应有较高的学术水平和学术价值,能够对别人进行同类性质问题的研究和其他问题的探讨有明显的启发性、引导性,在某一学科领域中起先导、开拓的。
一篇小论文的话,4000-7000吧,光引用参考文献就要1000字了。如果是综述的话,那就要两三万了,参考文献的话差不多要3、4千字了。
发表吧小编回答: 硕士毕业论文字数一般是3-5万之间,学校不一样,专业不一样,字数也就不一样,一般指导老师都会给出一个大概的字数条件,然而就会有人疑惑,这个字数怎么算。比如3万字的毕业论文,怎样才算3万字了呢,这里就为大家讲解一下。 1、一般字数是指正文字数,即第一章到最后一章,不含摘要、目录、致谢、参考文献、附录等,说的是字数而不是字符数,比如3万字毕业论文,就是3万字的汉字,不包括标点和空格。 2、硕士毕业论文不单有字数要求还有页数要求,页数在60-80页之间就可以,这也是指的正文部分,同样不包括摘要、目录、致谢、参考文献、附录等。 3、参考文献篇数一般不少于40篇,在其中外文参考文献不少于20篇,参考文献中近五年的文献数一般不少于总数的三分之一,而且还要用近两年的参考文献,参考文献在正文中要有引用标注。 要同时符合以上三项要求才行,否则将被视为不合格毕业论文。
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搜集相关资料,尽可能的丰富你的观点,一般文科类的毕业本科论文在1W字左右 ,理科的少一些。1 题目 题目应简短、明确、有概括性,并能恰当、准确的反映本论文的研究内容。题目不超过25个字,除非确有必要,一般不设副标题。2摘要与关键词 1 摘要摘要是论文内容的简要陈述,是一篇具有独立性和完整性的短文。摘要应包括论文的创新见解、主要论点及理论与实际意义。摘要中不宜使用公式、图表、不标注引用文献编号。避免将摘要写成目录式的内容介绍。2 关键词关键词是供检索用的主题词条,应采用能覆盖论文主要内容的通用词条。关键词一般列3—5个,按词条的外延层次排列(外延大的排在前面)。 3 正文正文包括绪论、正文主体与结论等部分。
博士学位论文达到水平才算通过当e博士学位论文达到水平才算通过当然了博士学位你们博士学位论文达到水平才算通过,当然了,博士学位你们有论文。不过关就达不到毕博士学位论文达到水平才算通过,当然了,博士学位你们有论文。不过关就达不到毕业。
毕业论文字数要求的范围一般是指正文部分,不包含摘要、前言、致谢等内容。论文的字数指的是正文字数,即第一章到最后一章,不包含摘要、目录、致谢、参考文献、附录等,这里说的是字数,不是字符数。比如3万字的毕业论文,就是3万字的汉字,不包括标点和空格。硕士毕业论文不仅有字数要求也有页数要求,页数要求在60-80页之间,这也是指的正文部分。参考文献的篇数一般不少于40篇,其中外文参考文献不少于20篇,参考文献中近五年的文献数一般不少于总数的三分之一,参考文献在正文中要有引用标注。
毕业论文字数要求的范围一般是指正文部分,不包含摘要、致谢等内容。学校或专业有特殊要求的除外。一般来说,本科毕业论文应当包含标题,目录,摘要、关键词、正文、结论,参考文献、致谢和附录几项内容。其中,因为目录、摘要等都是对正文的补充说明和总结提炼,二字数要求是为了保证论文主题论证充分,内容完整,所以只有正文可以算进要求字数的计数范围中。正文可以包含事实依据,相关论述和作者自己的分析、论证和结论。如果字数不够,您可以从这三个方面分别充实一下,多举几个例子,进行一下对比分析等。扩展资料毕业论文的格式 题目。应能概括整个论文最重要的内容,言简意赅,引人注目,一般不宜超过20个字。 论文摘要和关键词。论文摘要应阐述学位论文的主要观点。说明本论文的目的、研究方法、成果和结论。尽可能保留原论文的基本信息,突出论文的创造性成果和新见解。摘要以300字左右为宜。关键词是能反映论文主旨最关键的词句,一般3-5个。 目录。既是论文的提纲,也是论文组成部分的小标题,应标注相应页码。 引言(或序言)。内容应包括本研究领域的国内外现状,本论文所要解决的问题及这项研究工作在经济建设、科技进步和社会发展等方面的理论意义与实用价值。 正文。是毕业论文的主体。 结论。论文结论要求明确、精炼、完整,应阐明自己的创造性成果或新见解,以及在本领域的意义。 参考文献和注释。按论文中所引用文献或注释编号的顺序列在论文正文之后,参考文献之前。图表或数据必须注明来源和出处。 附录。包括放在正文内过份冗长的公式推导,以备他人阅读方便所需的辅助性数学工具、重复性数据图表、论文使用的符号意义、单位缩写、程序全文及有关说明等。参考资料:百度百科-论文格式
不算英文和图片框架里的文字!在word里面点“工具”--->字数统计,最后一行为准!!望对你有帮助!
字迹多少是没有固定的要求的,不多不少是最可以的,然后的话就要看您的期刊啦,
评高级职称发表论文字数一般要求三千字以上!
论文摘要要写多少字?“本科论文260-300字,硕士论文500-600字。”
代表不同水平和流通范围,参看下面网址楼上别瞎回答
文档中默认的那个= =
评职称论文的字数并没有一个标准的规定值,这要看作者是评什么级别的职称,才知道在什么级别的期刊上发表论文。作者在发表论文之前可以详细了解一下所要投稿期刊的详细信息,每本期刊都会对论文字数有所要求:一般普刊论文要求2000-3000字核心期刊论文字数一般在5000-6000字左右北大核心期刊字数一般是5000字左右CSSCI南大核心期刊一般是7000字左右
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数学建模内容摘要:数学作为现代科学的一种工具和手段,要了解什么是数学模型和数学建模,了解数学建模一般方法及步骤。关键词:数学模型、数学建模、实际问题伴随着当今社会的科学技术的飞速发展,数学已经渗透到各个领域,数学建模也显得尤为重要。数学建模在人们生活中扮演着重要的角色,而且随着计算机技术的发展,数学建模更是在人类的活动中起着重要作用,数学建模也更好的为人类服务。一、数学模型数学模型是对于现实世界的一个特定对象,一个特定目的,根据特有的内在规律,做出一些必要的假设,运用适当的数学工具,得到一个数学结构简单地说:就是系统的某种特征的本质的数学表达式(或是用数学术语对部分现实世界的描述),即用数学式子(如函数,图形,代数方程,微分方程,积分方程,差分方程等)来描述(表述,模拟)所研究的客观对象或系统在某一方面的存在规律随着社会的发展,生物,医学,社会,经济……,各学科,各行业都涌现现出大量的实际课题,急待人们去研究,去解决但是,社会对数学的需求并不只是需要数学家和专门从事数学研究的人才,而更大量的是需要在各部门中从事实际工作的人善于运用数学知识及数学的思维方法来解决他们每天面临的大量的实际问题,取得经济效益和社会效益他们不是为了应用数学知识而寻找实际问题(就像在学校里做数学应用题),而是为了解决实际问题而需要用到数学而且不止是要用到数学,很可能还要用到别的学科,领域的知识,要用到工作经验和常识特别是在现代社会,要真正解决一个实际问题几乎都离不开计算机可以这样说,在实际工作中遇到的问题,完全纯粹的只用现成的数学知识就能解决的问题几乎是没有的你所能遇到的都是数学和其他东西混杂在一起的问题,不是"干净的"数学,而是"脏"的数学其中的数学奥妙不是明摆在那里等着你去解决,而是暗藏在深处等着你去发现也就是说,你要对复杂的实际问题进行分析,发现其中的可以用数学语言来描述的关系或规律,把这个实际问题化成一个数学问题,这就称为数学模型数学模型具有下列特征:数学模型的一个重要特征是高度的抽象性通过数学模型能够将形象思维转化为抽象思维,从而可以突破实际系统的约束,运用已有的数学研究成果对研究对象进行深入的研究数学模型的另一个特征是经济性用数学模型研究不需要过多的专用设备和工具,可以节省大量的设备运行和维护费用,用数学模型可以大大加快研究工作的进度,缩短研究周期,特别是在电子计算机得到广泛应用的今天,这个优越性就更为突出但是,数学模型具有局限性,在简化和抽象过程中必然造成某些失真所谓"模型就是模型"(而不是原型),即是指该性质二、数学建模 数学建模是利用数学方法解决实际问题的一种实践即通过抽象,简化,假设,引进变量等处理过程后,将实际问题用数学方式表达,建立起数学模型,然后运用先进的数学方法及计算机技术进行求解简而言之,建立数学模型的这个过程就称为数学建模模型是客观实体有关属性的模拟陈列在橱窗中的飞机模型外形应当象真正的飞机,至于它是否真的能飞则无关紧要;然而参加航模比赛的飞机模型则全然不同,如果飞行性能不佳,外形再象飞机,也不能算是一个好的模型模型不一定是对实体的一种仿照,也可以是对实体的某些基本属性的抽象,例如,一张地质图并不需要用实物来模拟,它可以用抽象的符号,文字和数字来反映出该地区的地质结构数学模型也是一种模拟,是用数学符号,数学式子,程序,图形等对实际课题本质属性的抽象而又简洁的刻划,它或能解释某些客观现象,或能预测未来的发展规律,或能为控制某一现象的发展提供某种意义下的最优策略或较好策略数学模型一般并非现实问题的直接翻版,它的建立常常既需要人们对现实问题深入细微的观察和分析,又需要人们灵活巧妙地利用各种数学知识这种应用知识从实际课题中抽象,提炼出数学模型的过程就称为数学建模实际问题中有许多因素,在建立数学模型时你不可能,也没有必要把它们毫无遗漏地全部加以考虑,只能考虑其中的最主要的因素,舍弃其中的次要因素数学模型建立起来了,实际问题化成了数学问题,就可以用数学工具,数学方法去解答这个实际问题如果有现成的数学工具当然好如果没有现成的数学工具,就促使数学家们寻找和发展出新的数学工具去解决它,这又推动了数学本身的发展例如,开普勒由行星运行的观测数据总结出开普勒三定律,牛顿试图用自己发现的力学定律去解释它,但当时已有的数学工具是不够用的,这促使了微积分的发明求解数学模型,除了用到数学推理以外,通常还要处理大量数据,进行大量计算,这在电子计算机发明之前是很难实现的因此,很多数学模型,尽管从数学理论上解决了,但由于计算量太大而没法得到有用的结果,还是只有束之高阁而电子计算机的出现和迅速发展,给用数学模型解决实际问题打开了广阔的道路而在现在,要真正解决一个实际问题,离了计算机几乎是不行的数学模型建立起来了,也用数学方法或数值方法求出了解答,是不是就万事大吉了呢 不是既然数学模型只能近似地反映实际问题中的关系和规律,到底反映得好不好,还需要接受检验,如果数学模型建立得不好,没有正确地描述所给的实际问题,数学解答再正确也是没有用的因此,在得出数学解答之后还要让所得的结论接受实际的检验,看它是否合理,是否可行,等等如果不符合实际,还应设法找出原因,修改原来的模型,重新求解和检验,直到比较合理可行,才能算是得到了一个解答,可以先付诸实施但是,十全十美的答案是没有的,已得到的解答仍有改进的余地,可以根据实际情况,或者继续研究和改进;或者暂时告一段落,待将来有新的情况和要求后再作改进 应用数学知识去研究和和解决实际问题,遇到的第一项工作就是建立恰当的数学模型从这一意义上讲,可以说数学建模是一切科学研究的基础没有一个较好的数学模型就不可能得到较好的研究结果,所以,建立一个较好的数学模型乃是解决实际问题的关键之一数学建模将各种知识综合应用于解决实际问题中,是培养和提高同学们应用所学知识分析问题,解决问题的能力的必备手段之一三、数学建模的一般方法建立数学模型的方法并没有一定的模式,但一个理想的模型应能反映系统的全部重要特征:模型的可靠性和模型的使用性建模的一般方法:机理分析 机理分析就是根据对现实对象特性的认识,分析其因果关系,找出反映内部机理的规律,所建立的模型常有明确的物理或现实意义(1) 比例分析法--建立变量之间函数关系的最基本最常用的方法 (2) 代数方法--求解离散问题(离散的数据,符号,图形)的主要方法 (3) 逻辑方法--是数学理论研究的重要方法,对社会学和经济学等领域的实际 问题,在决策,对策等学科中得到广泛应用 (4) 常微分方程--解决两个变量之间的变化规律,关键是建立"瞬时变化率"的表达式 (5) 偏微分方程--解决因变量与两个以上自变量之间的变化规律测试分析方法 测试分析方法就是将研究对象视为一个"黑箱"系统,内部机理无法直接寻求,通过测量系统的输入输出数据,并以此为基础运用统计分析方法,按照事先确定的准则在某一类模型中选出一个数据拟合得最好的模型 (1) 回归分析法--用于对函数f(x)的一组观测值(xi,fi)i=1,2,…,n,确定函数的表达式,由于处理的是静态的独立数据,故称为数理统计方法(2) 时序分析法--处理的是动态的相关数据,又称为过程统计方法(3) 回归分析法--用于对函数f(x)的一组观测值(xi,fi)i=1,2,…,n,确定函数的表达式,由于处理的是静态的独立数据,故称为数理统计方法(4) 时序分析法--处理的是动态的相关数据,又称为过程统计方法将这两种方法结合起来使用,即用机理分析方法建立模型的结构,用系统测试方法来确定模型的参数,也是常用的建模方法, 在实际过程中用那一种方法建模主要是根据我们对研究对象的了解程度和建模目的来决定机理分析法建模的具体步骤大致可见左图仿真和其他方法(1) 计算机仿真(模拟)--实质上是统计估计方法,等效于抽样试验① 离散系统仿真--有一组状态变量② 连续系统仿真--有解析表达式或系统结构图(2) 因子试验法--在系统上作局部试验,再根据试验结果进行不断分析修改,求得所需的模型结构(3) 人工现实法--基于对系统过去行为的了解和对未来希望达到的目标,并考虑到系统有关因素的可能变化,人为地组成一个系统(参见:齐欢《数学模型方法》,华中理工大学出版社,1996)四、数学模型的分类数学模型可以按照不同的方式分类,下面介绍常用的几种按照模型的应用领域(或所属学科)分:如人口模型,交通模型,环境模型,生态模型,城镇规划模型,水资源模型,再生资源利用模型,污染模型等范畴更大一些则形成许多边缘学科如生物数学,医学数学,地质数学,数量经济学,数学社会学等按照建立模型的数学方法(或所属数学分支)分:如初等数学模型,几何模型,微分方程模型,图论模型,马氏链模型,规划论模型等按第一种方法分类的数学模型教科书中,着重于某一专门领域中用不同方法建立模型,而按第二种方法分类的书里,是用属于不同领域的现成的数学模型来解释某种数学技巧的应用在本书中我们重点放在如何应用读者已具备的基本数学知识在各个不同领域中建模按照模型的表现特性又有几种分法:确定性模型和随机性模型 取决于是否考虑随机因素的影响近年来随着数学的发展,又有所谓突变性模型和模糊性模型静态模型和动态模型 取决于是否考虑时间因素引起的变化线性模型和非线性模型 取决于模型的基本关系,如微分方程是否是线性的离散模型和连续模型 指模型中的变量(主要是时间变量)取为离散还是连续的虽然从本质上讲大多数实际问题是随机性的,动态的,非线性的,但是由于确定性,静态,线性模型容易处理,并且往往可以作为初步的近似来解决问题,所以建模时常先考虑确定性,静态,线性模型连续模型便于利用微积分方法求解,作理论分析,而离散模型便于在计算机上作数值计算,所以用哪种模型要看具体问题而定在具体的建模过程中将连续模型离散化,或将离散变量视作连续,也是常采用的方法按照建模目的分:有描述模型,分析模型,预报模型,优化模型,决策模型,控制模型等按照对模型结构的了解程度分:有所谓白箱模型,灰箱模型,黑箱模型这是把研究对象比喻成一只箱子里的机关,要通过建模来揭示它的奥妙白箱主要包括用力学,热学,电学等一些机理相当清楚的学科描述的现象以及相应的工程技术问题,这方面的模型大多已经基本确定,还需深入研究的主要是优化设计和控制等问题了灰箱主要指生态,气象,经济,交通等领域中机理尚不十分清楚的现象,在建立和改善模型方面都还不同程度地有许多工作要做至于黑箱则主要指生命科学和社会科学等领域中一些机理(数量关系方面)很不清楚的现象有些工程技术问题虽然主要基于物理,化学原理,但由于因素众多,关系复杂和观测困难等原因也常作为灰箱或黑箱模型处理当然,白,灰,黑之间并没有明显的界限,而且随着科学技术的发展,箱子的"颜色"必然是逐渐由暗变亮的五、数学建模的一般步骤建模的步骤一般分为下列几步:模型准备首先要了解问题的实际背景,明确题目的要求,搜集各种必要的信息模型假设在明确建模目的,掌握必要资料的基础上,通过对资料的分析计算,找出起主要作用的因素,经必要的精炼,简化,提出若干符合客观实际的假设,使问题的主要特征凸现出来,忽略问题的次要方面一般地说,一个实际问题不经过简化假设就很难翻译成数学问题,即使可能,也很难求解不同的简化假设会得到不同的模型假设作得不合理或过份简单,会导致模型失败或部分失败,于是应该修改和补充假设;假设作得过分详细,试图把复杂对象的各方面因素都考虑进去,可能使你很难甚至无法继续下一步的工作通常,作假设的依据,一是出于对问题内在规律的认识,二是来自对数据或现象的分析,也可以是二者的综合作假设时既要运用与问题相关的物理,化学,生物,经济等方面的知识,又要充分发挥想象力,洞察力和判断力,善于辨别问题的主次,果断地抓住主要因素,舍弃次要因素,尽量将问题线性化,均匀化经验在这里也常起重要作用写出假设时,语言要精确,就象做习题时写出已知条件那样模型构成根据所作的假设以及事物之间的联系, 利用适当的数学工具去刻划各变量之间的关系,建立相应的数学结构――即建立数学模型把问题化为数学问题要注意尽量采取简单的数学工具,因为简单的数学模型往往更能反映事物的本质,而且也容易使更多的人掌握和使用模型求解利用已知的数学方法来求解上一步所得到的数学问题,这时往往还要作出进一步的简化或假设在难以得出解析解时,也应当借助计算机求出数值解模型分析对模型解答进行数学上的分析,有时要根据问题的性质分析变量间的依赖关系或稳定状况,有时是根据所得结果给出数学上的预报,有时则可能要给出数学上的最优决策或控制,不论哪种情况还常常需要进行误差分析,模型对数据的稳定性或灵敏性分析等模型检验分析所得结果的实际意义,与实际情况进行比较,看是否符合实际,如果结果不够理想,应该修改,补充假设或重新建模,有些模型需要经过几次反复,不断完善模型应用所建立的模型必须在实际中应用才能产生效益,在应用中不断改进和完善应用的方式自然取决于问题的性质和建模的目的参考文献:(1)齐欢《数学模型方法》,华中理工大学出版社,1996。(2)《数学的实践与认识》,(季刊),中国数学会编辑出版。