大一解析几何论文2000字怎么写

递推公式斐波那契数列：0， 1， 1， 2， 3， 5， 8， 13， 21， 34， 55， 89， 144，如果设F(n）为该数列的第n项（n∈N*），那么这句话可以写成如下形式：显然这是一个线性递推数列。通项公式(如上，又称为“比内公式”，是用无理数表示有理数的一个范例。)注：此时通项公式推导方法一：利用特征方程（线性代数解法）线性递推数列的特征方程为：　　　　解得　　，　　则　　∵ 　　∴ 　　　解得　　方法二：待定系数法构造等比数列1（初等代数解法）设常数，使得则，时，有……联立以上n-2个式子，得：∵ ，上式可化简得：那么……（这是一个以为首项、以为末项、为公比的等比数列的各项的和）。，的解为则方法三：待定系数法构造等比数列2（初等代数解法）已知a1=1，a2=1，an=a(n-1)+a(n-2)(n>=3），求数列{an}的通项公式。解：设an-αa(n-1)=β（a(n-1)-αa(n-2））。得α+β=1。αβ=-1。构造方程x^2-x-1=0，解得α=(1-√5)/2，β=(1+√5)/2或α=(1+√5)/2，β=(1-√5)/2。所以。an-(1-√5)/2*a(n-1)=(1+√5)/2*(a(n-1)-(1-√5)/2*a(n-2))=[(1+√5)/2]^(n-2)*(a2-(1-√5)/2*a1)`````````1。an-(1+√5)/2*a(n-1)=(1-√5)/2*(a(n-1)-(1+√5)/2*a(n-2))=[(1-√5)/2]^(n-2)*(a2-(1+√5)/2*a1)`````````2。由式1，式2，可得。an=[(1+√5)/2]^(n-2)*(a2-(1-√5)/2*a1)``````````````3。an=[(1-√5)/2]^(n-2)*(a2-(1+√5)/2*a1)``````````````4。将式3*(1+√5)/2-式4*(1-√5)/2，化简得an=(1/√5)*{[(1+√5)/2]^n - [(1-√5)/2]^n}。方法四：母函数法。对于斐波那契数列{a(n)}，有a(1)=a(2)=1，a(n)=a(n-1)+a(n-2)(n>2时)令S(x)=a(1)x+a(2)x^2+……+a(n)x^n+……。那么有S(x)*(1-x-x^2)=a(1)x+[a(2)-a(1)]x^2+……+[a(n)-a(n-1)-a(n-2)]x^n+……=因此S(x)=x/(1-x-x^2)不难证明1-x-x^2=-[x+(1+√5)/2][x+(1-√5)/2]=[1-(1-√5)/2*x][1-(1+√5)/2*x]因此S(x)=(1/√5)*{x/[1-(1+√5)/2*x]-x/[1-(1-√5)/2*x]}再利用展开式1/(1-x)=1+x+x^2+x^3+……+x^n+……于是就可以得S(x)=b(1)x+b(2)x^2+……+b(n)x^n+……其中b(n)=(1/√5)*{[(1+√5)/2]^n - [(1-√5)/2]^n}因此可以得到a(n)=b(n)==(1/√5)*{[(1+√5)/2]^n - [(1-√5)/2]^n}

微积分的基本思想及其在经济学中的应用摘要：微积分局部求近似、极限求精确的基本思想贯穿于整个微积分学体系中，而微积分在各个领域中又有广泛的应用，随着市场经济的不断发展，微积分的地位也与日俱增，本文着重研究微分在经济活动中边际分析、弹性分析、最值分析的应用，以及积分在最优化问题、资金流量的现值问题中的应用。关键词：微分积分基本思想应用微积分是人类智慧最伟大的成就之一，局部求近似、极限求精确的基本思想是进一步学习高等数学的基础。随着市场经济的不断发展，利用数学知识解决经济问题显得越来越重要，运用微分和积分可以对经济活动中的实际问题进行量化分析，从而为企业经营者的科学决策提供依据。微积分的产生、发展及其作用微积分思想的萌发出现的比较早，中国战国时代的《庄子·天下》篇中的“一尺之锤，日取其半，万事不竭”就蕴涵了无穷小的思想。经查阅文献《晏能中微积分——数学发展的里程牌》得知：到了十七世纪，欧洲许多数学家也开始运用微积分的思想来写极大值与极小值，以及曲线的长度等等。帕斯卡在求曲边形面积时，用到“无穷小矩形”的思想，并把无穷小概念引入数学，为后来莱布尼兹的微积分的产生奠定了基础。随着数学科学的发展，微积分得到了进一步的发展，其中欧拉对于微积分的贡献最大，他的《无穷小分析引论》、《微分学》、《积分学》三部著作对微积分的进一步丰富和发展起了重要的作用。之后，洛必达、达朗贝尔、拉格朗日、拉普拉斯、勒让德、傅立叶等数学家也对微积分的发展作出了较大的贡献。由于这些人的努力，微分方程、级数论得以产生，微积分也正式成为了数学一个重要分支。微积分的创立改变了整个数学世界。微积分的创立，极大的推动了数学自身的发展，同时又进一步开创了诸多新的数学分支，例如：微分方程、无穷级数、离散数学等等。此外，数学原有的一些分支，例如：函数与几何等等，也进一步发展成为复变函数和解析几何，这些数学分支的建立无一不是运用了微积分的方法。在微积分创设后这三百年中，数学获得了前所未有的发展。微积分的基本思想———局部求近似、极限求精确微积分是微分学和积分学的总称，它的基本思想是：局部求近似、极限求精确。以下我们具体阐述微分学与积分学的思想。 1微分学的基本思想微分学的基本思想在于考虑函数在小范围内是否可能用线性函数或多项式函数来任意近似表示。直观上看来，对于能够用线性函数任意近似表示的函数，其图形上任意微小的一段都近似于一段直线。在这样的曲线上，任何一点处都存在一条惟一确定的直线──该点处的“切线”。它在该点处相当小的范围内，可以与曲线密合得难以区分。这种近似，使对复杂函数的研究在局部上得到简化。2积分学的基本思想积分学的最基本的概念是关于一元函数的定积分与不定积分。蕴含在定积分概念中的基本思想是通过有限逼近无限。因此极限方法就成为建立积分学严格理论的基本方法。微分与积分虽然是微观和宏观两种不同范畴的问题，但它们的研究对象都是“非均匀”变化量，解决问题的基本思想方法也是一致的。可归纳为两步：微小局部求近似值；利用极限求精确。微积分的这一基本思想方法贯穿于整个微积分学体系中，并且将指导我们应用微积分知识去解决各种相关的问题。微分在经济学中的应用随着经济的发展及数学理论的完善，数学与经济学的关系越来越密切，应用越来越广泛微积分作为数学知识的基础，介绍微积分与经济学的书也越来越多，然而大部分书或者着重介绍经济学概念或者着重介绍数学理论，很少有主要介绍微积分在经济学中的应用的书本文将通过对一些简单的微积分知识在经济学中的应用，以使人们意识到理论与实际结合的重要性 2弹性分析在文献《蔡芷财会数学》中，某个变量对另一个变量变化的反映程度称为弹性或弹性系数。在经济工作中有多种多样的弹性，这决定于所考察和研究的内容，如果是价格的变化与需求反映之间有关系，那么这个反映就称为需求弹性。由于具体商品本身属性的不同以及消费需求的差异，同样的价格变化给不同商品的需求带来的影响是不同的。有的商品反应灵敏，弹性大，涨价降价会造成剧烈的销售变动；有的商品则反应呆滞，弹性小，价格变化对其没什么影响。积分在经济学中的应用积分学是微分学的逆问题，利用积分学来研究经济变量的变化问题是经济学中的一个重要方法，不定积分是求全体原函数，定积分是求和式的极限。由边际函数求原函数，或求一个变上限的定积分，一般都采用不定积分来解决；如果求原函数在某个范围的改变量，则采用定积分来解决。对企业经营者来说，对其经济环节进行定量分析是非常必要的，不但可以给企业经营者提供精确的数值，而且在分析的过程中，还可以给企业经营者提供新的思路和视角。总结：微积分局部求近似、极限求精确的基本思想方法贯穿于整个微积分学体系中，在经济日益发展的今天，微积分的地位也与日俱增，贷款、养老金、医疗保险、企业分配、市场需求等等金融问题越来越多地进入普通人的生活，利用微积分的知识有利于我们去解决各种相关的问题。参考文献： [1] 祁卫红，罗彩玲微积分学的产生和发展[J]山西广播电视大学学报，2003，（02） [2] 晏能中微积分——数学发展的里程牌[J]达县师范高等专科学校学报，2002，（04） [3] 同济大学数学教研室高等数学（第四版）[M]北京：高等教育出版社， [4] [美]托·道林数学在经济中的应用[M]福州：福建科学技术出版社，1983， [5] 蔡芷财会数学[M]上海：知识出版社，1982， [6] 赵树嫄经济应用数学基础（一）微积分中国人民大学出版社， [7] 杨学忠微积分[M]中国商业出版社， [8] 向菊敏微积分在经济分析活动中的应用[J]科技信息，2009（26） [9] 髙哲浅谈微积分在经济中的应用[J]中国科技博览，2009（7） [10] 王志平高等数学大讲堂[M]大连：大连理工大学出版社， [11] 吴赣昌微积分[M]中国人民大学出版社， [12] 谭瑞林，刘月芬微积分在经济分析中的应用浅析[J]商场现代化，2008（4） [13] 张先荣谈微积分在经济分析中的应用[J]濮阳职业技术学院学报，2009，22（4） [14] 明清河数学分析的思想与方法[M]山东大学出版社， [15] Elizabeth George BBall State University An Analysis of Diagram Modification and Construction in Students’Solutions to Applied calculus Journal for Research in Mathematics Education，2005V36，N3:48- [16]Sandra CCythia Nicol(2006)Challenging Pre-serviceteachers’Mathematical Understanding:The case of Division by S

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浅谈向量与空间解析几何摘要:根据作者从事《解析几何》课程的教学体会，对学生习作过程中忽视向量的作用的现象提出警示，阐明了向量在解决空间问题中的优势，向量思想是解析几何学的灵魂，要学好《解析几何》课程就必须牢牢把握好向量这一有效工具。关键词:解析几何;向量思想;向量工具;认知结构解析几何是高等师范院校数学各专业大学一年级学生必修的基础课课程，是中学平面解析几何课程自理论到实践的加深和拓展。在中学，解析几何课程主要研究平面上一些点、线的几何位置和几何性质，所涉及的点、直线、曲线均共面，它们都落在坐标系所在的平面内。在大学，解析几何课程所讨论的主要是空间图形，所涉及的点、线、面的位置关系复杂。教材从空间向量与坐标入手，主要以向量为工具，研究空间中的一些几何图形及性质，不论从知识上还是从思维上，都是对中学内容的加深和提高。由于平面上的几何图形比较直观，点、线之间的关系比较简单，主要以坐标为工具进行研究;而空间上的几何图形，大多比较复杂，构成图形的点、线、面及其之间的位置关系较复杂，仅用坐标工具远远不能达到研究问题的最佳境界，只有使用向量这一工具，才能比较好而深刻地探讨空间图形问题。由于刚进校的大一学生处于中学到大学的过渡阶段，应该说学生在中学所学的有关知识是进一步学好大学解析几何的基础，但在教学过程初期也发现，学生在中学学习过程中所形成的思维方式和处理问题的方法，对进一步学习新知识有时也有一定的负面影响，主要表现在新学的知识不易被应用，或者说，在解答解析几何问题时只想到用坐标，而没有优先考虑到使用向量工具。对新内容学习感到种种不适应，在分析问题和解决问题时感到困难等。根据现代数学教育学的观点，数学学习的实质就是形成和完善数学认知结构的过程。因此，引导学生在已有知识结构的基础上尽快地构建新的认知结构，掌握向量的应用，灵活运用向量解决问题，认清向量在解决空间问题中的优势，领悟向量思想是解析几何学的灵魂，从而提高学习效率，使学习解析几何变得简单、有趣，就成为教学过程中的一项首要工作。无论是直线、平面方程的讨论，还是空间曲面、曲线的参数方程以及通过方程去讨论图形，到处都需要向量的参与。它就象木匠的尺子、石匠的凿子，在整个学科的展开中处处需要，向量工具灵活、好用。它有时是三角形的边，三角形的边的关系，经过向量的参与就变成简单的和的关系。它有时又是一个方向，用它可以决定直线的方向、平面的倾斜度，而一族直线、一族平面之间的关系有时通过两个小小的向量之间的关系就可以解决了。在讨论空间曲线、空间曲面的方程时，复杂、多变的轨迹问题，又变成了有公共起点的变向量问题，寻找到变向量的变化规律后，问题就迎韧而解了。因此说，向量思想是解析几何学的灵魂，要学好《解析几何》这一课程就必须掌握向量的作用，并要牢牢把握好向量这一有效工具。参考文献:[1]吕林根，许子道解析几何[M]北京:高等教育出版社， [2]吕林根解析几何学习辅导书[M]北京:高等教育出版社， [3]李秉德，李定仁教学论[M]北京:人民教育出版社， [4]李正银试论高师数学专业学生能力的培养[J]数学教育学报， 1996， 5(3): 54~57·

1、高等代数与解析几何课程整合的思考2、线性代数教材内容与体系结构改革的思考与实践3、关于空间解析几何中“矢量积”教学的探讨4、解析几何最值问题探究5、解析几何的建立和意义

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遗传算法的运行机理：对GA运行机理的解释有两类: 一是传统的模式理论；二是1990 年以后发展起来的有限状态马尔可夫链模型。（1）模式理论：由Holland创建，主要包括模式定理，隐并行性原理和积木块假说三部分。模式是可行域中某些特定位取固定值的所有编码的集合。模式理论认为遗传算法实质上是模式的运算，编码的字母表越短，算法处理一代种群时隐含处理的模式就越多。当算法采用二进制编码时，效率最高，处理规模为N的一代种群时，可同时处理O(N3)个模式。遗传算法这种以计算少量编码适应度而处理大量模式的性质称为隐并行性。模式理论还指出，目标函数通常满足积木块假说，即阶数高，长度长，平均适应度高的模式可以由阶数低，长度短，平均适应度高的模式(积木块)在遗传算子的作用下，接合而生成。而不满足积木块假说的优化问题被称为骗问题(deceptive problem)。模式理论为遗传算法构造了一条通过在种群中不断积累、拼接积木块以达到全局最优解的寻优之路。但近十多年的研究，特别是实数编码遗传算法的广泛应用表明，上述理论与事实不符。（2）有限状态马尔可夫链模型：由于模式理论的种种缺陷，研究者开始尝试利用有限状态马尔可夫链模型研究遗传算法的运行过程。对于遗传算法可以解决的优化问题，问题的可行域都是由有限个点组成的，即便是参数可以连续取值的问题，实际上搜索空间也是以要求精度为单位的离散空间，因此遗传算法的实际运行过程可以用有限状态马尔可夫链的状态转移过程建模和描述。对于有 m 个可行解的目标函数和种群规模为N的遗传算法，N 个个体共有种组合，相应的马尔可夫模型也有个状态。实际优化问题的可行解数量 m 和种群规模 N 都十分可观，马尔可夫模型的状态数几乎为天文数字，因此利用精确的马尔可夫模型计算种群的状态分布是不可能的。为了换取模型的可执行性，必须对实际模型采取近似简化，保持算法的实际形态，通过对目标函数建模，简化目标函数结构实现模型的可执行性。遗传算法优化的过程，可以看作算法在循环过程中不断对可行域进行随机抽样，利用前面抽样的结果对目标点的概率分布进行估计，然后根据估计出的分布推算下一次的抽样点。马尔可夫模型认为遗传算法是通过对搜索空间不同区域的抽样，来估计不同区域的适应度，进而估计最优解存在于不同区域的概率，以调整算法对不同区域的抽样密度和搜索力度，进而不断提高对最优解估计的准确程度。可见，以邻域结构为依据划分等价类的马尔可夫模型更符合实际，对问题的抽象更能体现优化问题的本质。

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