高等数学研究

教学随笔

  • 从第二型积分看第一型积分

    沈斌;

    本文采用第二型(曲面)积分的方法来统一解释第一型(曲面)积分,尤其说明在换元下的积分区域变换问题,并解释了换元的外微分方法.这一问题反映了曲面参数选取的定向问题,与曲面的拓扑和几何都有密切关系.

    2024年02期 v.27;No.220 1-3+68页 [查看摘要][在线阅读][下载 185K]
  • Green公式的微元法证明

    李君;

    以微元法为工具,将一般情形转化为“特殊多边形”区域的情形,然后利用矩形划分处理这种特殊情形;同时,给出这两步的误差估计,从而严格证明Green公式,并加深对公式的理解.

    2024年02期 v.27;No.220 4-7+10页 [查看摘要][在线阅读][下载 225K]
  • 不平行方向导数下的二元函数全微分

    潘璐璐;叶正麟;

    通过利用线性代数中自变量空间的基变换方法,推演出二元函数全微分的两个方向不平行的方向导数的线性组合表示,然后在自变量空间的一般可逆变换下推演出全微分的这种表示,推广了二元函数全微分的表示形式,并解释了其几何意义.

    2024年02期 v.27;No.220 8-10页 [查看摘要][在线阅读][下载 190K]
  • 一类函数极限定义的类比探究式教学案例

    杨春风;卢佳佳;陈慧玉;吴强;蒋仁娟;卢岩岩;张鑫;

    本文结合相关教学实践,介绍一元函数极限概念的探究式教学过程,在此基础上将极限相关概念和结论,运用类比与归纳方法推演到高维空间上的多元函数、向量值函数的情形,乃至进一步推广到到赋范空间、距离空间与拓扑空间上极限相关概念.

    2024年02期 v.27;No.220 11-15+83页 [查看摘要][在线阅读][下载 259K]
  • 重积分对称性理论研究

    王啸;

    本文在高等数学和线性代数的框架内定义了重积分对称性的概念,阐述了利用对称性简化积分计算的数学原理.从变换不变性出发,研究了三重积分和第一类曲面积分的积分域、积分变量、被积函数在正交换元下的性质.定义了积分域的对称性;证明了积分变量在正交换元下的形式不变性;指出了重积分对称性的本质是积分域对被积函数的选择性.

    2024年02期 v.27;No.220 16-20+54页 [查看摘要][在线阅读][下载 359K]
  • 思政视角下的线性代数课程

    何立国;陈胜;

    本文从思政的视角分析了线性代数课程,提出了我们对此课程的思政元素的认识以及对教学方案设计中如何浸透思政元素的思考.

    2024年02期 v.27;No.220 21-24+26页 [查看摘要][在线阅读][下载 183K]
  • 导数/梯度的几何意义

    冯象初;费天成;朱佑彬;

    利用法向量给出导数/梯度的几何意义,不仅具有直观性,而且可以直接推广到高维情形,为梯度下降法等进一步应用提供了几何解释.

    2024年02期 v.27;No.220 25-26页 [查看摘要][在线阅读][下载 146K]
  • 关于曲面面积元素相互转换的讨论

    张玉培;

    以多元微积分学作为理论工具给出曲面面积元素的转换,转换角度为由特殊的直角坐标情形到一般的参数方程情形;并利用数量积与向量积引入高斯系数,从而推广至参数方程情形下的曲面面积元素.

    2024年02期 v.27;No.220 27-28+30页 [查看摘要][在线阅读][下载 177K]
  • 多元函数可微性一个实例的延伸

    刘金存;

    文中对多元函数可微性的一个实例进行了推广,旨在于加深学生对于基本概念的理解,并培养学生分析问题和解决问题的能力.

    2024年02期 v.27;No.220 29-30页 [查看摘要][在线阅读][下载 151K]
  • 全概率公式的扩展形式及其应用

    程凤;陈暄;

    本文对传统全概率公式进行扩展,使其“取条件”不仅可以是符号表示的随机事件,还可以是随机变量表示的随机事件,条件分布,条件密度.同时通过具体例子说明了其应用,帮助学生更好的学习全概率公式并灵活应用所学知识解决实际问题.

    2024年02期 v.27;No.220 31-33+38页 [查看摘要][在线阅读][下载 302K]

推广与应用

数学建模

  • 基于管控因子-SNIR模型的传染病中早期评估

    周潜;欧宜贵;黄振;王萍;

    基于SIR模型的思想,通过引入公共卫生管控因子和暂未被医学隔离的感染者群体,提出了一种对多维精确数据依赖度较低的新型微分方程模型SNIR.分别利用湖北省和全国除湖北外的中早期新冠病毒感染数据,反演推算模型参数,预测中后期疫情发展.其结果与疫情中后期观测数据吻合较好.

    2024年02期 v.27;No.220 48-52页 [查看摘要][在线阅读][下载 2001K]

方法与技巧