利用级数来求极限

计算极限的方法很多，而且有的极限很不好求，有一种利用收敛级数的性质来求极限的方法很好用。此方法就是先判别级数收敛，然后就能得出所求极限为零。本文将对此方法做进一步的总结和探讨。     

一道幂指函数求极限题目的多种解法

极限理论是微积分教学中的重要内容。由于幂指函数是一种特殊的函数,对幂指函数求极限往往是比较复杂的问题。以一道幂指函数题目为例,分别使用定值法、等价无穷小代换法、洛必达法则三种方法来求解。通过一题多解,总结出幂指函数求极限的常用方法,以供教学参考。     

几种常用的求极限的方法

高等数学中的很多概念都是根据极限来定义的，极限是研究高等数学的重要手段之一，而求极限的方法也多种多样，本文将介绍几种常用的求极限的方法。     

利用泰勒公式来求极限

计算极限的方法很多,而且有的极限很不好求,有时利用泰勒公式来求极限却使求极限变得非常简捷。这关键是我们要熟悉常用函数的泰勒公式。本文将利用泰勒公式来求一些函数的极限。     

数列极限在实际中的应用

数列极限是一类重要的极限,在经济和数学领域中发挥着重要的作用。以举例的方式介绍数列极限在现实生活中的应用,包括几何中计算曲线所围图形的面积．求二次方程的数值解,购房按揭贷款分期还款问题,及连续复利问题。     

突破网线长度极限的好帮手

100米对于有线以太网而言是一个极限(这个极限是从网卡到集线设备的链路长度)。怎样在实际工作中用最少的花费突破这个“理论极限”,是个让人感兴趣的问题。本文介绍了笔者用过的一种小方法,对读者们有一定的参考价值。     

谈谈传感器鉴定规范的某些弱点

<正> 一、传感器的精度指标,目前为学术界争论的问题:有人主张用随机误差和系统误差的极限作为精度指标,制造厂家感到太困难;有人主张用最小二乘法,另一部分人则主张用先取方根和再取不确定系数作为精度指标。目前还没有哪种说法能够统一争论。 有一点是比较普遍能够接受的,这就是用回归方法求理论直线。因为求误差必     

一种求解最小割集问题的新思路

从本质上来说,最小割集问题与最大流问题是同一个问题。由于后者的实用性更强,人们对它投入的关注与研究也更多,因而实际中是通过最大流问题来求最小割集问题。最大流-最小割集定理给出了一种用最大流算法求最小割集问题的方法,但在实际应用中,这种方法有时显得繁冗并有些迂回。文章首先介绍了最大流、最小割集的相关概念,然后从实际应用出发提出了一种用最大流求流图最小割集的新算法。随后证明了该算法的正确性,并举例说明了这种算法思想在其它方面的应用。     

极限编程在高职计算机专业毕业设计中的应用

敏捷方式是近几年兴起的一种轻量级的开发方法。在所有敏捷方法中,XP——极限编程可以说是最鲜艳,最引人注目的一面旗帜,它是一种敏捷、高效、柔性、可预测、科学而充满乐趣的软件开发方法。通过介绍极限编程中的三个实践,阐明了在学生毕业设计中引入极限编程思想的意义,探讨了如何应用极限编程有效地进行毕业设计。     

递归思想在指派问题中的运用

提出将矩阵进一步缩小的方法来求指派问题的解,用匈牙利解法求指派问题的解,然后用递归思想求解指派问题,并对两种方法的优缺点进行比较.通过对比可以知道,两种方法所得的结果是一样的.匈牙利算法的优点是算法时问复杂度较小,缺点是解题过程比较复杂.递归思想的优点是解题过程比较简单,缺点是算法时间复杂度较大.     

集成重复训练极限学习机的数据分类

极限学习机是一种随机化算法,它随机生成单隐含层神经网络输入层连接权和隐含层偏置,用分析的方法确定输出层连接权。给定网络结构,用极限学习机重复训练网络,会得到不同的学习模型。本文提出了一种集成模型对数据进行分类的方法。首先用极限学习机算法重复训练若干个单隐含层前馈神经网络,然后用多数投票法集成训练好的神经网络,最后用集成模型对数据进行分类,并在10个数据集上和极限学习机及集成极限学习机进行了实验比较。实验结果表明,本文提出的方法优于极限学习机和集成极限学习机。     

特征3有限域上的椭圆曲线算法改进

减少求逆运算次数是快速计算椭圆曲线密码的主要方法之一。若采用逐次累加的方法计算特征3有限域上椭圆曲线标量乘法2kP,需要k次求逆运算。本文根据递推归纳、转换求逆为乘法的思想,推导了直接计算2kP的公式,使求逆运算降至1次。从理论上比较了两种计算方法的运算效率:所提出的新算法在k=4时比逐次累加计算量减少1%,并且减少量随着k的增大而增多,在极限情况下可减少约26%。     

关于微积分中无穷级数讲解的几点看法

在微积分课程的教学当中无穷级数是一个重要的组成部分,但由于与其它章节的联系性不强而相对独立且比较抽象,所以学生在学习无穷级数时常感到比较困难。本文给出了几点看法：（1）重视求数列极限的复习;（2）归纳判别正项级数收敛性的方法。     

基于约束函数的差别矩阵及其求核算法

针对Hu的求核方法在处理某些不一致性决策表时,所得的核属性是错误的问题,提出一种基于约束函数的差别矩阵的定义及求核方法,该方法纠正了Hu方法中由于差别矩阵定义的不完善而造成的核求解错误。理论证明了该求核方法的正确性,并给出了快速求核算法。实验表明,该求核方法时空性能优于叶东毅求核方法。     

一种用Visual FoxPro求频繁项目集的方法

采掘关联规则是数据采掘领域的一个重要问题,依据Apriori算法,提出了一种用Visual FoxPro求频繁项目集的方法,并用Visual Foxpro编写了求1－6项目频繁集的程序。     

进化贝叶斯优化的核极限学习机分类器

为解决传统核极限学习机算法参数优化困难的问题,提高分类准确度,提出一种改进贝叶斯优化的核极限学习机算法.用樽海鞘群设计贝叶斯优化框架中获取函数的下置信界策略,提高算法的局部搜索能力和寻优能力;用这种改进的贝叶斯优化算法对核极限学习机的参数进行寻优,用最优参数构造核极限学习机分类器.在UCI真实数据集上进行仿真实验,实验...     

极限编程在项目实践教学中的应用探索

极限编程是一种轻量级的软件开发方法。该文在介绍极限编程主要特点的基础上,探讨了在计算机项目实践教学中引入极限编程方法的必要性,以及如何在计算机项目实践教学中有效地应用极限编程方法。     

试谈测试驱动开发理论与实践

极限编程是一种新型软件开发方法,而测试驱动开发是极限编程思想的一种主要实践。本文通过极限编程、测试驱动的理论阐述和用NUnit进行单元测试的实践来阐明测试驱动开发的实施过程。     

基于约束函数的差别矩阵及其求核算法

针对Hu的求核方法在处理某些不一致性决策表时,所得的核属性是错误的问题,提出一种基于约束函数的差别矩阵的定义及求核方法,该方法纠正了Hu方法中由于差别矩阵定义的不完善而造成的核求解错误.理论证明了该求核方法的正确性,并给出了快速求核算法.实验表明,该求核方法时空性能优于叶东毅求核方法.     

随机权分布对极限学习机性能影响的实验研究

极限学习机是一种训练单隐含层前馈神经网络的算法,它随机初始化输入层的权值和隐含层结点的偏置,用分析的方法确定输出层的权值。极限学习机具有学习速度快、泛化能力强的特点。很多研究都用服从[－1,1]区间均匀分布的随机数初始化输入层权值和隐含层结点的偏置,但没有对这种随机初始化合理性的研究。用实验的方法对这一问题进行了研究,分别研究了随机权服从均匀分布、高斯分布和指数分布对极限学习机性能的影响。研究发现随机权的分布对极限学习机的性能的确有影响,对于不同的问题或不同的数据集,服从[－1,1]区间均匀分布的随机权不一定是最优的选择。研究结论对从事极限学习机研究的人员具有一定的借鉴作用。