关键词： 小学数学   算法优化   多样化   思考  

摘要： 小学阶段属于我国义务教学的重要阶段,也是小学生奠定学科基础的重要阶段,在素质教育的理念影响下,小学的教学不仅需要教授学生学科的基础知识,同时还需要培养小学生的学科综合素养,本文以小学数学教学为陈述对象,通过对小学数学算法多样化的分析,进一步分析如何优化小学数学算法,以此来提高小学生的数学学习能力以及计算能力,同时也锻炼小学生的数学思维,培养小学生的逻辑思维能力等,进而培养小学生的数学核心素养。因此在本篇文章当中首先陈述了进行小学数学算法多样化以及优化的价值,然后提出有效的策略来进行小学数学算法优化以及多样化,希望给予教育工作者以借鉴。

关键词： 锦州25油田   泥岩掉块   元素录井   数学算法   层位还原   钻井  

摘要： 泥岩掉块是井壁稳定性的一项重要评价指标,但常规录测技术难以识别泥岩差异,无法确定泥岩掉块深度。为实现井壁失稳井段的稳定性程度评价,提出了利用元素录井和数学算法相结合实现泥岩掉块定量化、智能化层位还原方法。基于元素录井定量分析泥岩矿物成分,建立单井元素地层剖面,通过获取泥岩掉块的矿物成分,利用由欧氏距离法、曼哈顿距离法和调整余弦相似度法组成的相似度评价法建立井壁失稳掉块精准分析模型,根据掉块分布的集中度评价井壁稳定性情况,为钻井施工方案优化提供指导。该方法在锦州25油田4口井中成功应用,钻井工期较前期实施井缩减了1.2 d,表明具有较好的推广应用价值。

关键词： 数学建模   创新能力   优化应用  

摘要： 数学作为学生学习的一门重要学科,越来越受到人们的重视。数学教育对提高学生的创新素质具有重要作用,尤其是作为衡量学生课外实践能力的数学建模竞赛,对培养学生的思维能力与创新能力有重要意义。随着科技的进步,数学建模应用的技术手段越来越多,基于此,结合建模技术的发展,探讨人工智能算法在数学建模中的优化应用,以期推进数学建模水平的发展。

关键词： 贝叶斯网络   参数学习   定性最大后验估计   参数约束   目标优化  

摘要： 小数据集使得贝叶斯网络参数学习中的统计信息不准确,导致只依靠数据难以得到准确的贝叶斯网络参数。定性最大后验估计(QMAP)方法是目前小数据集条件下贝叶斯网络参数学习精度最高的算法。然而,当参数约束数量较多或参数可行域较小时,QMAP算法中的拒绝-接受采样过程会变得极为耗时甚至难以完成。为了提高QMAP算法的学习效率同时又尽量不影响其学习精度,设计了一种约束区域中心点的解析计算方法来替代原有的拒绝-接受采样计算方法。结合参数约束构建一个求解约束区域边界点的目标优化模型;利用凸优化引擎来求解该目标优化模型,获得约束区域的边界点和中心点;通过获得的约束区域中心点改进现有的QMAP算法。仿真实验证明,所提出的CMAP算法的参数学习精度稍差于QMAP算法,但计算效率比QMAP算法提高了2~5倍。

关键词： 异构网络   数据缓冲区   替换算法   数学建模   缓冲区  

摘要： 针对异构网络数据的缓冲存储效率低、分区存储精准度、运行代价高等问题,提出异构网络数据缓冲区替换算法的数学模型。首先将异构网络数据划分为多个数据阶层,确定数据格式,同时利用新的异构网络数据传输途径控制传输链路,对控制算法的窗口大小进行计算,以此梳理数据。最后将缓冲区分为冷区与热区两部分,分析算法的干扰因素,利用交替算法完成异构网络数据缓冲区替换算法的数学建模。仿真结果表明,基于异构网络数据缓冲区替换算法的数学模型可以有效提升算法的效率和精准度,同时可以降低算法运行代价。

关键词： 图像处理   STM图像   数学形态学   阈值分割  

摘要： 高温扫描隧道显微镜(HT-STM)可以实时原位地捕捉到表面原子的熔化相变过程.在这一原位变温实验中,快速可靠地识别出每帧STM图像中的熔融相十分关键.传统的手工统计方法存在效率低下、随意性大等问题.我们发展出一套基于数学形态学的算法,来自动快速地识别.与人工方法相比,该算法消除了人为主观误差,使确定的边界更加准确、光滑,处理效率提高了266倍.

关键词： 计算机科学   计算机数学   数学应用   深度融合   数值分析   数学与计算机   高等数学   辅助作用  

摘要： 随着计算机科学的快速发展,数学与计算机在数值分析领域得到了十分广泛的应用,对于高等数学的数值计算与分析有着重要的辅助作用,促进现代数学应用的深度发展。如何推动数学与计算机技术的深度融合,使其在数值分析领域发挥“1+1>2”的功效,是当前计算机数学研究领域的重要议题。

关键词： 小学数学   多样化计算   优化算法  

摘要： 小学数学教学中倡导算法多样化的教学理念.教师在数学教学中融入多样化的算法,不仅能培养学生的基础运算能力,而且能让学生形成解题思维,让学生体会到解决数学问题的多样性,从而锻炼学生的逻辑思维能力,培养学生的创新精神.在小学数学多样化计算教学中优化算法代表了计算教学的改革,实现了让学生成为课堂主体的目标,让学生在课堂中进行思考.本文主要讲述了在小学数学多样化计算教学中优化算法的具体策略,希望为数学教师提升数学课堂的教学质量提供帮助.

关键词： 上下文因素   参数学习   兴趣点推荐算法   融合方法  

摘要： 基于位置的社交网络的快速发展,通过借助社交网络来分享用户位置信息,其中包含了丰富的上下文信息,比如用户签到、兴趣点地理位置、用户社交关系等,从而对兴趣点推荐的发展提供了很大的机遇。但是,如何有效地利用这些上下文信息,解决数据稀疏和隐式反馈等问题,是很大的挑战。针对这一问题,提出了一种能够动态融合不同上下文因素的推荐算法,该推荐算法可以融合不同类型的上下文因素,比如地理信息、类别信息、时间信息等,通过一种类似梯度下降的动态权重参数学习的方法,动态地学习每个因素的权重,适应不同类型用户特点,从而改善兴趣点推荐效果。

关键词： 极限   基本初等函数   分类  

摘要： 本文首先提出解决极限问题的首要步骤,接着对极限过程进行具体分类,然后针对不同类型提出了行之有效的解决方法.