《前言應(yīng)用數(shù)學(xué)概論》ppt課件(文件)
【正文】 Key words） 一般關(guān)鍵詞 3— 5個，便于情報檢索等。 30 (7)結(jié)論（ Conclusion） 1)結(jié)論是整篇論文的的結(jié)局，要從論文的全部材料出發(fā)，經(jīng)過推理、判斷、歸納等邏輯分析過程而得到的新的學(xué)術(shù)總觀點、總見解。 如： [1] 劉元高 ,等 .MATLAB實用教程 [M]， 北京：高等教育出版社 ， . [2]李為國，張青 .一類微分方程周期解的存在性 [J].科學(xué)通報， 2022， 1823. 3)參考文獻反映出真實的科學(xué)依據(jù)，分清自己和別人的觀點或成果，對前人科學(xué)成果的尊重，便于檢索。 輕易使用“這絕對不行”、“這根本行不通”這類語句不僅會刺傷同事的自尊心，還往往會起到束縛自己思路的作用。 c）無可奈何 “沒辦法”，說這句話只是為了回避問題，不僅使自己的能力充分發(fā)揮出來，而且還會壓抑人們對問題的深入觀察、思考和實際行動的能力。如： a）這問題和什么問題相似？ b）假如變動某些部分將會怎樣？ c）如果分解成兩部分將會怎樣？ d）重新組合又會怎樣？ e）放大或縮小又會怎樣？ f）極限情況如何？ g）抓住問題的關(guān)鍵詞聯(lián)想法。 2)深厚的理論基礎(chǔ)和廣博的知識面 創(chuàng)新的想法必須建立在科學(xué)的基礎(chǔ)上，特別是原始創(chuàng)新是建立在深厚的基本理論之上的，所以學(xué)習(xí)一定要好。 4)良好的分析能力和實踐技能 一個優(yōu)秀的創(chuàng)新人才應(yīng)具有從許多的因素中，找出最關(guān)鍵的因素，分析它的運動過程和作用，然后加以控制和利用。繁忙的工作，復(fù)雜的問題，要求我們在任何情況下，都要保持樂觀的情緒，敏銳的觀察分析能力，沒有健康的身體是難以勝任的。 38 5)掌握正確的研究方法 要明確創(chuàng)新研究的目標(biāo)和要求，然后選擇技術(shù)途徑。 37 3)強烈的創(chuàng)新愿望 對創(chuàng)新者來說，強烈的創(chuàng)新愿望是發(fā)現(xiàn)問題和提出問題的前提。把握住問題的全貌的一個非常有效的途徑是去研究問題的結(jié)構(gòu)。 “很難聽懂他說的什么”、“他簡直無動于衷！”這也反應(yīng)出一種對待問題的消極態(tài)度。 b）回避責(zé)任 遇到問題的第一反應(yīng)便是“怎么辦呢？”這是只能依靠別人時所使用的語言。 下面介紹幾種創(chuàng)造性思維方法 （ 1）小組群體思維 1） 在集體科研活動中，成員要相互平等、相互尊重的充分交流，各自發(fā)揮自己的特長，敢于發(fā)表自己的意見和想法。 3）結(jié)論應(yīng)包含以下幾個方面： a）本文研究結(jié)果說明了什么問題，得到了什么規(guī)律，解決了什么理論或?qū)嶋H問題； b）對前人有關(guān)工作作了哪些修正、補充、發(fā)展證實或否定； c）本文研究的不足之處或遺留未解決的問題，以及解決這些問題的可能的關(guān)鍵點和方法。 2）引言的基本目的是要吸引讀者讀下去，所以文字不可太長，內(nèi)容選擇不要過于分散、瑣碎，措辭要精練。 (2)題名之后是作者的姓名和單位，對多名作者按貢獻大小排列。實際問題中，有一類問題與圖形有關(guān)，即使與圖形無關(guān)，論文中也應(yīng)該要不乏圖片的，這些圖形如何展示以及如何處理就是需要解決的問題，通常使用 Matlab進行處理。很多問題都是實際來的，數(shù)據(jù)可以是連續(xù)的，而計算機只認(rèn)的是離散的數(shù)據(jù)，因此將其離散化后進行差分代替微分、求和代替積分等思想是非常重要的。這些問題是用來解決一些較困難的最優(yōu)化問題的算法，對于有些問題非常有幫助，但是算法的實現(xiàn)比較困難，需慎重使用。這類算法可以分為很多種，包括最短路、網(wǎng)絡(luò)流、二分圖等算法，涉及到圖論的問題可以用這些方法解決。比賽中通常會遇到大量的數(shù)據(jù)需要處理， 而處理數(shù)據(jù)的關(guān) 鍵就在于這些算法，通常使用 Matlab作為工具。近年來， MATLAB在國內(nèi)的知名度越來越大，并已廣泛地應(yīng)用于教學(xué)和科研領(lǐng)域。 23 （ 2） SAS是 Statistical Analysis System的縮寫，意為“統(tǒng)計分析系統(tǒng)”，是由美國 SAS研究所（ SAS INSTITUTE INC.）于 1976年推出的用于決策支持的大型信息集成系統(tǒng)。 22 當(dāng)然還有大量的應(yīng)用數(shù)學(xué)方法如對策論、排隊論、層次分析及計算機仿真等，這些方法在實際問題中都具有廣泛的應(yīng)用。甚至可以這樣說，有時模糊性比
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