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matlabmatlab及其应用 论文

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安徽工业大学研究生考试试卷

评分

考试科目:MATLAB及其应用

阅卷人:

专业:材料科学与工程

学号:1520190047

姓名:王鑫

注意事项

1.考前研究生将上述项目写清楚

2.字迹要清楚、保持卷面清洁

3.教师将试卷、答案,一起送研究生部归档

二〇一六年一月一十二日

一、MATLAB简介

1.MATLAB的发展

在当今30多个数学类科技应用软件中,就软件数学处理的原始内核而言,可分为两大类。一类是数值计算型软件,如 MATLAB、Xmath、Gauss等,这类软件长于数值计算,对处理大批数据效率高;另一类是数学分析型软件,如Mathematica、Maple等,这类软件以符号计算见长,能给出解析解和任意精度解,其缺点是处理大量数据时效率较低。MathWorks公司顺应多功能需求之潮流,在其卓越数值计算和图示能力的基础上,又率先在专业水平上开拓了其符号计算、文字处理、可视化建模和实时控制能力,开发了适合多学科、多部门要求的新一代科技应用软件MATLAB。经过多年的国际竞争,MATLAB 已经占据了数值型软件市场的主导地位。

20世纪70年代中期,Cleve Moler博士和其同事在美国国家科学基金的资助下开发了调用EISPACK和LINPACK的FORTRAN子程序库。EISPACK是特征值求解的FORTRAN程序库,LINPACK是解线性方程的程序库。在当时,这两个程序库代表矩阵运算的最高水平。

到20世纪70年代后期,身为美国New Mexico大学计算机系系主任的Clev e Moler,在给学生讲授线性代数课程时,想教学生使用EISPACK和LINPACK程序库,但他发现学生用FORTRAN编写接口程序很费时间,于是他开始自己动手,利用业余时间为学生编写EISPACK和LINPACK的接口程序。Cleve Moler给这个接口程序取名为MATLAB,该名为矩阵(matrix)和实验室(laboratory)两个英文单词的前三个字母的组合。在以后的数年里,MATLAB在多所大学里作为教学辅助软件使用,并作为面向大众的免费软件广为流传。

1983年春天,Cleve Moler到Stanford大学讲学,MATLAB深深地吸引了工程师John Little。John Little敏锐地觉察到MATLAB在工程领域的广阔前景。同年,他和 Cleve Moler、Sieve Bangert一起,用C语言开发了第二代专业版。这一代的MATLAB语言同时具备了数值计在算和数据图示化的功能。1984年,Cleve Moler 和 John Lithe成立了MathWorks公司,正式把MATLAB推向市场,并继续进行MATLAB的研究和开发。

在MATLAB进入市场前,国际上的许多应用软件包都是直接以FORTRAN和C 语言等编程语言开发的。这种软件的缺点是使用面窄、接口简陋、程序结构不开放以及没有标准的基库,很难适应各学科的最新发展,因而很难推广。MATLAB 的出现,为各国科学家开发学科软件提供了新的基础。在MATLAB问世不久的20世纪80年代中期,原先控制领域里的一些软件包纷纷被淘汰或在MATLAB上重建。

MathWorks公司1993年推出了MATLAB 4.0版,1995年推出4.2C版(for win3.X)1997年推出5.0版。1999年推出5.3版。MATLAB 5.X较MATLAB 4.X 无论是界面还是内容都有长足的进展,其帮助信息采用超文本格式和PDF格式,在Netscape 3.0或IE 4.0及以上版本,Acrobat Reader中可以方便地浏览。

时至今日,经过Math Works公司的不断完善,MATLAB已经发展成为适合多学科、多种工作平台的功能强劲的大型软件。在国外,MATLAB已经经受了多年考验。在欧美等高校,MATLAB已经成为线性代数、自动控制理论、数理统计、数字信号处理、时间序列分析、动态系统仿真等高级课程的基本教学工具;成为攻读学位的大学生、硕士生、博士生必须掌握的基本技能。在设计研究单位和工业部门,MATLAB被广泛用于科学研究和解决各种具体问题。

MATLAB是美国Math Works公司推出的产品,最早的版本出现在20世纪70年代,用FORTRAN语言编写,主要功能是实现程序库的接口功能。MATLAB 名称由Matrix和Laboratory两个英文单词的各前三个字母组合得到。进入20世纪90年代以来,MATLAB发展成为国际公认的标准计算软件,在数值计算方面的功能不断增强,此时,MATLAB的内核采用C语言进行编写,并且增强了数据的可视化功能,同时提供了大量的内置函数,广泛地应用于科学计算、控制系统、信息处理等领域的分析、仿真和设计工作,而且利用MATLAB产品的开放式结构,用户和读者可以非常容易地对MATLAB的功能进行扩充,从而在不断深化对问题认识的同时,不断完善MATLAB产品以提高产品自身的竞争能力。

Math Works公司每年进行两次MATLAB产品发布,时间分别在每年的3月和9月,而且,每一次发布都会包含所有的产品模块,如产品的new feature、bug fixes和新产品模块的推出。MATLAB作为和Mathematica、Maple并列的三大数学软件之一,其强项就是其强大的矩阵计算以及仿真能力。每次Math Works发布MATLAB的同时,也会发布仿真工具Simulink。在欧美国家,很多大公司在将产品投入实际使用之前都会进行仿真实验,所主要使用的仿真软件就是Simulink。MATLAB提供了自己的编译器,全面兼容C++以及FORTRAN两大语言。因此,MATLAB成为工程师、科研工作者手上最好的语言、最好的工具和环境之一。

MATLAB Compiler是一种编译工具,它能够将使用MATLAB提供的编程语言——M语言编写的函数文件编译生成为函数库、可执行文件、COM组件等,扩展了MATLAB功能,使MATLAB能够与其他高级编程语言,如C/C++,进

行混合编程,取长补短,提高程序的运行效率,丰富程序开发的手段。

此外,利用M语言还开发了相应的MATLAB专业工具箱函数供用户直接使用。这些工具箱应用的算法是开放的、可扩展的,用户不仅可以查看其中的算法,还可以针对一些算法进行修改,甚至允许开发自己的算法以扩充工具箱的功能。目前,MATLAB产品的工具箱有40多个,分别涵盖了数据获取、科学计算、控制系统设计与分析、数字信号处理、数字图像处理、金融财务分析以及生物遗传工程等专业领域。

另外,MATLAB开放性的可扩充体系允许用户开发自定义的系统目标,利用Real-Time Workshop Embedded Coder能够直接将Simulink的模型转变成效率优先的产品级代码。代码不仅可以是浮点的,还可以是定点的。现在,MATLAB 开放的产品体系使MATLAB成为了诸多领域的开发首选软件,并且,MATLAB 还具有500余家第三方合作伙伴,分布在科学计算、机械动力、化工、计算机通信、汽车、金融等领域。接口方式包括了联合建模、数据共享、开发流程衔接等。

2.MATLAB的功能及应用范围

MATLAB是矩阵实验室(Matrix Laboratory)的简称。除具备卓越的数值计算能力外,它还提供了专业水平的符号计算,文字处理,可视化建模仿真和实时控制等功能。 MATLAB的基本数据单位是矩阵,它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似,故用MATLAB来解算问题要比用C,FORTRAN等语言完相同的事情简捷得多。当前流行的MATLAB 5.3/Simulink 3.0包括拥有数百个内部函数的主包和三十几种工具包(Toolbox)。工具包又可以分为功能性工具包和学科工具包。功能工具包用来扩充MATLAB的符号计算,可视化建模仿真,文字处理及实时控制等功能。学科工具包是专业性比较强的工具包,控制工具包,信号处理工具包,通信工具包等都属于此类。

MATLAB和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等,主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。

MATLAB的基本数据单位是矩阵,它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似,故用MATLAB来解算问题要比用C,FORTRAN等语言完成相同的事情简捷得多,并且mathwork也吸收了像Maple等软件的优点,使MATLAB成为一个强大的数学软件。在新的版本中也加入了对C,FORTRAN,C++ ,JAVA的支持。可以直接调用,用户也可以将自己编写的实用程序导入到MATLAB函数库中

方便自己以后调用,此外许多的MATLAB爱好者都编写了一些经典的程序,用户可以直接进行下载就可以使用。

MATLAB有着强大的功能,可以用来进行多种工作,具体如下:数值分析、数值和符号计算、工程与科学绘图、控制系统的设计与仿真、数字图像处理技术、数字信号处理技术、通讯系统设计与仿真、财务与金融工程等。

MATLAB 的应用范围非常广,包括信号和图像处理、通讯、控制系统设计、测试和测量、财务建模和分析以及计算生物学等众多应用领域。附加的工具箱(单独提供的专用 MATLAB 函数集)扩展了 MATLAB 环境,可以解决这些应用领域内特定类型的问题。

现在,MATLAB已经发展成为功能强大的仿真平台和系统,在新版本的发布中,不断增加新的功能和有效的操作方法,已经得到了公众的认可和好评。在新版本的MATLAB中,主要具有以下一些特点:

(1)开发环境:新版本的MATLAB提供了非常友好的工作环境界面支持。读者可以根据需要对这些环境进行定制和操作,还可以为自己的操作定义快捷键。(2)代码开发:支持编写各种函数,既包括M脚本语言编写的函数,也包括匿名函数编写的内嵌函数等。

(3)数值处理:单精度算法、数值计算、矩阵代数、符号计算、微分方程等多种问题的数值求解和处理方法。

(4)数据可视化:在新的绘图界面中,用户可以通过直接输入图形交换界面来完成图形的创建和编辑功能。

(5)文件I/O:新版本的MATLAB支持功能强大的文件输入输出功能,与多种格式的文件之间形成交互操作,增加了程序设计的灵活性和兼容性。

二、MATLAB的应用——线材冷却过程断面的温度分布图

1.问题的提出

线材的实际水冷是非稳态的,为了便于研究,可将某一瞬态时刻线材内部的导热看做稳态,即在很短的一段时间内,线材温度不随时间而变,从而分析出在特定温度边界条件下,线材内部截面的温度分布图。

2.模型的表达

将线材看做均质圆柱体,且认为热量仅沿着其横截面径向传播,由于对称,只取截面的四分之一进行研究。线材直径为16mm,半径8mm。

传热模型的表达:将线材看成内外径分别为r 1和r 2的圆筒壁,只不过内径r 1很小,约等于0。其内外表面分别维持恒定均匀的温度t 1和t 2,且在圆筒壁上仅存在沿圆筒壁径向的一维热传导。由于圆筒的内外径不等,热流传入圆筒壁所经过的传热面积A 是随半径变化的,且假定材料的导热系数为常数,无内热源。

为分析方便,取圆柱坐标系。在圆筒壁上的热传导即是平壁一维稳态导热情况,热传导微分方程式为:

0=??

? ??dr dt r dr d 其中t 为线材截面温度,r 为半径。边界条件定为:r=0.01mm ,t=1200C ;r=8mm ,t=600C 。即:线材芯部温度达1200C ,表层温度达600C 。

3.微分方程的解

3.1 MATLAB 中的求解过程:

>> t=dsolve('Dt+r*D2t','t(0.01)=1200,t(8)=600','r');

>>t =(1200*log(8) + 600*log(100))/(log(8) + log(100)) - (600*log(r))/(log(8) + log(100)) 即为圆棒截面温度t 关于半径r 的表达式。

3.2 作出t 随r 的变化图

程序如下:

r=linspace(0,8,1000);

t=(1200*log(8) + 600*log(100))/(log(8) + log(100)) - (600*log(r))/(log(8) + log(100))

plot(r,t,'r','linewidth',3)

xlabel('r/mm'),ylabel('t/℃'),TITLE('t 随r 的变化图')

所得图形如下:

图1 温度随半径变化图

由上图可见,距离中心越远处,线材的温度越低。

3.3 做线材1/4截面上的温度等值线图

程序如下:

[x y]=meshgrid(linspace(0,8,1000), linspace(0,8,1000));

z=(1200*log(8)+600*log(100))/(log(8) + log(100)) - (600*log(sqrt(x.^2+y.^2)))/(log(8) + log(100));

[C,h]=contour(x,y,z,'linewidth',3);

clabel(C,h)

axis square

xlabel('r/mm'),ylabel('r/mm'),TITLE('线材1/4截面温度等值线图')

所得图形如下:

图2 线材1/4截面温度等值线图

3.4 做线材截面上温度分布示意图

程序如下:

a= linspace(0,2*pi,1000);[A,X]= meshgrid(a,r);

[M N]=pol2cart(A,X);

z=(1200*log(8) + 600*log(100))/(log(8) + log(100)) - (600*log(X))/(log(8) + log(100));

mesh(M,N,z)

xlabel('r/mm'),ylabel('r/mm'),zlabel('t/℃'),TITLE('线材截面温度分布示意图')

axis square

所得图形如下:

图3 线材截面温度分布示意图(默认视角)

4.分析规律,得出结论

采用MATLAB软件分析可得出,线材截面的温度分布与线材的半径有关。中心温度比表面高,且距离线材中心越远,线材的温度越低。且越靠近中心,温

差越大,靠近边缘温差小。

数据分析论文

成绩评定表 课程设计任务书

摘要 汇率是在商品交易和货币运动越出国界时产生的,是一国货币价值在国际的又一表现。因为一国货币汇率受制于经济、政治、军事和心理等因素的影响,这些因素彼此之间既相互联系又相互制约,而且在不同时间,各因素产生作用的强度也会出现交替变化,所以很难准确地找出究竟哪些因素影响着一国货币汇率的变化,在开放经济中,汇率是一种重要的资源配置价格。汇率的失衡或错估,不仅会破坏经济的外部平衡,而且会给国内宏观经济稳定和经济可持续增长带来一系列不利影响。 另外,汇率的变化还能对人们的日常生活和企业的生产销售生产较大的影响。所以,对影响汇率的因素进行分析和探讨,对于指导汇率政策的制定、预测汇率变化趋势、优化投资策略,以及研究与汇率有关的生活消费等问题都有重要的应用价值。spss在经济、管理、医学及心理学等方面的研究起着很重要的作用,在我国的国民经济问题中,增加农民收入是我国扩大内需的关键,通过运用SPSS分析方法对我国人民币及其影响因素的相关分析以便能够更好地了解我国的汇率的情况。 关键词:spss;汇率;影响因素;回归

目录 1问题分析 (1) 2数据来源 (1) 3数据定义 (2) 4数据输入 (2) 5变量的标准化处理 (2) 5.1描述性分析选入变量及参数设置 (2) 5.2描述性分析 (2) 5.3描述性分析结果输出 (2) 6.1描述性分析选入变量及参数设置 (3) 6.2线性回归分析 (4) 7进一步的分析和应用 (11) 总结 (14) 参考文献 (14)

汇率影响因素分析 1问题分析 汇率是在商品交易和货币运动越出国界时产生的,是一国货币价值在国际上的又一表现。因为一国货币汇率受制于经济、政治、军事和心理等因素的影响,这些因素彼此之间既相互联系又相互制约,而且在不同时间,各种因素产生作用的强度也会出现交替变化,所以很准确地找出究竟哪些因素影响着一国货币汇率的变化。 在开放经济中,汇率是一种重要的资源配置价格。汇率的失衡或错估,不仅会破坏经济的外部平衡,而且会给国内宏观经济稳定和经济可持续增长带来一系列不利影响。另外,汇率的变化还能对人们的日常生活和企业的生产销售产生较大的影响。所以,对影响汇率的因素进行分析和探讨,对于指导汇率政策的制定、预测汇率变化趋势、优化投资策略,以及研究与汇率有关的生产消费等问题都有重要的应用价值。 2数据来源 所用数据参考自“人民币汇率研究”(陈瑨,CENET网刊,2005)、“汇率决定模型与中国汇率总分析”(孙煜,复旦大学<经济学人>,2004)和“人民币汇率的影响因素与走势分析”(徐晨,对外经济贸易大学硕士论文,2002),其中通货膨胀率、一年期名义利率、美元利率和汇率4个指标的数据来自于<中国统计年鉴>(2001,中国统计出版社);2000年的部分数据来自于国家统计局官方网站。

泰勒公式的证明及应用(1)

一.摘要 (3) 前言 (3) 二、泰勒公式极其极其证明........................ (3) (一)带有皮亚诺型余项的泰勒公式 (3) (二)带有拉格朗日型余项的泰勒公式 (4) (三)带有柯西型余项的泰勒公式 (5) (四)积分型泰勒公式 (6) (五)二元函数的泰勒公式 (7) 三、泰勒公式的若干应用 (8) (一)利用泰勒公式求极限 (8) (二)利用泰勒公式求高阶导数 (9) (三)利用泰勒公式判断敛散性 (10) (四)利用泰勒公式证明中值定理 (12) (五)利用泰勒公式证明不等式 (13) (六)利用泰勒公式求近似和值误差估计 (15) (七)利用泰勒公式研究函数的极值 (16) 四、我对泰勒公式的认识 (16) 参考文献 (17) 英文翻译 (17)

Taylor 公式的证明及应用 【摘要】数学中的著名的公式都是一古典的数学问题,它们在数学,化学与物理领域都有很广泛的运用。在现代数学中Taylor 公式有着重要地位,它对计算极限,敛散性的判断,不等式的证明、中值问题及高阶导的计算以及近似值的计算等方面都有很大的作用。在本文中,我将谈到关于公式的几种形式及其证明方法并对以上几个方面进一步的运用,和我对几者之间的一些联系和差异的看法。并通过具体事例进行具体的说明相关运用方法 【关键词】泰勒公式 佩亚诺余项 拉格朗日余项 极限 级数 1、常见Taylor 公式定义及其证明 我们通常所见的Taylor 公式有皮亚诺型、拉格朗日型、柯西型与积分型,还有常用的二元函数的Taylor 公式和高阶函数的Taylor 公式。 定义:设函数存在n 阶导数,由这些导数构成n 次多项式,称为函数在该点处的泰勒多项式各项系数称为泰勒系数。 1.1首先是带皮亚诺型余项的Taylor 公式: 若函数f 在点0x 存在且有n 阶导数,则有0()()(())n n f x T x x x =+ο-即 "' 200000() ()()()()()2! f x f x f x f x x x x x =+-+-+? ()00() ()! n n f x x x n +-0(())n x x +ο-. (2) 其中()n T x 是由这些导数构造的一个n 次多项式, "()' 2 0000000()()()()()()()()2!! n n n f x f x T x f x f x x x x x x x n =+-+-+?+- (3) 称为函数f 在点0x 处的Taylor 多项式,()n T x 的各项系数 ()0() !k f x k (1,2,,)k n =?称为Taylor 系数。从上易知()f x 与其Taylor 多项式()n T x 在点0x 有相同的函数值和相同

随机过程及其应用结课论文

硕士研究生课程结课论文 《随机过程》 姓名:xxxx 学号:xxxx 年级:14 级 学科(领域):数学 培养单位:理学院 日期:2014年11月12日 教师评定: 综合评定成绩:任课教师签字:

目录 1 引言 (2) 1.1 研究背景 (2) 1.2 研究意义 (2) 1.3 选题依据 (2) 2 时间序列分析的理论 (3) 2.1 时间序列分析的问题 (3) 2.2 确定与随机性时间序列分析 (3) 2.3 时间序列的概念及性质 (3) 2.3.1 平稳性 (3) 2.3.2 平稳时间序列 (3) 2.3.3 平稳时间序列的统计性质 (4) 2.3.4 平稳性的检验 (4) 2.3.5 纯随机性检验 (4) 3 平稳时间序列分析 (5) 3.1 ARMA 模型 (5) 3.1.1 AR 模型 (5) 3.1.2 MA模型 (5) 4 非平稳序列分析 (8) 4.1 确定性成分 (8) 4.1.1 趋势成分 (8) 4.1.2 季节效应分析 (8) 4.2 非平稳序列的随机分析 (9) 4.2.1 差分 (9) 4.2.2 ARIMA 模型 (9) 4.2.3 ARIMA 模型建模 (9) 4.2.4 异方差及方差齐性变换 (10) 4.2.5 条件异方差模型 (10) 5 基于时间序列分析的股票预测模型的实证分析 (11) 5.1 关于样本数据的描述与调整 (11) 5.2 结论 (15) 参考文献 (16)

基于时间序列分析的股票预测模型研究 摘要:在现代金融浪潮的推动下,越来越多的人加入到股市,进行投资行为,以期得到丰厚的回报。所谓股票预测是指:根据股票现在行情的发展情况地对未来股市发展方向以及涨跌程度的预测行为。时间序列数据因为接受到许多偶然因素的影响,会常常表现出随机性,在统计学上称之为序列的依赖关系。在股票市场上,时间序列预测法常用于对股票价格趋势进行预测,为投资者和股票市场管理方提供决策依据。 本文主要介绍了时间序列分析方法的概念,特点及时间序列模型,包括建模时对数据时间序列的预处理、及模型预测等。并通过对时间序列分析的实证研究分析,建立时间序列模型,其中包括 ARIMA 等模型,进行误差分析,说明时间序列分析的方法对于股票价格的预测趋势有一定的参考价值。 关键词:股票,预测,时间序列分析,ARIMA 模型 Study on prediction model of time series analysis based on the stock Bian Xiaofei (HeiLongJiang University of science and technology,Harbin City) Abstract:In the modern financial wave, more and more people join the stock market to invest, expecting to get rich return, which has gr eatly promoted the stock market’s prosperity.The so-called stock forecast is defined: with the help of the stock’s recent condition, we’ll predict the future stock’s development, including its later development directions and fluctuations. Time-series data often show some kinds of randomness and dependence between each other because of the influence of various accidental factors.Time series analysis is often used to predict the stock price, which provides decision-making basis for investors and the stock market managers. This thesis mainly introduces time series analysis theory, including its notion, character as well as the expression and description of some models derived from it ,including method of data simulation, method of parameter estimation and method of testing degree of fitting and arrange them by the numbers. Therefore we can establish some models, including ARIMA model and so on. While through this empirical research analysis, we could prove that the method has some value for predicting t he stock’s trend by means of model fitting effect and error analysis. Keywords: stock, predict, time series analysis, ARIMA model

泰勒公式的应用精选

泰勒公式及其应用 摘要

文章简要介绍了泰勒公式的证明及其推导过程,详细讨论了泰勒公式在最优化理论领域的应用,分别讨论了泰勒公式在理论证明和算法设计上面的应用,并用简单的算例加以说明。 关键词:泰勒公式,最优化理论,应用

一、泰勒公式 1.1 一元泰勒公式 若函数)(x f 在含有x 的开区间),(b a 内有直到1+n 阶的导数,则当函数在此区间内时,可展开为一个关于)(0x x -的多项式和一个余项的和: 1 0)1(00)(200000)()! 1()()(!)()(!2)())(()()(++-++-++-''+-'+=n n n n x x n f x x n x f x x x f x x x f x f x f ξ 其中=)(x R n 10)1()()! 1()(++-+n n x x n f ξ ξ在x 和0x 之间的一个数,该余项)(x R n 为拉格朗日余项。 1.1.1 泰勒公式的推导过程 我们知道α+-'+=))(()()(000x x x f x f x f ,其在近似计算中往往不够精确,于是我们需要一个能够精确计算的而且能估计出误差的多项式: n n x x a x x a x x a a x p )()()()(0202010-++-+-+= 来近似表达函数)(x f ; 设多项式)(x p 满足)()()()(),()(0)(0)(0000x f x p x f x p x f x p n n ='='= 因此可以得出n a a a 10,.显然,00)(a x p =,所以)(00x f a =;10)(a x p =',所以 )(01x f a '=;20!2)(a x p ='',所以 ! 2)(02x f a ''=n n a n x p !)(0)(=,所以有!)(0)(n x f a n n = 所以,n n x x n x f x x x f x x x f x f x p )(! )()(!2)())(()()(00)(200000-++-''+-'+= 1.1.2 泰勒公式余项的证明 我们利用柯西中值定理来推出泰勒公式的余项(拉格朗日余项): 设)()()(x p x f x R n -= 于是有0)()()(000=-=x p x f x R n 所以有0)()()()(0)(000===''='=x R x R x R x R n n n n n 根据柯西中值定理可得: n n n n n n n x n R x x x R x R x x x R ))(1()(0)()()()()(011)1(00)1(0-+'=---=-++ξξ 1ξ是在x 和0x 之间的一个数; 对上式再次使用柯西中值定理,可得:

1应用回归分析论文之欧阳光明创编

JISHOU UNIVERSITY 欧阳光明(2021.03.07) 本科生课程论文 题目:粮食总产量的影响因素分析课程名 称:应用回归分析 所属学 院: 专业年 级: 学生姓 名:学号: 完成时 间:2015 年12月23日

目录 摘要: ----------------------------------------------- 1关键词: -------------------------------------------- 1 一、引言 --------------------------------------------- 1 二、模型设定及数据准备 ----------------------------- 1 三、回归模型建立 ------------------------------------ 2 1.模型设定---------------------------------------- 2 2、估计参数--------------------------------------- 3 四、模型检验 ----------------------------------------- 4 1、经济意义检验--------------------------------- 4 2、统计检验--------------------------------------- 4 3、回归模型检验----------------------------------- 4 (1)多重共线性检验---------------------------- 4 (2)逐步回归5 (3)异方差检验------------------------------- 7 (4)自相关检验------------------------------- 8 五、模型的确定 --------------------------------------- 9 六、结论 --------------------------------------------- 9参考文献9 附录 ------------------------------------------------ 10

应用回归分析电子教案

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贵州民族大学 实用回归分析论文 (GuizhouMinzu University) 论文题目:影响谷物的因素分析 年级:2014级 班级:应用统计班 小组成员: 姓名:黄邦秀学号:201410100318 序号:4 姓名:王远学号:201410100314 序号:26 姓名:陈江倩学号:201410100326 序号:11 姓名:吴堂礼学号: 时间:2016.12.06

目录 摘要:在实际问题的研究中,经常需要研究某一些现象与影响它的某一最主要因素的关系,如影响谷物产量的因素非常多。本文采用多元线性回归分析方法,以1994—2014年中国谷物产量及其重要因素的时间序列数据为样本,对影响中国谷物生产的多种因素进行了分析。分析结果表明,近年来我国谷物生产主要受到单产提高缓慢、播种面积波动大、农业基础设施投入不足、自然灾害频繁等重要因素的影响。为提高谷物产量、促进谷物生产,首先应该提供一套促进谷物生产的政策措施,提高谷物种植效益,增加谷物收入是根本。在这个前提下,才有可能提高单产、稳定面积、加强基础设施建设、提高抗灾能力,增强我国谷物生产能力和生产稳定性。 (4) 关键词:谷物产量影响因素多元线性回归分析 (4) 一、问题的提出 (5) 二、多元线性回归模型的基假设 (5) 三、收集整理统计数据 (6) 3.1数据的收集 (6) 3.2确定理论回归模型的数学形式 (7) 四、模型参数的估计、模型的检验与修改 (8) 4.1 SPSS软件运用 (8) 4.2 用SPSS软件,得到相关系数矩阵表 (10) 4.3 回归方程的显著性检验 (11) 4.4利用逐步回归法进行修正 (12) 4.5 DW检验法 (13) 五、结果分析 (14) 六、建议 (14) 七、参考文献 (15)

概率论小论文

浅谈概率论 专业:环境设计 姓名:zhou 学号:66626edfe 【摘要】:概率论与数理统计课程是我们哈工大学生学习的一门应用性很强的必修基础课程。通过近一个学期的学习,我对概率论也有了一些粗浅的认识,这篇文章将从概率论的历史和发展讲起,接着对二项分布、泊松分布和正态分布之间的关系进行一个简单的论述,然后将概率论的一些概念与以往学过的概念进行类比,最后对概率论在工科数学分析中的几个巧用进行说明,并附加了几个实例。 【关键词】:二项分布泊松分布正态分布类比级数广义积分

正文 1 概率论的起源和发展 概率论不仅是当代科学的重要数学基础之一,而且还是当代社会和人类日常生活最必需的知识之一。正如十九世纪法国著名数学家拉普拉斯所说:“对于生活中的大部分, 最重要的问题实际上只是概率问题。你可以说几乎我们所掌握的所有知识都是不确定的, 只有一小部分我们能确定地了解。甚至数学科学本身, 归纳法、类推法和发现真理的首要手段都是建立在概率论的基础之上的。因此,整个的人类知识系统是与这一理论相联系的。”然而, 饶有趣味的是, 这门被拉普拉斯称为“人类知识的最重要的一部分”的数学却直接地起源于一种相当独特的人类行为的探索: 人们对于机会性游戏的研究思考。所谓机会性游戏就是靠运气取胜一些游戏, 如赌博等。这种游戏不是哪一个民族的单独发明, 它几乎出现在世界各地的许多地方, 如埃及、印度、中国等。著名的希腊历史学家希罗多德在他的巨著《历史》中写道: 早在公元前1500年, 埃及人为了忘却饥饿的困扰, 经常聚集在一起掷骰子和紫云英,这是一种叫做“猎犬与胡狼”的游戏, 照一定规则,根据掷出各种不同的紫云英而移动筹码。大约从公元前1200年起, 人们把纯天然的骨骼(如脚上的距骨) 改进成了立方体的骰子。[1] 二十世纪以来, 概率论逐渐渗入到自然科学、社会科学、以及人们的日常生活等几乎无所不在的领域中去.无论在研究领域, 还是教育领域, 它愈来愈成为一门当今最重要的学科之一。于是, 对于概率论历史的研究也日益引起科学史学家们的重视。在概率论发展历史上, 十八、十九世纪之交法国最伟大的科学家之一拉普拉斯具有特殊的地位, 1812年拉普拉斯首次出版的《分析概率论》标志着概率论历史上的一个重要阶段--古典概率论的成熟。概率论发展到1901年, 中心极限定理终于被严格的证明了, 以后数学家正利用这一定理第一次科学地解释了为什么实际中遇到的许多随机变量近似服从以正态分布。到了20世纪的30年代, 人们开始研究随机过程, 著名的马尔可夫过程的理论在1931年才被奠定其地位。到了近代, 出现了理论概率及应用概率的分支, 及将概率论应用到不同范筹, 从而产生了不同学科。因此, 现代概率论已经成为一个非常庞大的数学分支。 2二项分布、泊松分布和正态分布之间的关系 2.1 二项分布、泊松分布之间的关系 定理1 泊松定理:在n重伯努利试验中,事件A在每次试验中发生的概率为 p n ,它与试验次数有关,如果 n lim0 n npλ →∞ =>,则对任意给定的k, 有

泰勒公式的证明及应用 开题报告

题目泰勒公式的证明及推广应用 一、选题背景和意义 在初等函数中,多项式是最简单的函数。因为多项式函数的运算只有加、减、 乘三种运算。如果能将有理分式函数,特别是无理函数和初等超越函数用多项式函数近似代替,而误差又能满足要求,显然,这对函数性态的研究和函数值的近似计算都有重要意义。 通过对数学分析的学习,我感觉到泰勒公式是高等数学中的重要内容,在各个 领域有着广泛的应用,例如在函数值估测及近似计算,用多项式逼近函数,求函数的极限和定积分不等式、等式的证明,求函数在某点的高阶导数值等方面。 除此以外,泰勒公式及泰勒级数的应用,往往能峰回路转,使问题变得简单易解。 二、国内外研究现状、发展动态 本人以1999—2010十一年为时间范围,以“泰勒公式”、“泰勒公式的应用”为关键词,在中国知网以及万方数据等数据库中共搜索到30余篇文章,发现国内外对泰勒公式的其研究进展主要分配在以下领域: 一、带不同型余项泰勒公式的证明; 二、泰勒公式的应用举例。 三、研究内容及可行性分析 在高等数学中,泰勒公式占有重要的地位,并以各种形式出现而贯穿全部内容,因此掌握好泰勒公式是学习高等数学的关键一环。本论文将主要研究泰勒公式的证明及其在其他方面的应用。 本文将通过对泰勒公式的探讨,给出了泰勒公式在其它方面的应用,,显现出泰勒公式的应用之广泛。希望其研究结果在求极限等问题时可以提供一些方法的参考,也同时能给相关学科研究人员在解决比较复杂的不定式极限问题时能有一定的思路指导。 接下来我将分两方面的应用来阐述本次论文的主要内容。 一、带不同型余项泰勒公式的证明: 本次证明将涉及到三种不同余项的泰勒公式的证明,即: 1.带皮亚诺余项的泰勒公式; 2.带拉格朗日余项的泰勒公式; 3.带积分型余项的泰勒公式; 二、泰勒公式的应用: 本次论文将涉及到泰勒公式在以下七个方面的应用: 1、泰勒公式在极限计算中的应用; 在函数极限运算中,不定式极限的计算始终为我们所注意,因为这是比较困难的一类问题。计算不定式极限我们常常使用洛必达法则或者洛必达法则与等价无穷小结合使用。但对于有些未定式极限问题若采用泰勒公式求解,会更简单明了。我将在论文中就例题进行探讨。 2、泰勒公式在判定级数及广义积分敛散性中的应用;

泰勒公式及其应用

泰勒公式及其应用 数学学院数学与应用数学专业 2009级杨立 指导教师吴春 摘要:泰勒公式以一种逼近的思想成为数学分析中的一个重要知识,在分析和研究数学问题中有着重要的作用。本文研究了利用泰勒公式证明微分中值定理,求函数的极限,进行近似计算,求函数的高阶导数和偏导数等方面的应用,恰当的运用泰勒公式能够给我们的解题带来极大的方便。 关键词:泰勒公式;微分中值定理;极限;高阶导数;偏导数 Abstract:Taylor formula is an important knowledge of mathematics analysis in an approximation of the thought, and it plays an important role in the analysis and study of mathematical problems. This paper studies the application of the Taylor formula in proving differential mean value theorem, the limit of function, approximate calculation, the application of high order derivative for function and partial derivative, and using Taylor formula appropriate can bring great convenience to our problem. Keywords:Taylor formula; approximate calculation; limit; higher derivative; partial derivative 引言 泰勒公式最早是以泰勒级数的形式出现在泰勒1715年出版的著作《增量及其逆》中,但在该书中却没有给出具体的证明,直到19世纪由柯西给出了现在的形式及其严格的证明。泰勒公式是一种逼近的思想,集中体现了逼近法的精髓,可以将有理分式函数﹑无理函数和初等超越函数等复杂函数用简单的多项

多元线性回归预测模型论文

多元线性回归统计预测模型 摘要:本文以多元统计分析为理论基础,在对数据进行统计分析的基础上建立多元线性回归模型并对未知量作出预测,为相关决策提供依据和参考。重点介绍了模型中参数的估计和自变量的优化选择及简单应用举例。 关键词:统计学;线性回归;预测模型 一.引言 多元线性回归统计预测模型是以统计学为理论基础建立数学模型,研究一个随机变量Y与两个或两个以上一般变量X 1,X 2,…,Xp 之间相依关系,利用现有数据,统计并分析,研究问题的变化规律,建立多元线性回归的统计预测模型,来预测未来的变化情况。它不仅能解决一些随机的数学问题,而且还可以通过建立适当的随机模型进而解决一些确定的数学问题,为相关决策提供依据和参考。 目前统计学与其他学科的相互渗透为统计学的应用开辟新的领域。并被广泛的应用在各门学科上,从物理和社会科学到人文科学,甚至被用来工业、农业、商业及政府部门。而多元线性回归是多元统计分析中的一个重要方法,被应用于众多自然科学领域的研究中。多元线性回归分析作为一种较为科学的方法,可以在获得影响因素的前提下,将定性问题定量化,确定各因素对主体问题的具体影响程度。 二.多元线性回归的基本理论 多元线性回归是多元统计分析中的一个重要方法,被广泛应用于众多自然科学领域的研究中。多元线性回归分析的基本任务包括:根据因变量与多个自变量的实际观测值建立因变量对多个自变量的多元线性回归方程;检验、分析各个自变量对因自变量的综合线性影响的显著性;检验、分析各个自变量对因变量的单纯线性影响的显著性,选择仅对因变量有显著线性影响的自变量,建立最优多元线性回归方程;评定各个自变量对因变量影响的相对重要性以及测定最优多元线性回归方程的偏离度等。由于多数的多元非线性回归问题都可以化为多元线性回归问题,所以这里仅讨论多元线性回归。许多非线性回归和多项式回归都可以化为多元线性回归来解决,因而多元线性回归分析有着广泛的应用。 2.1 多元线性回归模型的一般形式 设随机变量y 与一般变量12,, ,p x x x 线性回归模型为 01122...p p y x x x ββββε=+++++ (2.1) 模型中Y为被解释变量(因变量),而12,,,p x x x 是p 个可以精确测量并可控制的一般变 量,称为解释变量(自变量)。p =1时,(2.1)式即为一元线性回归模型,p 大于2时,(2.1)

浅谈泰勒公式及其应用

浅谈泰勒公式及其应用 摘要:大学泰勒公式在数学分析中是极其重要的公式,并且在经济领域中也占有一席之地。泰勒公式是研究函数极限和估计误差等方面不可或缺的数学工具,在近似计算上有着独特的优势,在微积分的各个方面有着重要的应用。本文主要对泰勒公式在求极限、估计误差、证明求解积分、经济学计算等几个方面的应用给予举例说明进行研究。 关键词:泰勒公式 求极限 不等式 行列式 泰勒公式的应用 1、利用泰勒公式求极限 对于待定型的极限问题,一般可以采用洛比达法则来求,但是,对于一些求导比较繁琐,特别是要多次使用洛比达法则的情况,泰勒公式往往是比洛比达法则更为有效的求极限工具。利用泰勒公式求极限,一般用麦克劳林公式形式,并采用佩亚诺型余项。当极限式为分式时,一般要求分子分母展成同一阶的麦克劳林公式,通过比较求出极限。 例1 求2 2 4 0cos lim x x x e x - →- 分析:此题分母为4 x ,如果用洛比达法则,需连用4次,比较麻烦.而用带佩亚诺余项的泰勒公式解求较简单。 解: 因为 2 211()2! x e x x o x =++ + 将x 换成2 2 x -有 222222 2 11()()(())22!22 x x x x e o - =+-+-+- 又 24 4cos 1()2!4! x x x o x =-++ 所以 24442 111 cos ( )()()2484 x x e x o x o x --=-+-

4 41()12 x o x =- + 故 24 42 4 41() cos 1 12lim lim 12 x x x x o x x e x x - →∞→∞- +-==- 例2 求极限2 2 40cos lim sin x x x e x -→- 解: 因为分母的次数为4,所以只要把cos x ,2 2 x e -展开到x 的4次幂即可。 24 411cos 1()2!4! x x x o x =-++ 2222 42 11()()22!2 x x x e o x -=-+-+ 故 22 40cos lim sin x x x e x -→- 4 44011( )() 4!8lim x x o x x →-+= 1 12 =- 带有佩亚诺型余项的泰勒公式是求函数极限的一个非常有力的工具 ,运用得当会使求函数的极限变得十分简单。 例4 2 128 x x ≈+- []0,1x ∈ 的绝对误差。 解: 设( )f x =,则因为 ()01f = ()()1 2112f x x - '=+ ()102 f '= ()()3 2114f x x - ''=-+ ()104 f ''=- ()()5 2318 f x x - '''=+ 所以 ( )f x =带有拉格朗日型余项的二阶麦克劳林公式为:

开题报告浅谈泰勒公式及其应用

附件 7 论文(设计)管理表一 昌吉学院本科毕业论文(设计)开题报告 论文(设计)题目 浅谈泰勒公式及其应用 系(院) 数学系 专业班级 数学与应用数学 B1002 学科 理学 学生 姓名 马尚红 指导教师 姓名 马园媛 学号 1025809043 职称 讲师 一、选题的根据 ( 1、内容包括:选题的来源及意义,国内外研究状况,本选题的研究目标、内容创新点及主 要参考文献等。 2、撰写要求: 宋体、小四号 。) 1. 选题的来源及意义 泰勒公式是数学分析中非常重要的内容, 是一个用函数在某点的信息描述其附近 取值的公式。如果函数足够光滑的话, 在已知函数在某一点的各阶导数值的情况之下, 泰勒公式可以用这些导数值做系数构建一个多项式来近似函数在这一点的邻域中值。 泰勒公式还给出了这个多项式和实际的函数值之间的偏差。 泰勒公式的初 衷是用多项 式来近似表示函数在某点周围的情况。比如说,指数函数 e x 在x 0的 附近可以用以 2 3 n 下多项式来近似地表示: e x 1 x x x x 称为指数函数在 0处的 n 阶泰勒 2! 3! n! 展开公式。这个公式只对 0附近的 x 有用, x 离 0越远,这个公式就越不准确。实际 函数值和多项式的偏差称为泰勒公式的余项。对于一般的函数,泰勒公式的系数的选 择依赖于函数在一点的各阶导数值,这个想法的原由可以由微分的定义开始。微分是 函数在一点附近的最佳线性近似: f a h f a f ' a h o h ,其中 o h 是比 h 高 阶 的无穷小。 也就是说 f a h f a f ' a h,或 f x f a f ' a x a .注意到 f x 和 f ' a x a 在a 处的零阶导数和 一阶导数都相同。对足够光滑的函数,如果一个 多 项式在 a 处的前 n 次导数值都与函数在 a 处的前 n 次导数值重合,那么这个多项 式应 该能很好地近似描述函数在 a 附近的情况。对于多元函数,也有类似的泰勒公式。设 a,r 是欧几里得空间 RN 中的开球, f 是定义在 a,r 的闭包上的实值函数,并在 每一点都存在所有的 n 1次偏导数。这时的泰勒公式为:对所有, f x 1 f a x a x x a ,其中的 是多重指标 0 ! x n 1 泰勒公式也是大学数学中的一个重要知识, 由此本文将总结几种泰勒公式的证明 及其应用。其泰勒公式在近似计算,求极限,判断函数凸凹性等方面的应用,除此之 外,它还可应用于行列式,证明不等式,判断无穷级数、无穷积分的收敛性,求函数 导数的中值估计、求曲面的渐进线方程,高阶求导等等。 2. 国内外研究状况 其中的余项也满足不等式:对所有 n 1的 满足 x

模拟建模论文(应用回归分析)spss

楚雄师范学院 2012年数学建摸模拟论文 题目应用回归分析 姓名韩金伟 系(院)数学系09级01班 专业数学与应用数学 2012 年8月22 日

题目:应用回归分析 摘要:随着社会经济的不断发展,科学技术的不断进步,统计方法越来越成为人们必不 可少的工具和手段。应用回归分析是其中的一个重要分支,数据处理,数据检验,模型的建立和检验都是回归分析不可缺少的部分。针对多组数据的多个变量样本,我们通常都会对它建立回归模型,在此建模过程中我们就要对给定的数据做合理化检验分析,找出数据的规律,再对数据进行分类建模。当然,因为各变量之间或多或少都会存在强影响的变量,所以通常都要做剔除性检验和重新建模,最后建立出一个合理化的模型。 关键词:回归分析相关性自相关残差异常点正态性杠杆值

一、问题重述 (10.1 附录一)中给定了一些关于自变量654321,,,,,x x x x x x 与因变量y 的一些数据,请按所给的要求对给定的数据进行分析: 要求:1.检测强影响点,并求出杠杆值. 2.正态性检验. 3.相关性检验. 4.自变量的多重共线性检测,若有多重共线性,试消除,再建模. 5.残差的自相关性分析,模型的合理性分析. 6.预测T X )225,7,13,50,82,81,470(0=时Y 的预测值. 二、问题分析 本题是要针对一组数据做合理化的线性分析,先后要求对数据做了异常值的检验和剔除,各变量的正态性检验,在从相关性的角度对各变量做相关性检验,得出数据是否适合做多元线性规划模型。为了使建立的模型具有很好的拟合效果和实际意义,又要求对各变量做相关性检验的同时进而做多重共线性的诊断,从中发现自变量之间是否存在着多重共线性。在有多重共线性的情况下,为了消除多重共线性的影响,我们又要做剔除不合理的变量再做回归模型。当然在做好的模型中,我们又要剔除不能通过t 检验的变量,最后建立没有强多重共线性,没有异常点且通过了F 检验,t 检验的合理化模型,再对给定的数据做出预测。 三、模型假设 假设y 为因变量,654321,,,,,x x x x x x 为自变量,y 因变量y ,X1 自变量x1,X2 自变量x2,X3 自变量x3,X4 自变量x4,X5 自变量x5,X6 自变量x6,i e 第i 个值的残差, i SER 第i 个值的学生化残差,) (i e 第i 个值的删除残差,)(i SRE 第i 个值的删除学生化残 差,) (i ch 第i 个值的杠杆值,h c 平均杠杆值。 四、符号说明 符号 意义 符号 意义 id 序列号 i cook 第i 个值的库克距离 y 因变量y i Mahar 第i 个值的马氏距离 X1 自变量x1 i k 条件数 X2 自变量x2 X 矩阵 X3 自变量x3 i β 系数 X4 自变量x4 VIF 方差扩大因子 X5 自变量x5 DW DW 检验 X6 自变量x6 i k 条件索引 i e 第i 个值的残差 F F 检验

《泰勒公式及其应用》的开题报告.doc

《泰勒公式及其应用》的开题报告 《泰勒公式的验证及其应用》的 关键词:泰勒公式的验证数学开题报告范文中国开题报告 1.本课题的目的及研究意义 目的:泰勒公式集中体现了微积分、逼近法的精髓,在微积分学及相关领域的各个方面都有重要的应用。泰勒公式是非常重要的数学工具,现对泰勒公式的证明方法进行介绍,并归纳整理了其在求极限与导数、判定级数与广义积分的敛散性、不等式的证明、定积分的证明等方面的应用。 研究意义:在初等函数中,多项式是最简单的函数,因为多项式函数的的运算只有加、减、乘三种运算。如果能将有理分式函数,特别是无理函数和初等超越函数以一种“逼近”的思想,用多项式函数近似代替,而误差又能满足要求,显然,这对函数性态的研究和函数值的近似计算都有重要意义。对泰勒公式的研究就是为了解决上述问题的。 2.本课题的研究现状 数学计算中泰勒公式有广泛的应用,需要选取点将原式进行泰勒展开,如何选取使得泰勒展开后,计算的结果在误差允许的范围内,并且使计算尽量简单、明了。泰勒公式是一元微积分的一个重要内容,不仅在理论上有重要的地位,而且在近似计算、极限计算、函数性质的研究方面也有重要的应用。对于泰勒公式在高等代数中的应用,还在研究中。 3.本课题的研究内容 对泰勒公式的证明方法进行介绍,并归纳整理了其在求极

限与导数、判定级数与广义积分的敛散性、不等式的证明、定积分的证明等方面的应用。 本课题将从以下几个方面展开研究: 一、介绍泰勒公式及其证明方法 二、利用泰勒公式求极限、证明不等式、判断级数的敛散性、证明根的唯一存在性、判断函数的极值、求初等函数的幂级数展开式、进行近似计算、求高阶导数在某些点的数值、求行列式的值。 三、结论。 4.本课题的实行方案、进度及预期效果 实行方案: 1.对泰勒公式的证明方法进行归纳; 2.灵活运用公式来解决极限、级数敛散性等问题; 3.研究实际数学问题中有关泰勒公式应用题目,寻求解决问题的途径。 实行进度: 研究时间为第8 学期,研究周期为9周。 1.前期准备阶段: 收集有关信息进行分析、归类,筛选有价值的信息,确定研究主题;制定课题计划,学习理论。 2.研究阶段:2010年12月— 2011 年4 月 3.第一阶段:初期(2010年12月1日- 2011年3月15 日) 第二阶段:中期(2011年3月16 日- 2011年4月15日)第三阶段:结题(2011年4月16日- 2011年4月30日)

随机过程历史

H a r b i n I n s t i t u t e o f T e c h n o l o g y 课程设计(论文) 课程名称:应用随机过程 设计题目:随机过程历史 院系:计算机科学与技术学院 班级:计算机4班 设计者:徐立秋 学号: 11S003124 指导教师:田波平 设计时间: 2011-11至2011-12 哈尔滨工业大学

随机过程的历史 一随机过程概述 随机过程有一族无限多个随机变量组成的序列,是用来描绘一连串随机事件动态关系的序列。随机过程论与其他数学分支如位势论、微分方程、力学及复变函数论等有密切的联系,是在自然科学、工程科学及社会科学各领域研究随机现象的重要工具。随机过程论目前已得到广泛的应用,在诸如天气预报、统计物理、天体物理、运筹决策、经济数学、安全科学、人口理论、可靠性及计算机科学等很多领域都要经常用到随机过程的理论来建立数学模型。随机过程的概念很广泛,其研究几乎包括概率论的全部。 在客观世界中有些随机现象表示的是是事物随机变化的过程,不能用随机变量和速记矢量来描绘,需要用一族无限多个随机变量/矢量来描绘,这就是随机过程。 定义:设(Ω,F,P)是一个概率空间,T是一个实数集。{X(t ,w),t∈T, w ∈Ω}(是对应于t和w的函数)即为定义在T和Ω上的二元函数,若此函数对任意固定的t∈T,X(w, t)是任意(Ω,F,P)上的随机变量,则称{X(t ,w),t∈T, w∈Ω} 是随机过程(Stochastic Process)。 在研究随机过程时人们透过表面的偶然性描述出必然的内在规律并以概率的形式来描述这些规律,从偶然中悟出必然正是这一学科的魅力所在。 二随机过程发展简史 概率论的起源与博弈问题有关,而随机过程这一学科最早是起源于对物理学的研究,如吉布斯、玻尔兹曼、庞加莱等人对统计力学的研究,及后来爱因斯坦、维纳、莱维等人对布朗运动的开创性工作。气体分子运动时,由于相互碰撞等原因而迅速改变自己的位置与速度,其运动的过程是随机的。人们希望知道,运动的轨道有什么性质(是否连续、可微的等等)?分子从一点出发能达到某区域的概率有多大?如果有两类分子同时运动,由于扩散而互相渗透,那么扩散是如何进行的,要经过多久其混合才会变得均匀?又如,在一定时间内,放射性物质中有多少原子会分裂或转化?电话交换台将收到多少次呼唤?机器会出现多少次故障?物价如何波动?这些实际问题的数学抽象为随机过程论提供了研究的课题。 1900年,Bachelier首次将布朗运动用于股票价格的描述。

泰勒公式及其在解题中的应用

本科生毕业设计(论文) ( 2014届) 设计(论文)题目泰勒公式及其在解题中应用 作者周立泉 分院理工分院用数学1001班 指导教师(职称)徐华(讲师) 专业班级数学与应用数学) 论文字数 8000 论文完成时间 2014年4月3日 杭州师范大学钱江学院教学部制

泰勒公式及其在解题中应用 数学与应用数学1001班周立泉指导教师徐华 摘要:泰勒公式是数学分析中的一个重要公式,它的基础思想是运用多项式来逼近一个已知函数,而该多项式的系数由给定的函数的各阶导数决定.本文主要归纳了其在证明不等式、等式,求极限,求近似值等各方面的应用. 关键词:泰勒公式;数学分析;导数 Taylor Formula and Its Application in Solving Problem Mathematics and Applied Mathematics class 1001 ZhouLiQuan Instructor: XuHua Abstract:Taylor's formula is an important equation of mathematical analysis, it is the basic idea is to use polynomial approximation to a known function, and the polynomial coefficients given by the derivatives of the function determined. This paper describes the method to prove the Taylor formula,summarized in inequalities, find the limit,the approximate value and the other applications. Keyword:Taylor's formula;Mathematical analysis; derivative.

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