高斯型Runge-Kutta方法研究

提出了一类高斯型Runge—Kutta公式的推导思想，并具体的给出了一个两点三阶高斯型Runge—Kutta公式，证明了高斯型Runge—Kutta公式的精度高于传统的对应的Runge—Kutta公式。     

高校学前教育专业学生的专业能力培养与训练

高校学前教育专业学生既要掌握扎实且系统的理论知识,也要加强学生专业能力的培养与训练。高校为进一步提高学前教育专业学生的专业能力,需要对其进行具有针对性的实践训练,为培养一批高质量的适应学前教育发展需求的师资队伍奠定基础。     

泛化的规模缩减技术

规模缩减技术是一种常用的算法设计思想,文章在此基础上提出了泛化的规模缩减技术,建立了相应的数学模型,并应用这一技术重建了方程求根的牛顿法模型和数值积分的逐次二分梯形法模型.     

函数值比微商值的个数多的Hermite插值公式的推导

文章给出了函数值比微商值的个数多的Hermite插值公式及其推导。     

熵损失下负二项分布可靠度的E—Bayes估计

对负二项分布,给出可靠度在熵损失函数下的Bayes估计,在此基础上给出当先验分布为幂分布时,可靠度的E-Bayes估计和多层Bayes估计,并设计了相应的数值实验,实验结果表明负二项分布可靠度的E-Bayes估计较多层Bayes估计稳健性更好,计算更简单,便于实际应用.     

关于组合数的一些新的同余式

利用群在集合上的作用的方法,建立组合数的一些新的同余式,这些同余式在证明Sylow定理与Frobenius定理等方面有广泛的应用。借鉴Gallagher的方法,运用循环群在其特定子集组成的集族上的作用,提出了四个关于组合数的同余式的基本引理,在此基础上建立了一些新的同余公式,获得了一些推广的结果,通过这些同余公式给出Frobenius定理的一种巧妙的证明,并且这些同余公式及其推广的结果都可以作为素数的性质定理。     

利用有向图的强连通性判断方阵的不可约性

给出了利用有向图的强连通性来判断方阵的不可约性的相关结论,并给出了相应的算法。     

负二项分布可靠度的E-Bayes估计

对负二项分布,给出在熵损失函数下当可靠度的先验分布为Beta分布和幂分布时可靠度的Bayes估计、E-Bayes估计及多层Bayes估计,并针对先验分布为幂分布的情形设计了相应的数值实验.实验结果表明,相对于负二项分布可靠度的多层Bayes估计,其E-Bayes估计的计算更简单,且稳健性也更好.