"更相减损术"不是求最大公因数的算法

人民教育出版社出版的普通高中课程标准实验教科书《数学③》(必修)指出《九章算术》中的“更相减损术”是求两个数的最大公约数的算法,其实“更相减损术”是将一个分数化简为既约分数的算法。     

《阜新矿业学院学报(自然版)》创刊以来载文情况统计与分析

本文对阜新矿业学院自然科学版学报创刊13年来发表的论文情况作了较为全面的统计.通过统计与分析,较为客观地反映了我院各学科的发展趋势、总体科研水平、新兴学科领域的潜力,以及科研人员的专长、能力与分布情况.同时对我院学报及院科研工作的发展方向提出了参考性建议.     

基于模糊关联规则的股票市场交易规则抽取

将模糊关联规则应用于股票市场的交易规则抽取,以期能为投资者投资做出正确决策.首先选用聚类方法对模糊集属性进行离散化,进而构造模糊集和隶属函数,给出模糊集构造算法,最后提出适合股票交易规则抽取的模糊关联规则算法FARS.实验结果表明,所得规则能很好的反映股票交易中的实际情况.     

初始排污权分配的优化模型

总量控制目标的实现与排污权交易政策的顺利展开,首先要解决的一个关键问题是初始排污权的合理分配.在给定排污总量上限的前提下,从分配时兼顾经济最优和公平性出发,同时考虑各地经济、环境、社会发展等综合因素构建了初始排污权分配的极大极小模型,分析了解存在的KKT条件,讨论了模型的解法.此外,该模型考虑到了效用函数不可微的情况,并且能够根据政府的偏好对社会效用和公平性进行权衡.     

攀枝花钒钛磁铁矿矿山遗迹资源特征及评价

攀枝花钒钛磁铁矿是我国西南地区最大的铁矿矿床之一,在生产过程中形成了类型丰富、数量众多的矿业遗迹景观。该矿业景观具有典型、系统及完整的特点,其科学价值和美学价值很高,与矿山遗迹相配套的自然与人文景观类型亦十分丰富。因此矿山遗迹资源具有十分巨大的开发价值,具备申报国家矿山公园的良好基础。     

矿井地应力的分析与应用

以寺河矿西区为例,根据地应力现场实测数据,分析得出了最大主应力与深度之间的变化规律,判断了矿区的应力量级,确定了最大主应力的方向,判别了矿区应力场类型,从而为寺河矿的高产高效矿井建设提供重要的参考资料。     

河南省产业集群鉴别及分析

运用极大值法对河南省2002年投入产出表数据进行分析,结果鉴别出20大产业集群,包括了122个部门中的89个.基于此,对20大产业集群的构成、关联特征、规模、竞争力等进行初步分析并得出一些结论.     

森的第k个特征根的Sharp下界

设λ_k是n个顶点森的第k个特征根,q是边独立数。本文证明了关于λ_k（2≤k≤q-1）的一个猜想,同时给出了λ_k的下界;并且关于森获得了λ_k的Sharp下界,关于树在k较小时获得了λ_k的Sharp下界。     

数据挖掘在移动通信客户关系管理中的应用

近年来,移动通讯产业快速蓬勃发展,市场竞争激烈,客户关系管理被移动通讯运营商越来越看重。本文探讨了数据挖掘在客户关系管理中的应用方法。     

Forecasting time series with increasing seasonal variation

Four options for modeling and forecasting time series data containing increasing seasonal variation are discussed, including data transformations, double seasonal difference models and two kinds of transfer function-type ARIMA models employing seasonal dummy variables. An explanation is given for the typical ARIMA model identification analysis failing to identify double seasonal difference models for this kind of data. A logical process of selecting one option for a particular case is outlined, focusing on issues of linear versus non-linear increasing seasonal variation, and the level of stochastic versus deterministic behavior in a time series. Example models for the various options are presented for six time series, with point forecast and interval forecast comparisons. Interval forecasts from data-transformation models are found to generally be too wide and sometimes illogical in the dependence of their width on the point forecast level. Suspicion that maximum likelihood estimation of ARIMA models leads to excessive indications of unit roots in seasonal moving-average operators is reported.