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关于数学的论文在线播放_ai智能写作一键生成(2024年11月免费观看)

内容来源：这家有保障所属栏目：导读更新日期：2024-11-27

关于数学的论文

导师最想看的数学毕业论文指南写一篇关于圆锥曲线轨迹方程解法研究的论文，可以按照以下思路展开： 𐟓š 文献综述：回顾圆锥曲线的基本概念和性质，确保读者对所涉及的数学工具有基本了解。调查已有研究，了解目前解决圆锥曲线轨迹方程的主要方法，是否存在局限性或待解决的问题。 𐟎 ”究目标与问题定义：例如，通过研究圆锥曲线轨迹方程解法，寻找更简便或更广泛适用的方法。列出你打算在研究中解决的具体问题，例如，如何在更广泛的条件下得到圆锥曲线的轨迹方程。 𐟔 研究方法：确定研究对象，可能是特定类型的圆锥曲线，以及构建数学模型的具体步骤。描述你将采用的解法探索方法，可能包括代数、几何、数值方法等。如果你采用了特定的算法，需要详细说明其设计原理和步骤。 𐟓Š 研究结果与讨论：呈现你的研究结果，可能通过数学公式、图表等形式。解释结果的含义，讨论新解法相对于已有方法的优劣，并说明解法的适用范围。可以通过具体的圆锥曲线案例分析，验证新解法的实际效果。 𐟓𒠥𚔧”褸Ž推广：基于研究结果，给出关于新解法在工程、物理等领域的应用建议。讨论研究对圆锥曲线问题的解决和理论研究的推广意义。 𐟓 结论：简明扼要地总结你的研究结果，强调新解法的重要性。指出研究的局限性，并提出未来研究的可能方向。 𐟓‘ 引言：简要介绍圆锥曲线的背景和轨迹方程的研究意义。说明为什么研究圆锥曲线轨迹方程解法是有意义的，可能包括在工程、物理等领域的应用。明确研究的目的。

小学数学“几何直观”教学现状调查分析今天分享一篇关于小学数学“几何直观”渗透教学现状的调查论文。这篇论文通过对宿迁市宿城区实验小学的师生进行问卷调查，以及对个别教师进行访谈，同时对两个班级的小学数学课堂进行观察，来了解一线小学数学教师几何直观渗透教学的实际情况。调查结果显示，教师对“几何直观”的概念存在片面认识，不常用几何直观手段辅助教学，学生也缺乏选择直观手段的能力。针对这些现状，作者分析了原因，发现教师忽视了数学学科理论的学习，直观手段应用缺乏多样化，以及教师不关心培养学生几何直观的应用能力。本文仅供参考，详细内容请查看图片！如需全文请看最后一页~

导师想要的数学与应用数学专业论文初稿指南写一篇关于中学数学函数与方程思想应用研究的论文初稿，可以参考以下思路：引言部分 𐟓š 首先，你得引出中学数学函数与方程的重要性，以及它们在实际生活中的应用背景。然后，明确提出你的研究主题：数学思想在实际生活中的应用。背景和理论框架 𐟓– 接下来，介绍一下中学数学函数与方程的基本概念和重要性。然后，引入数学思想应用的概念和理论框架，比如数学建模、问题解决策略等等。实际应用案例分析 𐟌 这部分，你可以提供一些数学思想在现实生活中的具体应用案例，比如金融、工程、自然科学等领域。然后，分析这些案例中如何运用中学数学函数与方程的思想来解决问题。教育实践与课程设计 𐟏늦Ž⨮褸€下如何将数学思想应用融入中学数学教育中。分析教育实践中的教学策略和教材设计，以培养学生的问题解决能力。强调数学思维和实际应用之间的关联，为教育改革提供建议。挑战与展望 𐟚€ 分析一下中学数学思想应用面临的挑战，比如教育体制、教师培训等。然后，提出未来发展的展望，比如跨学科合作、在线教育等，以促进数学思想的更广泛应用。结论 𐟓 最后，总结一下主要论点，强调中学数学函数与方程思想在实际应用中的重要性。引出研究对于中学数学教育和数学思维培养的意义，以及它在教育领域的潜在影响。参考文献 𐟓‘ 别忘了列出你引用的所有相关文献和资源，包括教材、教育研究、应用案例等。希望这些建议能帮到你，祝你的论文写作顺利！

数学建模论文写作指南：美赛篇最近有不少朋友来问我关于数学建模论文怎么写的问题，其实大家普遍存在一些共性的困惑。今天我就来聊聊如何在美赛中脱颖而出，顺利进入第二轮评阅。 𐟌Ÿ 摘要部分首先，摘要大致可以分为三部分：开头段：简单介绍赛题背景，然后说一下你的模型主要思路和意义。三句话搞定，别拖沓。中间段：针对不同问题分段描述，一定要表达清楚你用的是什么模型、解决了什么问题、得到了什么结论。结尾段：这个可以写也可以不写，主要是为了调整摘要的版面。关键词：记住，关键词一定要写你主要的模型！ 𐟓š 文章整体情况排版：非常重要！一定要预留足够的时间！图表：美赛非常看重文章的整体美观性，建议图20张左右、表10个左右。 𐟎蠥›𞨡觔褻€么画？流程图：可以用visio、Edraw、PPT、word等，任选其一。数据分析图：推荐用origin。这些建议不仅适用于美赛，其他数学建模比赛如国赛、数维杯也可以参考和借鉴。希望大家都能在论文写作上取得好成绩！𐟓ˆ

如何选择和提取论文关键词？论文关键词的选择非常重要，它们不仅是文章的核心，还能帮助读者更好地理解文章的主题和内容。那么，如何提取论文关键词呢？以下是一些实用的技巧和例子，帮助你更好地掌握这个技能。 𐟌Ÿ 选择具有代表性的关键词关键词应该能够概括文章的主要内容和主题。例如，如果文章是关于人工智能的发展和应用，那么“人工智能”、“机器学习”、“深度学习”等关键词就是比较有代表性的。 𐟓 注意关键词的规范和统一在同一个文章中，关键词应该使用相同的规范和标准，以避免出现混淆和误解。例如，在一篇数学论文中，“向量”和“矢量”应该选择其中一个进行统一，以避免读者产生困惑。 𐟔 借助工具辅助提取关键词可以使用一些文本挖掘工具或者软件自带的关键词提取功能来分析文章的内容，从而得到一些有用的关键词。 ❌ 避免一些常见的错误不要选择过于宽泛或者过于具体的关键词。过于宽泛的关键词会使得文章的主题不明确，而过于具体的关键词则可能会限制文章的受众范围。例如，如果文章的主题是“人工智能在医疗领域的应用”，那么“医疗”、“人工智能”是合适的关键词，而“2020年某医院AI系统诊断案例”就过于具体。 𐟓Œ 实例：智能手机的发展和应用假设我们要写一篇关于“智能手机的发展和应用”的论文，那么我们可以选择以下一些关键词：“智能手机”、“发展”、“应用”、“移动通信”、“互联网”、“技术”、“用户体验”等。这些关键词都能够概括文章的主要内容和主题，同时也具有代表性。通过选择具有代表性的关键词、注意关键词的规范和统一、借助工具辅助提取以及避免常见的错误等方法，帮助你写出更加优秀的论文。

【苹果新论文证明LLM大模型存在缺陷！没有进行真正的逻辑推理】近日，苹果公司的AI研究团队发表了一篇题为“Understanding the Limitations of Large Language Models in Mathematical Reasoning”的论文，揭示了大型语言模型（LLM）在数学推理方面的显著局限性。在论文中，研究人员通过一个简单的数学问题证明了这一点。他们提出了一个关于采摘猕猴桃的问题：奥利弗在周五挑选了 44 个猕猴桃，然后他在周六挑选 58 个猕猴桃，周日，他采摘的猕猴桃数量是周五的两倍。奥利弗有多少个猕猴桃？此时，LLM能够正确地计算出答案。但是，一旦问题中加入了无关的细节，如“其中5个奇异果比平均小”，模型便给出了错误的答案。研究人员进一步对数百个类似的问题进行了修改，发现几乎所有问题的修改都导致了LLM回答成功率的大幅降低。这一发现表明，LLM并未真正理解数学问题，而是更多地依赖于训练数据中的模式进行预测。当需要进行真正的逻辑推理时，这些模型往往无法产生合理的结果。

许多人称赞A厉害，但实际上这种观点有偏差。首先，从学历背景来看，A考入的是211，而B则考入了985，显然B的学历层次更胜一筹。其次，关于未来发展的潜力，A虽然在数学方面表现出色，但成绩仅略超140分，并未达到顶尖水平；物理成绩则受年份影响，有些年份较易，满分者不乏其人。A在英语和语文方面存在短板，这可能会对其查阅文献和撰写论文带来挑战。相较之下，B虽然在数理方面稍逊A一筹，科研能力可能略显不足，但B勤奋刻苦，学科均衡发展，尤其在语文方面具有明显优势，未来更有可能成为优秀的管理者和领导者。 #动态连更挑战# #985# #211#

数学专业毕业论文写作攻略与心灵鸡汤最近写了几篇笔记，主要是为了帮助那些正在为数学专业毕业论文奋斗的姐妹们。其实，这也是为了治愈去年那个浑浑噩噩的自己，那时候实习压力大，毕业论文也毫无头绪。不过，绝对不是为了讨好别人哦！说实话，去年这个时候的我真的是焦头烂额。忙着实习，还要一点点找模板、找写作套路、找书、探索各种公式的敲法。卑微地小心翼翼地问老师，结果也没得到什么实质性的帮助。所以，当有人问我问题的时候，我真的很乐意回答他们，尽力分享我所知道的一切（虽然我其实也不太行）。不过，关于论文的各种事情大家应该都懂。你能保证只是参考而不是抄袭吗？如果你不小心把我的论文发给别人，然后他们真的抄袭了，那我岂不是会很麻烦？所以，大家在写论文的时候一定要谨慎哦！最后，还是希望我的姐妹们能顺利完成自己的毕业论文！新年快乐哦！𐟎‰

OpenAI 的 o1 究竟是如何工作的？第 2 部分。以下是我最近阅读的关于 LLM 推理的论文和摘要列表。全部基于学习。 0) STaR：自学推理机网页链接归零点。不必总是提示 CoT，而是将其融入默认模型行为中。给定一个（问题，答案）对的数据集，手动整理一些 CoT 跟踪并将它们用作少数样本示例，以生成（理由，答案）三元组（给定一个问题），用于其余数据集（“引导推理”）。对（问题，理由，答案）三元组进行 SFT。对此进行多次迭代，即收集数据重新训练并继续从该新策略中进行采样（在实践中，我观察到人们使用约 3 次迭代）。缺点：只能从正确的三元组中学习。 1）V-STaR：网页链接 STaR 的变体。收集正确/不正确的样本。不正确的样本可用于通过 DPO 训练验证器 LLM。在推理过程中，还使用验证器对各代进行排序。 --- [建议阅读下文 2)] 让我们一步步验证一下：网页链接他们训练了一个过程监督奖励模型 PRM，并展示了它相对于结果监督 RM - ORM 的优势（即，不仅仅是传递一整代并询问它有多好，而是传递单独的 CoT 元素；更精细的分辨率）。数据收集：雇用人工注释每行分步解决方案（数学问题）——成本高昂！！他们获得了一个精选的样本列表，这些样本被自动选为“令人信服的错误答案”解决方案——一种硬样本挖掘形式。 --- 2）提高 LM 中的数学推理能力：网页链接提出 OmegaPRM - 一种使用 MCTS（AlphaGo 风格？是的，论文来自 DeepMind）收集的数据进行训练的流程 RM。作为收集 PRM 数据的策略，他们使用了 SFT-ed Gemini Pro（从 Gemini Ultra 中提取的指示样本）。Gemini Pro 与 OmegaPRM 加权多数投票相结合，在数学基准上取得了不错的改进。仅适用于有黄金答案的情况，不适用于开放式任务。 3）超越答案：网页链接他们不是增加 SFT 数据集中的样本数量（类似 STaR），而是通过向现有 (q,a) 元组附加反射来增加/扩展样本。反射 = 替代推理和后续行动，如类比和抽象）。与 STaR 互补。 4）安静-STaR：网页链接使用 RL（强化方法）并选择从思想中分支出来的理论，以增加正确答案的可能性，然后对其进行训练。添加新的思考开始/结束标记，以及用于将理论流与默认流混合的 MLP。有趣的想法，我觉得由于其复杂性，它无法通过 Bitter Lesson 的筛选。 5）扩展 LLM 测试时间计算：网页链接他们首先估计用户查询的难度，将其放入 5 个难度箱中的一个（我认为他们需要 2048 个样本！）。然后根据查询的难度，他们部署各种技术来估计最佳结果。他们尝试了两类方法：搜索需要 PRM 验证器）和修订（据我所知，他们只进行了内部比较，即他们没有比较搜索与修订）。对于搜索，他们尝试了最佳 N 加权、束流和前瞻。对于较简单的 Q，最佳方法为 N，之后则是光束（前瞻永远不会有回报）。对于修订，他们首先对由 0-4 个不正确的中间步骤组成的样本进行 SFT，然后是正确的解决方案（以教会它自我纠正）。随后，他们测试按顺序应用它还是并行应用它。根据难度箱，存在一个“最佳”顺序与并行比率。 6）特工Q：网页链接真正的主要思想是使用 MCTS 进行测试时间搜索（根据他们获得的性能，而不是根据论文作者）。第二个核心思想是利用“引导式 MCTS”（由 LLM 评委引导）收集的成功和不成功轨迹，通过 DPO 改进基础策略，从而得到“Agent Q”。Agent Q + 测试时间 MCTS 可产生最佳结果。注意：它们在非常特定的环境中运行 - 网络，并专注于一项狭窄的任务：预订餐桌。 7）通过 RL 训练 LM 进行自我纠正：网页链接他们介绍了 SCoRe，一种多轮（多轮=2）强化学习方法。他们表明 STaR 方法在多轮设置中无法改进（由于编辑距离直方图测量的行为崩溃；即 STaR 模型不愿意明显偏离其第一个解决方案）。训练分为两个阶段进行： 1）训练基础模型，使其在第二次尝试时产生高奖励响应，同时强制模型不要改变其第一次尝试（通过 KL div） 2）共同最大化两次尝试的奖励；为了防止崩溃为非自我纠正行为，他们通过添加额外的惩罚来进行奖励塑造，如果模型在第二次尝试中获得更高的奖励，则奖励模型，并严厉惩罚从正确->不正确的转变。 --- 现在就到这里，那么 o1 是如何工作的呢？没有想法，但可能涉及上述想法+大量的计算和规模（数据、参数）。如果我错过了一篇重要的论文，而该论文不是上述想法的明显插入，请告诉我（除非尽管如此，它仍然是开创性的？ :)) 。

𐟓š EI论文对保研的助力 𐟚€ 𐟎“ 对于正在考虑保研的同学们来说，EI论文的发表可是个不小的加分项哦！𐟒ᠥœ襤祤š数专业中，保研的优先级是这样的：绩点 > 论文 > 竞赛 > 学生工作。如果你还没有发表的论文，别担心，EI会议论文或许是个不错的选择。𐟓 𐟔 EI会议论文的门槛和含金量相对较低，但对于保研来说依然非常有用。我在保研面试中就凭借三篇El会议论文成功吸引了面试老师的注意，𐟑袀𐟏려𛖤𛬧š„问问题总是与我的论文相关，这也让我对自己的科研工作更加自信。𐟒ꊊ𐟎‰ 所以，如果你有数学建模或相关领域的背景，那你的参赛论文就有机会修改发表成EI会议论文哦！就像我的第一篇El会议论文，就是由美赛M奖修改后发表的。𐟏† 𐟌Ÿ 总的来说，EI论文的发表对于保研来说是个不小的助力。如果你还在犹豫要不要尝试，不妨先了解更多关于EI论文的信息，说不定你会有意想不到的收获呢！𐟎

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