数学

目录 视频教程地址： 1.任意角 2.弧度制 3.任意角与弧度练习 4.任意角的三角函数 5.通过特殊三角形快速求三角函数值 6.三角函数的周期性 7.正弦线，余弦线 与正切线 8.任意角的三角函数练习 9.同角三角函数的基本关系 10.三角函数诱导公式 K型全等 结论：奇变偶不变，符号看象限 12.正弦函数和余弦函数的图像 正弦图像 五点作图法 余弦图像 13.正弦函数和余弦函数的性质 1.定义域 2.值域 3.周期性 4.奇偶性 5.单调性 6.对称性 N.待续... 视频教程地址： https://www.bilibili.com/video/av52061924?p= 1 1.任意角 始边，终边，正角，负角，零角 象限与顺逆时针旋转 推导任意角计算公式（a+360*k） 2.弧度制 用弧长与半径之比 度量 对应 圆心角 角度的方式 ，叫做弧度制，用符号rad表示，读作弧度。等于半径长的圆弧所对的圆心角叫做1 弧度 的角。由于圆弧长短与圆半径之比，不因为圆的大小而改变，所以弧度数也是一个与圆的半径无关的量。角度以弧度给出时，通常不写弧度单位 数学符号与公式 L——弧长 R——半径 S——面积 α——扇形角度 (α=L/R) π——圆周率 C——圆周长（ 圆周长计算公式 ） 角度转弧度： L=C/4=πR/2 90=L/R=π/2 最后公式如下： n◦= n/180 *π

§1 代数运算 定义1.1.1 （代数运算） 设A是一个非空集合，任意一个由 A ∗ A A*A A ∗ A 到 A A A 的映射称为定义在 A A A 上的一个 代数运算 。 由 A ∗ A A*A A ∗ A 到 A A A 的映射指一个使 A A A 中任意两个元素，在 A A A 中都有一个元素与之对应。显见：这样所定义的代数运算涵盖了通常的加法、乘法等常见的运算。 同时应该注意：在这一定义下，以前所遇到的一些运算，如向量的点积或叉积都不再被算作代数运算，因为在他们的定义中都涉及了两个集合，而不是一个。 来源： CSDN 作者： 齐次线性方程组 链接： https://blog.csdn.net/u010186354/article/details/104050627

晚上跑步，无聊瞎想。 为什么数学叫数学？数学是干什么的？为什么研究这么多“技巧”性的东西？为什么为什么为什么？没有逻辑地瞎想，不想点什么，跑步实在是太单调太累太能坚持了。 碰遇最近“复习了”一下数学三次危机的简单始末。今人一定会嘲笑毕达哥拉斯学派的人吧。因为不承认无理数而杀人，一群如何固执而又疯狂而又“愚蠢”的人啊。数学为什么会让人有这般难以理解的行为？ 突然好像明白了数学为什么是“数学”了。因为数学是研究“数”的学问！……屁话不是吗？！！……还真不是。 其实，有些东西，因为我们习惯了，反而认识得不那么清楚了。和伟大的人一起呆久了，也会觉得他平凡。“数”，也是这样一个伟大得让我们觉得平凡的东西（概念？）。数是如此的常见以至于我们觉得实在觉得它很“平凡又很简单”。“数都不会数！”是说一个人傻瓜的意思。是的，数很简单，但同时也很强大。因为人们把自然中自己想了解的东西，都想方设法转换成数，而很多很多的时候，他们居然成功了。就像，我们在描述一个人的时候，我们会用年龄来表示他，用体重来表示他，用身高来表示他，反正我们就是用数来表示他。这很神奇，因为本来，“世间本没有数，用得人多了，也就成了数”。一头牛和一羊加起来是两头牲口，多么强大的抽象能力！！人们可能自己都没有意识到，这对于人类智慧来说是一个多么大的进步。但我们一直在这么做，并不断地扩展着自己的抽象能力，把一切我们需要了解的东西都转成数

从小数学不好。 现在每次看到Math对象里面的方法，脑子就闪过一道白光：这方法是干什么来着？ 貌似以前只用过ceil，floor，random，round floor()，取最小值 ceil()，取最大值 round()，取最近值，正好一半(0.5)的时候，取最大值 random()，不用说，范围是0到1之间小数 今天遇到 Math.abs()，取的是绝对值 没用过的 max(,) 和 min(,)是比较后取两位中大的和小的 在js中的所有类型都是弱数据类型，也就是说不管什么类型都是用var 声明，具体是什么类型就看你给它付什么值。 有时候为了逻辑判断，会用数字与布尔型直接运算。 比如： carousel.prototype = { glue: false, var totalMoved = this.vertical ? ((this.dy % this.myDivHeight) / this.myDivHeight * 100) * -1 : ((this.dx % this.myDivWidth) / this.myDivWidth * 100) * -1; // get a percentage of movement. touchMove: function(e) { if (!this.okToMove) { oldStateOkToMove = this

《概率论》1.2第5题如是： 看到这个题，也是没有思路，数学都忘光了。并且，这些都是初中的内容。 从题目应该可以看出是，一个一元二次方程求解的问题，但如何解呢？ 首先明白什么是实根与重根？ 单根是指特征方程只有一个单实根,即只有一个实数解. 重根是指特征方程的解中有相等的根,那么相等的根就称为方程的一个重根. 这些都是微积分里面概念。 两种解法： 根据一元二次方程根与系数的关系(即 韦达定理 )，我们可以求方程的根，也可以求一些对称式的值，在求值时尽量将所求的式子转化成反由x1+X2项，X1X2项和常数项组成的式子，然后由定理代入求值即可。 因式分解法的理论依据是:若两个因式的乘积等于0，那么这两个因式中至少有一个等于0，即:若ab=0，则a=0或b=0。 ① 提取公因式法 ② 公式法，主要公式有: ③十字相乘法 十字相乘法简单来讲要满足三个条件： a十字左边上下两数相乘等于二次项系数； b十字右边上下两数相乘等于常数项； c十字交叉相乘再相加的和等于一次项系数。 满足以上三个条件的二次三项式可通过十字相乘法因式分解。 如： 来源： CSDN 作者： guangod 链接： https://blog.csdn.net/guangod/article/details/104040771

《算法笔记》P162 关于数学的算法题，所以本质还是数学题？ 代码： # include <stdio.h> # include <math.h> //判断是否为素数 bool isPrime ( int n ) { if ( n <= 1 ) return false ; int sqr = ( int ) sqrt ( 1.0 * n ) ; for ( int i = 2 ; i <= sqr ; i ++ ) { if ( n % i == 0 ) return false ; } return true ; } //输出1000以内的素数 int record [ 1010 ] ; int signal = 0 ; void findsushu ( ) { for ( int i = 0 ; i < 1000 ; i ++ ) { if ( isPrime ( i ) == true ) { record [ signal ++ ] = i ; } } } int main ( ) { findsushu ( ) ; for ( int i = 0 ; i < signal ; i ++ ) { printf ( "%d " , record [ i ] ) ; } } 来源： CSDN 作者： 晴空_万里 链接： https://blog.csdn.net/weixin

下面给出笔者要进行的数学建模系统性训练的专题板块。 学习框架： 参考书目：司守奎，孙兆亮等，数学建模算法与应用(第2版),国防工业出版社。 来源： CSDN 作者： shizheng_Li 链接： https://blog.csdn.net/shizheng_Li/article/details/104044103

　第一选择擅长(简单)的题型。数学运算基本上题型的识别度还是比较高的，一般读完题就知道考哪个概念，所以根据自身平时做题的情况，总结出自己擅长或者命中率比较高的题型来做，能更大化的提升时间的利用率。当然一般数学运算有些题型一般都比较简单，或者说稍微一练就能达到较高的命中率。 　　包括一下几个：等差等比数列，利润问题，几何问题，工程问题。这几种题型从近几年考题来看，第一公式比较单一，第二方法大都只会用到一两种，第三灵活性较低，比较死板。所以就算考生这几种题现在还不太擅长，也可以下来重点突破下，做一些题，让这些题型成为自己擅长的题型。 　　第二选择题干文字少的题。大部分考生做题过程中，读懂题很费时间，所以一旦把题读完，就算没啥想法，或者觉得有点复杂，也不会直接放弃，毕竟读题已经花了时间。因此就会出现纠结的情况，导致时间流逝，因此选择文字少的题相对来说读题时间比较短，可以节约时间，不至于造成时间的浪费。同时呢，正常情况下，文字少的数学运算题大都不至于很复杂，从难易程度来看文字少的题整体还是要简单些，或者更容易入手。 　　第三选择题干数字少的题。一方面数学运算本质上是算数字，而数字的计算一定是基于题干数字的运用，所以题干数字出现的频率高低直接影响计算的复杂度或者繁琐性。另一方面题干数字越少，越能从选项中找到规律，因为正确答案肯定由题干数字得到，所以题干数字和正确答案之间必然存在关联

本文是 我在 民科吧 帖 《opencv，python是不是用numpy代替了mat的作用？》 http://tieba.baidu.com/p/6450706166 里的 回复， 我在 帖 里是 K歌之王 。 5 楼 opencv 是一个 计算机 视觉库， numpy 是 Python 语言的一个扩展程序库,支持大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。 你说用 numpy 代替了 mat ， mat 是 matlab 或是 mathmaticas， 总之就是 那几大 数学软件， 所以， 这里面 涉及 的 就是 图形学 和 数学软件， 还有 人工智能， 因为 视觉识别 还需要 机器学习， 我最近在这方面刚好有些研究，可以看看 我 前几天 在 本吧 发 的 帖： 《丢翻图方程组 最小解 计算机 数值求解》 http://tieba.baidu.com/p/6439347267 ， 《我决定 开启 一个 人工智能 机器学习 技术 的 普及项目》 http://tieba.baidu.com/p/6426136823 等等 。 我 本来 就 计划 要 创立一个 数学软件 开源项目， 不久 应该 会 发帖出来 。 6 楼 接 5 楼 ， 这些东西 是 一个 体系 的 ， 图形学 需要 数学软件（库） 的 支持 来 实现 实数计算 和 图形函数 计算， 所以， 这个

插值方法： 1）拉格朗日（二维） 2）分段性插值（二维） 3）Hermite（三维） 4 ）样条（三维且对光滑程度有要求） 一维插值函数： 要求x单调 2. 三次样条插值：也可以用 csape（x0,y0,conds,valconds） 二维: 1)网格节点 三次样条插值： pp=csape（{x0,y0},z0,conds,valconds） z=fnval(pp,{x,y}) 2)散乱节点 拟合 1.直线拟合 2.曲线拟合 线性最小二乘 最小二乘优化 isqlin函数 iscurvefit函数 3.。。。 来源： CSDN 作者： hyoer 链接： https://blog.csdn.net/weixin_44853593/article/details/104039139