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翻转课堂教学模式在高等数学教学中的研究与实践 被引量:7
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作者 董昌州 张玉平 《科技视界》 2016年第4期48-48,共1页
本文以函数的最值一节为例,将翻转课堂的教学理念和模式应用到高等数学的课堂教学中,从而最大限度地调动学生学习的积极性,培养学生的创新能力。
关键词 高等数学 最值 翻转课堂
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微课程背景下“梯度概念”课堂教学的创新设计
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作者 董昌州 张玉平 《科技视界》 2016年第3期22-22,25,共2页
梯度概念是高等数学教学中的难点之一,本文通过对梯度概念课程进行全新的优化设计,借助微课程视频让学生达到理解概念实质,掌握概念应用,以此提高教学效果的目的。
关键词 梯度 方向导数 高等数学
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一类和积分型混合算子在L^p空间的逼近性质 被引量:2
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作者 齐秋兰 张玉平 董昌州 《西北师范大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2012年第5期8-13,共6页
研究了以Baskakov和Beta为基函数的一类和积分型混合算子,得到了在Lp(1≤p≤∞)空间逼近的正、逆定理以及等价定理.利用统一光滑模ωφ2λ(f,t)(0≤λ≤1),得到了点态逼近的等价定理.
关键词 Baskakov-Beta算子 Lp逼近 光滑模 K-泛函
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向量组的线性相关性证明方法初探 被引量:2
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作者 张玉平 董昌州 《教育教学论坛》 2015年第16期201-202,共2页
向量组的线性相关性是线性代数中一个非常重要的概念,判断给定向量组尤其是分量没有具体给出的向量组的线性相关性是学生学习的一个难点。将证明向量组线性相关性的方法串联起来,是学生解决这类问题的关键。
关键词 线性代数 向量组 线性相关性
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高等数学教学中开展数学实验的思考
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作者 张玉平 董昌州 《科技视界》 2015年第8期59-59,共1页
本文结合目前普通高校学生学习高等数学的现状,提出将数学实验融入到高等数学教学中的必要性以及方法和途径。
关键词 高等数学 数学实验 创新能力
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项目教学在高等数学教学中的设计与实施 被引量:4
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作者 张玉平 曹南斌 +1 位作者 董昌州 杜少静 《教育教学论坛》 2020年第46期281-283,共3页
项目教学法是指在教师的指导下,将一个相对独立的项目或课程章节交给学生,学生自己或小组进行信息收集、方案设计、项目实施及最终评价,而教师在整个过程中起引导监督的作用。文章以高等数学中的一个知识点为例,详细讲述了如何在教学中... 项目教学法是指在教师的指导下,将一个相对独立的项目或课程章节交给学生,学生自己或小组进行信息收集、方案设计、项目实施及最终评价,而教师在整个过程中起引导监督的作用。文章以高等数学中的一个知识点为例,详细讲述了如何在教学中设计和实施项目式教学。 展开更多
关键词 高等数学 项目式教学 条件极值 拉格朗日乘数法
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The Least Squares {P,Q,k+1}-Reflexive Solution to a Matrix Equation
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作者 DONG Chang-zhou LI Hao-xue 《Chinese Quarterly Journal of Mathematics》 2023年第2期210-220,共11页
Let P∈C^(m×m)and Q∈C^(n×n)be Hermitian and{k+1}-potent matrices,i.e.,P k+1=P=P∗,Qk+1=Q=Q∗,where(·)∗stands for the conjugate transpose of a matrix.A matrix X∈C m×n is called{P,Q,k+1}-reflexive(an... Let P∈C^(m×m)and Q∈C^(n×n)be Hermitian and{k+1}-potent matrices,i.e.,P k+1=P=P∗,Qk+1=Q=Q∗,where(·)∗stands for the conjugate transpose of a matrix.A matrix X∈C m×n is called{P,Q,k+1}-reflexive(anti-reflexive)if P XQ=X(P XQ=−X).In this paper,the least squares solution of the matrix equation AXB=C subject to{P,Q,k+1}-reflexive and anti-reflexive constraints are studied by converting into two simpler cases:k=1 and k=2. 展开更多
关键词 Matrix equations Potent matrix {P Q k+1}-reflexive(anti-reflexive) Canonical correlation decomposition Least squares solution
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