解答离散数学公式的方法

1、解答离散数学公式的方法离散数学是怎么一回事呢?这类的证明题该怎么解答呢?下面就是学习啦给大家的离散数学证明题内容，希望大家喜欢。证明设 a,b 均是链 a的元素，因为链中任意两个元素均可比较，即有 ab 或 ab，如果 ab，则 a,b 的最大下界是 a, 最小上界是 b，如果 ba，则 a,b 的最大下界是 b, 最小上界是 a，故链一定是格 , 下面证明分配律成立即可 , 对 a中任意元素 a,b,c 分下面两种情况讨论 : ba 或 ca ab 且 ac如果是第种情况 , 则 a(b c)=a=(a b) (a c)如果是第种情况 , 则 a(b c)=b c=(a b) (a c)无论

2、那种情况分配律均成立, 故 a 是分配格 .一. 线性插值 ( 一次插值 )已知函数 f(x) 在区间 xk,xk+1的端点上的函数值yk=f(xk),yk+1=f(xk+1),求一个一次函数y=p1(x) 使得yk=f(xk),yk+1=f(xk+1),其几何意义是已知平面上两点(xk,yk),(xk+1,yk+1),求一条直线过该已知两点。1. 插值函数和插值基函数由直线的点斜式公式可知：把此式按照 yk 和 yk+1 写成两项 :记并称它们为一次插值基函数。该基函数的特点如下表：从而p1(x)=yklk(x)+yk+1lk+1(x)此形式称之为拉格朗日型插值多项式。 其中 , 插值基函数

3、与 yk、 yk+1 无关，而由插值结点 xk、xk+1 所决定。一次插值多项式是插值基函数的线性组合 , 相应的组合系数是该点的函数值 yk、yk+1.例 1: 已知 lg10=1,lg20=1.3010,利用插值一次多项式求lg12 的近似值。解:f(x)=lgx,f(10)=1,f(20)=1.3010,设x0=10,x1=20,y0=1,y1=1.3010则插值基函数为：于是 , 拉格朗日型一次插值多项式为:故 :即 lg12 由 lg10 和 lg20 两个值的线性插值得到 , 且具有两位有效数字 ( 精确值 lg12=1.0792).模型 1：元素与集合模型模型 2：函数性质模型模

4、型 3：分式函数模型模型 4：抽象函数模型模型 5：函数应用模型模型 6：等面积变换模型模型 7：等体积变换模型模型 8：线面平行转化模型模型 9：垂直转化模型模型 10：法向量与对称模型模型 11：阿圆与米勒问题模型模型 12：条件结构模型模型 13：循环结构模型模型 14：古典概型与几何概型模型 15：角模型模型 16：三角函数模型模型 17：向量模型模型 18：边角互化解三角形模型模型 19：化归为等差等比数列解决递推数列的问题模型模型 20：构造函数模型解决不等式问题模型 21：解析几何中的最值模型一、高等数学公式根据考研大纲上的要求，我们要记的公式主要有导数公式，基本积分表，两个重要

5、极限， 三角函数公式，高阶导数公式莱布尼兹 (leibniz) 公式和中值定理公式 ( 很重要 ) 等，有些公式确实是很长的，但也是有记忆技巧的。如何记住这些公式，首先你可以自己试着自己去推理。这样不但提高自己的证明能力， 也加深对公式的理解， 有些公式和公式之间是可以互推的， 考试的时候记不住也是可以互推的。 然后就是做题训练，记忆 =90%的理解 +10%的背诵。花在理解上的时间一定要比背诵的时间多，这样学习才有效率。二、概率与数理统计公式根据考研大纲要求，我们需要记住的公式有：条件概率，独立事件，连续型随机变量概率分布，八大分布函数，一维随机变量，二维随机变量，联合分布函数，大数定律和中心极限定理等。首先我们对于自己记不住的公式要标明出来，推理一遍是必须的。还有就是把要记忆的数学知识编成歌谣、口诀或顺口溜，也是一种不错的方法，便于记忆。比如一维、二维随机变量口诀有( 自己总结的 ) ：离散问模型，分布列表清，边缘用加乘，条件概率定联合，独立试矩阵 ;连续必分段，草图仔细看，积分是关键，密度微分算;离散先列表，连续后求导，分布要分段，