广义微分中值定理

文章对Rolle定理作了进一步的推广 ,并对传统的Cauchy中值定理的条件作了部分修改 ,将微分中值定理推广到有限个函数的情形。     

关于柯西微分中值定理的一种推广

微分中值定理是微积分学中的重要定理,其中柯西中值定理的应用尤为广泛.为拓展它的应用范围,利用相同的手法,将涉及两个光滑函数的柯西微分中值定理推广到了n个光滑函数的情形,得到另一种推广的微分中值公式.     

微分中值定理及其应用

本文归纳介绍了微分中值定理的几种推广形式,并通过大量例子介绍微分中值定理的一些应用.     

关于中值定理的推广

我们给出的定理1是对“哥西中值定理的推广”的推广,定理2和定理3是拉格朗日中值定理及哥西中值定理的另一种形式的推广。定理1设(i)n 个函数     

微分中值定理的再推广

本文绘出微分中值定理的一个推广．所见资料中的微分中值定理及高阶微分中值定理均为本文结果的特例．     

微积分中值定理的统一证明及推广形式

Cauchy中值定理统一了微积分中值定理各种形式,从而建立了微分中值定理和积分中值定理之间的内在联系.以Rolle中值定理为基础,借助不同形式辅助函数可对其它几个中值定理作出多种形式的统一证明;利用Taylor公式可以进一步导出微积分中值定理的推广形式.     

关于高阶微分中值定理的逆命题

在函数凹凸和严格凹凸的条件下 ,文章引出并证明了高阶Cauchy中值定理和高阶Lagrange中值定理的 4个逆命题。     

关于积分中值定理的证明

给出了积分第一中值定理的一个简洁证明，并借助Abel变换给出了积分第二中值定理的一个证明．     

积分中值定理的改进及其应用

本文的目的是对积分中值定理加以改进:减弱其条件而加强其结论使其与微分中值定理,“牛顿——莱布尼兹”公式统一起来,并大大地扩充了积分中值定理的应用范围。     

Cauchy中值定理的讨论

本文将Cauchy中值定理作了一定的推广,将定理的条件有所减弱,使之适应更广的范围。     

关于对数平均的下界

指出文献［１］的一个证明错误，同时给出了另一个性质较好的下界：设ｘ，ｙ是两个相异正数，Ｐ是任意正实数，则（ｘｙ）１Ｐ＋１ｘ－ｙＰ（ｘ１／Ｐ－ｙ１／Ｐ）ＰＰ＋１＜ｘ－ｙｌｎｘ－ｌｎｙ．     

N指标d维广义Wiener过程的广义极性

研究了N指标d维广义Wiener过程的广义极性 ,采用Ehm的分解方法 ,得到了其广义极性的几个性质     

布朗单的一个广义极性

研究了布朗单的极性，得到了布朗单广义极性的一个充分条件     

学报学术质量的影响因素与提高途径

针对高校学报普遍存在学术质质量问题 ,深入剖析影响学报学术质量的因素。并提出了提高学报学术质量的途径与措施 ,即争取高校领导重视办好学报 ,出台相关政策扶持学报 ,并应在扩大稿源 ,严格录稿 ,提高编辑素质 ,加强组稿、审稿工作 ,提高编校质量等几方面有新举措。     

烟草行业数字化图书馆建设

阐述了建立烟草行业数字图书馆的必要性和紧迫性。通过对数字图书馆与现有传统图书馆的对比分析,从数字资源、技术实现、实现功能等方面论述了建设烟草行业数字图书馆需要达到的技术水平和设计功能。     

用光学仪器测量表面粗糙度参数的微机处理方法

本文利用ＢＡＳＩＣ语言编制了一套应用程序，可利用光切显微镜实测的数据，得到国家标准规定的六个参数。     

重庆市蔬菜产业现状、存在的问题及发展对策

论述了重庆市发展蔬菜产业的重要意义和重庆市蔬菜产业发展的现状,并针对蔬菜产业发展过程中存在的主要问题,提出了发展对策和建议。     

AutoLISP在三维铸件网格自动剖分中的开发应用

在用ＡｕｔｏＣＡＤＲ１２的ＡＭＥ进行铸件三维实体几何造型的基础上，本文用ＡｕｔｏＬＩＳＰ开发了铸件网格快速自动剖分的应用程序，实现了对任意复杂形状铸件在三维方向进行任意大单元的自动网格剖分，经实际应用，得到非常满意的结果。     

对常规注水泥温度场预测方法的评价

为了对常规注水泥温度场预测方法进行研究评价,分析了API方法和一些常用的经验方法,并对API公布的数据和国内首次实测的大量井下循环温度实际数据进行了对比,结果表明:常规预测温度的方法其平均相对误差均高于5%;虽然对于不同井深和不同的循环时间条件可以采用不同的经验系数由地层静止温度(BHST)来估计井下循环温度,但该方法受到地区和各种因素的限制,时常与实际差别较大,不可能很好地满足钻井和固井施工的要求。要获取更准确的井下温度分布,应加强对本地区井下循环温度的实测和热交换过程的计算机模拟研究。     

多元抽样调查两级抽样中比率型估计量的平均精度

本文通过多元抽样调查的两种抽样方法，得到了总体均值的无偏估计量，并且证明了和一元情形一样好的结果，即在一定条件下比率型估计量的平均精度不劣于无偏估计量的精度。