简介:我是一名农村小学教师,在近几年的数学教学实践中,提到计算方法多样化的问题。怎样实施算法多样化呢?我就自己数学实践活动中的一些思考同大家探讨。一、算法多样化与一题多解一题多解是指用不同的方法解决同一个问题。原教材中常用“你能用不同的方法解答吗?”、“用不同的方法验算”、“你能用两种方法解答吗?”、“还有不同的算法吗?”这些来表述一题多解的要求。有的教师认为算法多样就是一题多解,其实不然。从学习的自主方面看,算法多样化要求学生从不同的计算方法中,自主选择一种自己喜爱的算法计算即可;而一题多解是教师或教材要求学生掌握和运用规定的多种方法计算。从计算方法的数量上看,算法多样化只要求学生掌握多种方法中的一种,如果学生能掌握多种方法更好;而一题多解针对全体学生的要求都是必须掌握的算法。从学习的目标来看,算法多样化尊重学生的个性思维,鼓励创新思考,而一题多解重在培养学生的解题能力和技巧,以提高技能。通过对比分析,我们可以看到,算法多样化与一题多解在选择性、自主性、目标性方面的差异是显著的。……
简介:在Tikhonov正则化方法的基础上将其转化为一类l1极小化问题进行求解,并基于Bregman迭代正则化构建了Bregman迭代算法,实现了l1极小化问题的快速求解.数值实验结果表明,Bregman迭代算法在快速求解算子方程的同时,有着比最小二乘法和Tikhonov正则化方法更高的求解精度.
简介:Tikhonov正则化方法是求解不适定问题最为有效的方法之一,而正则化参数的最优选取是其关键.本文将混沌粒子群优化算法与Tikhonov正则化方法相结合,基于Morozov偏差原理设计粒子群的适应度函数,利用混沌粒子群优化算法的优点,为正则化参数的选取提供了一条有效的途径.数值实验结果表明,本文方法能有效地处理不适定问题,是一种实用有效的方法.
简介:针对合成孔径雷达(SAR)图像感兴趣区域(ROI)的分割问题,提出了一种基于Mellin变换的正则化参数的自适应选取方法。首先将SAR图像乘性相干斑噪声转化为加性相干斑噪声,在此基础上应用正则化模型建立SAR图像特征增强目标函数。然后推导出正则化参数与相应范数项的关系式,应用共轭梯度法对模型进行求解,最终达到图形特征增强与相应ROI分割的目的。所提算法不仅有效抑制了背景杂波,降低了相干斑的影响,而且还克服了传统方法对参数经验值选取的弊端。基于真实SAR图像数据的实验结果验证了该方法的简便性和有效性。