收斂

存在明顯的絕對β收斂。第二，數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠促進(jìn)區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新數(shù)量收斂和區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量收斂，且通過改變指標(biāo)選取、工具變量法等一系列檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)促進(jìn)區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新收斂具有穩(wěn)健性。第三，數(shù)字經(jīng)濟(jì)促進(jìn)區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新收斂具有區(qū)域異質(zhì)性，其驅(qū)動(dòng)作用主要存在于區(qū)域創(chuàng)新水平相對落后的中西部地區(qū)。［關(guān)鍵詞］數(shù)字經(jīng)濟(jì)；區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新；收斂［中圖分類號(hào)］F492?? ［文獻(xiàn)標(biāo)志碼］A??? ［文章編號(hào)］2095-0292（2023）03-0083-06［收稿日期］2023-02-

法；自適應(yīng)步長；收斂；穩(wěn)態(tài)失調(diào)盲源分離（Blind Source Separation， BSS）是上世紀(jì)90 年代發(fā)展起來的信號(hào)處理技術(shù)。“盲”有兩層含義，即源信號(hào)不能被觀測和如何混合未知。盲源分離算法是指在源信號(hào)未知和傳輸信道未知的情況下，分離多個(gè)獨(dú)立的盲源信號(hào)的數(shù)學(xué)方法[1]。盲源分離概念的提出源于“雞尾酒會(huì)”問題。在一個(gè)多人交談的酒會(huì)，放置在不同位置的麥克風(fēng)錄制到多人交談的聲音及所處環(huán)境的噪聲，那么如何利用錄制的語音信息還原每個(gè)人談話的內(nèi)容？人類可

和來源，最后借助收斂模型分析脫鉤指數(shù)的收斂性。研究發(fā)現(xiàn)：山東整體及區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長與化石能源消耗顯著正相關(guān)，二者脫鉤狀態(tài)涵蓋擴(kuò)張連結(jié)、擴(kuò)張負(fù)脫鉤和弱脫鉤，且在絕大多數(shù)年份處于弱脫鉤狀態(tài)；樣本期內(nèi)，脫鉤指數(shù)區(qū)域間差異明顯高于區(qū)域內(nèi)差異和超變密度，是構(gòu)成山東經(jīng)濟(jì)增長與化石能源消耗脫鉤指數(shù)差異的主要來源，區(qū)域內(nèi)差異和超變密度大小呈現(xiàn)出收斂趨勢，區(qū)域重疊效應(yīng)呈增加態(tài)勢；山東省及膠東、魯西、魯中、魯北四大地區(qū)脫鉤指數(shù)不存在絕對σ收斂的態(tài)勢，呈條件β收斂。關(guān)鍵詞：經(jīng)濟(jì)增長

本文給出一般級(jí)數(shù)收斂的判定方法：若級(jí)數(shù)∑∞n=1bn的部分和有界，且{lim}n→∞bn=0，則級(jí)數(shù)∑∞n=1bn收斂.如果級(jí)數(shù)∑∞n=1bn的項(xiàng)添加括號(hào)后所成的級(jí)數(shù)收斂，且{lim}n→∞bn=0，則該級(jí)數(shù)收斂.同時(shí)推廣了級(jí)數(shù)收斂的阿貝爾判別法：當(dāng)an為一個(gè)有界數(shù)列時(shí)，如果正項(xiàng)（或負(fù)項(xiàng)）級(jí)數(shù)∑∞n=1bn收斂，那么級(jí)數(shù)∑∞n=1anbn也收斂.當(dāng)an為一個(gè)收斂數(shù)列時(shí)，如果級(jí)數(shù)∑∞n=1bn收斂，那么級(jí)數(shù)∑∞n=1anbn也收斂.關(guān)鍵詞：級(jí)數(shù);數(shù)列;收斂中

鍵詞：正項(xiàng)級(jí)數(shù);收斂;隔項(xiàng)比值判別法[中圖分類號(hào)]O177.5 ? [文獻(xiàn)標(biāo)志碼]A 正項(xiàng)級(jí)數(shù)是數(shù)項(xiàng)級(jí)數(shù)中最基本的也是最常見的一種級(jí)數(shù)，對于正項(xiàng)級(jí)數(shù)斂散性的研究一直是學(xué)者關(guān)注的熱點(diǎn).常見的正項(xiàng)級(jí)數(shù)斂散性判別方法有比較判別法、比值判別法（也稱為D'Alembert判別法）、根值判別法、積分判別法、拉貝判別法、高斯判別法等，其中，比值判別法因其簡單、方便的特點(diǎn)被廣泛應(yīng)用.每種判別法都有不足之處，針對比值判別法失效的情形，許多學(xué)者提出了各種不同的改進(jìn)方法，以期能

續(xù)、可導(dǎo)、可積、收斂等角度引入狄利克雷函數(shù)及其改造，從而構(gòu)造反例.【關(guān)鍵詞】狄利克雷函數(shù);極限;連續(xù);可導(dǎo);可積;收斂實(shí)數(shù)域上的狄利克雷函數(shù)雖然不是初等函數(shù)，但仍可利用極限函數(shù)建立分析表達(dá)式表示D（x）=limk→∞（limj→∞（cos（k！πx））2j）（k，j為整數(shù)），也可以簡單地表示為分段函數(shù)的形式D（x）=1x為有理數(shù)，0x為無理數(shù).一、函數(shù)本身性質(zhì)帶來的反例該函數(shù)有如下一些特殊的性質(zhì)：1.基本性質(zhì)（1）定義域?yàn)檎麄€(gè)實(shí)數(shù)域R.（2）值域?yàn)閧0，1

算的算式，驗(yàn)證其收斂性，并在收斂的條件下轉(zhuǎn)化為有限次疊套數(shù)列yn1=1，yn2=n1+n1，yn3=n1+n1+n1，…，ynk=n1+n1+n1+…+n1的極限，通過分析簡單情形，歸納推導(dǎo)出一般情形，并且尋找解法，嘗試將解決方法推廣到其他無限次疊套運(yùn)算中.【關(guān)鍵詞】無限次疊套;有限次疊套;收斂;有界單調(diào)遞增數(shù)列一、引言數(shù)的疊套運(yùn)算常見于實(shí)數(shù)的無限次重復(fù)運(yùn)算中，其特征為每一步的運(yùn)算又疊套在下一步的運(yùn)算當(dāng)中，層層疊套，直至無窮.例如初等數(shù)學(xué)中的無限連分?jǐn)?shù)，高

了“發(fā)散、豐富、收斂”的老師講授過程。文章最后就紡錘形教學(xué)設(shè)計(jì)的具體應(yīng)用列舉了豐富的教學(xué)案例。關(guān)鍵詞：云教學(xué);教學(xué)設(shè)計(jì);發(fā)散;收斂隨著社會(huì)的發(fā)展，以通信技術(shù)、互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能為代表的新一代信息技術(shù)越來越廣泛、越來越深入地影響到我們工作、生活、學(xué)習(xí)、休息、娛樂、出行等各個(gè)方面。大學(xué)課堂教學(xué)方式也正在發(fā)生根本變革，教學(xué)設(shè)計(jì)、教學(xué)組織、教學(xué)監(jiān)督與教學(xué)評(píng)價(jià)等都在發(fā)生重大變革。云教學(xué)正是在這樣的背景下誕生，并隨著信息技術(shù)的發(fā)展迅速應(yīng)用普及開來。不少高

直觀地分析和證明收斂數(shù)列的三個(gè)基本性質(zhì)。通過可視化的方法讓學(xué)生感受數(shù)列極限定義的精髓，并且更加直觀的理解收斂數(shù)列的基本性質(zhì)。關(guān)鍵詞 高等數(shù)學(xué) 數(shù)列極限 收斂 可視化中圖分類號(hào)：O171文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A0引言高等數(shù)學(xué)是以微積分為主要內(nèi)容，結(jié)構(gòu)嚴(yán)謹(jǐn)，概念抽象，內(nèi)容深刻，系統(tǒng)性強(qiáng)?；靖拍钍侵R(shí)體系的基礎(chǔ)，它往往體現(xiàn)了重要的數(shù)學(xué)思想，卻又很抽象。以極限為工具的基本概念和基本方法演繹形成結(jié)構(gòu)嚴(yán)謹(jǐn)內(nèi)容深刻的這一套現(xiàn)代數(shù)學(xué)知識(shí)體系對學(xué)生的抽象思維能力和邏輯推理能力要求高

理論及方法，包括收斂-約束法（CCM法）、圍巖縱向變形曲線（LDP）、應(yīng)力釋放法、廣義Hoek-Brown準(zhǔn)則等。針對厄瓜多爾CCS水電站工程的TBM預(yù)備洞工程，引入歐美的支護(hù)設(shè)計(jì)理念及方法，總結(jié)了一套計(jì)算方法，對預(yù)備洞段的支護(hù)措施進(jìn)行了定量分析。計(jì)算結(jié)果顯示，在設(shè)計(jì)支護(hù)措施下，預(yù)備洞圍巖的塑性區(qū)分布有效縮減、支護(hù)結(jié)構(gòu)受力均在1.5的安全系數(shù)范圍線內(nèi)、收斂變形量得到有效控制，保障了TBM依靠自身步行裝置順利滑行通過。關(guān)鍵詞：火山灰噴發(fā)堆積地層;TBM預(yù)備洞

元素 數(shù)列極限 收斂中圖分類號(hào)：G642 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A ? ?DOI：10.16400/j.cnki.kjdkx.2020.12.018Abstract Advanced mathematics is a public basic course in university education， and also a basic subject for postgraduate exami

促進(jìn)城鄉(xiāng)收入差距收斂最根本、最公平的辦法。政府應(yīng)該加大農(nóng)村人力資本投資，提高農(nóng)民素質(zhì)，從而促進(jìn)城鄉(xiāng)收入差距收斂。Abstract： Based on the analysis of relevant theories and the test of the empirical data of China's provinces （municipalities directly under the Central Government and autonom

證分析勞動(dòng)生產(chǎn)率收斂趨勢，比較和分析其收斂差異。研究發(fā)現(xiàn)，中國不同所有制類型的工業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率均存在絕對收斂和條件收斂，非國有經(jīng)濟(jì)的收斂驅(qū)動(dòng)了整體經(jīng)濟(jì)的收斂。國有企業(yè)由于市場競爭不充分、缺乏創(chuàng)新激勵(lì)等，勞動(dòng)生產(chǎn)率的收斂速度要慢于非國有產(chǎn)權(quán)企業(yè)的。而私營企業(yè)能更好的與本土實(shí)際相結(jié)合，充分匹配適宜的技術(shù)，收斂速度要優(yōu)于外商和港澳臺(tái)企業(yè)。為實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展均衡，政府需繼續(xù)優(yōu)化國有經(jīng)濟(jì)布局，重視私營企業(yè)的發(fā)展優(yōu)勢，提高市場資源配置效率，優(yōu)化創(chuàng)新環(huán)境。關(guān)鍵詞：工業(yè);企業(yè)所

鍵詞：數(shù)列極限;收斂;單調(diào)有界定理;夾逼準(zhǔn)則極限是貫穿現(xiàn)代數(shù)學(xué)的一條主線，掌握極限理論的概念、性質(zhì)和極限的計(jì)算技巧是學(xué)好極限和微積分的前提和基礎(chǔ)，靈活巧妙的應(yīng)用它，可以使一些較為困難的實(shí)際問題迎刃而解。本文主要?dú)w納了考研數(shù)學(xué)中求極限的多種方法與技巧，利用極限的幾個(gè)重要結(jié)論和重要極限、極限存在準(zhǔn)則，結(jié)合不同實(shí)例分析、探討、歸納、總結(jié)了極限理論和計(jì)算中的若干方法與技巧，旨在幫助學(xué)生在解題過程中效仿與拓展，從而強(qiáng)化其創(chuàng)新意識(shí)，使其靈活掌握所學(xué)技巧，為考研復(fù)習(xí)打下

勞動(dòng)生產(chǎn)率等多種收斂指標(biāo)對其收斂特征做出描述性統(tǒng)計(jì)分析，并在此基礎(chǔ)上運(yùn)用雙向固定效應(yīng)模型進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。研究發(fā)現(xiàn)，中國工業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率在絕大部分二位碼行業(yè)和四位碼行業(yè)中均呈現(xiàn)出顯著的收斂性，其中高技術(shù)行業(yè)的收斂速度要大于中低技術(shù)行業(yè)。如果在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、行業(yè)結(jié)構(gòu)以及加強(qiáng)科技創(chuàng)新政策方面做出適當(dāng)調(diào)整，勞動(dòng)生產(chǎn)率的收斂可以促進(jìn)中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)的收斂。關(guān)鍵詞：勞動(dòng)生產(chǎn)率;增長;行業(yè)分類;差異;收斂中圖分類號(hào)：F427 ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A ? 文章編號(hào)：1007-2101（2

。關(guān)鍵詞：數(shù)列;收斂;發(fā)散數(shù)列的斂散性是數(shù)學(xué)分析中的重要內(nèi)容，圍繞數(shù)列極限是否存在展開，當(dāng)數(shù)列極限存在時(shí)稱數(shù)列收斂，反之，稱數(shù)列發(fā)散。收斂數(shù)列有很多性質(zhì)，包括數(shù)列極限的唯一性，數(shù)列的有界性、保號(hào)性、保不等式性、迫斂性等。另外，我們可以應(yīng)用單調(diào)有界定理，柯西收斂準(zhǔn)則等來判別數(shù)列的斂散性。在研究一個(gè)數(shù)列極限問題時(shí)，首先考慮極限是否存在，其次考慮如何計(jì)算極限。本文從以下幾個(gè)常見方法來討論數(shù)列斂散性，總結(jié)不同方法在判別數(shù)列斂散性中的應(yīng)用。以上只是幾種比較常見的判別

素。另外，依據(jù)σ收斂性檢驗(yàn)，總體上，小麥主產(chǎn)區(qū)全要素生產(chǎn)率趨于發(fā)散，但2006—2007年后中國各區(qū)域小麥全要素生產(chǎn)率表現(xiàn)出微弱的收斂趨勢。關(guān)鍵詞：全要素生產(chǎn)率;變異系數(shù);σ收斂中圖分類號(hào)：[S-9] ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：ADOI：10.19754/j.nyyjs.20200430002引言2004年以來，中國小麥生產(chǎn)經(jīng)歷3個(gè)方面的重要變化。小麥生產(chǎn)成本增加較快，特別是人工成本和土地成本迅速上升（見表4），生產(chǎn)成本結(jié)構(gòu)變化顯著;在小麥生產(chǎn)要素投入結(jié)構(gòu)方

本文對正項(xiàng)級(jí)數(shù)的收斂性方法進(jìn)行了總結(jié)，并舉例說明了這些方法在解題中的應(yīng)用。關(guān)鍵詞 正項(xiàng)級(jí)數(shù) 收斂 發(fā)散數(shù)項(xiàng)級(jí)數(shù)是表示函數(shù)的一個(gè)形式，也是學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)分析和高等數(shù)學(xué)的重要組成部分，而正項(xiàng)級(jí)數(shù)是數(shù)項(xiàng)級(jí)數(shù)里最基本的級(jí)數(shù)。對于正項(xiàng)級(jí)數(shù)斂散性的判別是學(xué)習(xí)正項(xiàng)級(jí)數(shù)的的重要內(nèi)容，判別數(shù)項(xiàng)級(jí)數(shù)的常用方法有比較判別法、比值判別法、根值判別法、積分判別法等，在文獻(xiàn)[3，4]中對正項(xiàng)級(jí)數(shù)的斂散性問題進(jìn)行了討論，本文將對正項(xiàng)級(jí)數(shù)斂散性的判別法進(jìn)行總結(jié)及其比較，并舉例說明了這些方法在解

最新的理念——從收斂走向發(fā)散，從整體上教學(xué)。此文闡述了關(guān)于高中數(shù)學(xué)單元教學(xué)設(shè)計(jì)的基本理念，以及開展單元教學(xué)設(shè)計(jì)的原因和方式?！娟P(guān)鍵詞】高中數(shù)學(xué) ?單元教學(xué) ?收斂 ?發(fā)散【課題】本文是南寧市教育科學(xué)“十三五”規(guī)劃課題“單元教學(xué)法在高中數(shù)學(xué)教學(xué)中的實(shí)踐研究——以廣西南寧市第三十三中學(xué)為例”（立項(xiàng)編號(hào)2018B126）的部分研究成果?！局袌D分類號(hào)】G633.6 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A 【文章編號(hào)】2095-3089（2020）02-0165-01目前，許多學(xué)校通常采

迅速求根 ? 收斂函數(shù)是因變量關(guān)于自變量的對應(yīng)關(guān)系，方程是函數(shù)的基礎(chǔ)上，求解特定自變量的等式。對于一些簡單的方程，我們可以用公式法求得精確解[1]。但對于高次方程、超越不等式、隱函數(shù)方程等很難在理論上求出精確的解。在實(shí)踐中的目的是尋求方程的近似解。那么，求解方程近似解的方法便成為了必須要解決的問題。而且，求解得出的近似解必須有著必要的精度，也就是說求解方法必須使得近似解可以精確到小數(shù)點(diǎn)后任意位。求解方程近似解時(shí)，運(yùn)用二分法、牛頓迭代法和不動(dòng)點(diǎn)法，實(shí)際上是

化算法具有更快的收斂速度和更高的收斂率。關(guān)鍵詞：毫米波通信;粒子群算法;資源分配;信道分配;收斂;頻譜中圖分類號(hào)：TP39文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：2095-1302（2019）11-00-030 引 言隨著技術(shù)的發(fā)展和進(jìn)步，無線通信技術(shù)已成為生活中不可或缺的通信渠道。移動(dòng)通信的運(yùn)營商已采取增加基站數(shù)量等措施來解決網(wǎng)絡(luò)需求過大的問題，但無線通信與需求之間仍存在不可避免的矛盾。在為解決上述問題而提出的通信技術(shù)中，文獻(xiàn)[1]提出對移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)采用有效的資源管理和

行測算，并借助σ收斂和β收斂對全國范圍及各功能區(qū)糧食生產(chǎn)化肥利用效率的收斂性進(jìn)行檢驗(yàn)。中國3個(gè)糧食功能區(qū)糧食生產(chǎn)技術(shù)效率和化肥利用效率均呈現(xiàn)上升趨勢，但糧食生產(chǎn)技術(shù)效率遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于化肥利用效率;三大功能區(qū)的化肥利用效率雖存在一定的區(qū)域差異，但均具有收斂特征，說明這種區(qū)域差異會(huì)逐漸縮小，各省市自治區(qū)自身的效率水平也逐漸趨于穩(wěn)態(tài)。中國糧食生產(chǎn)化肥利用效率水平較低，還有較大的提升空間，且中國不同區(qū)域存在較大差異，建議通過教育培訓(xùn)、技術(shù)推廣等多途徑促使農(nóng)民合理施肥，提

要介紹了正項(xiàng)級(jí)數(shù)收斂判別法中最重要的比較判別法，通過對傳統(tǒng)方式進(jìn)行微調(diào)提高比較判別法的實(shí)效性。關(guān)鍵詞：正項(xiàng)級(jí)數(shù)；收斂；比較判別法。高等數(shù)學(xué)是重要的公共基礎(chǔ)課程。級(jí)數(shù)理論是高等數(shù)學(xué)的重要組成部分，正項(xiàng)級(jí)數(shù)又是級(jí)數(shù)理論中最重要的組成部分，級(jí)數(shù)的收斂性更是級(jí)數(shù)理論的核心問題。正項(xiàng)級(jí)數(shù)收斂性判斷的方法雖然較多，其中的基礎(chǔ)性方法就是比較判別法。但是傳統(tǒng)經(jīng)典的描述方式存在一定缺陷，下面我們對經(jīng)典描述做適度微調(diào)，可以發(fā)現(xiàn)如此解決問題就能事半功倍。傳統(tǒng)經(jīng)典的描述方式上述判

碼約迭代8次即已收斂，提出的算法可實(shí)現(xiàn)迭代8到36次解碼收斂，實(shí)現(xiàn)了解碼過程靈活可控，而且該算法可更多地展現(xiàn)解碼圖像序列的生成過程. 關(guān)鍵詞：分形;解碼;收斂;可控中圖分類號(hào)：TP391? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? 文章編號(hào)：1673-260X（2019）09-0059-03 分形圖像編碼因其較高的壓縮比、分辨率無關(guān)性、迭代解碼的新穎思想而受到人們廣泛關(guān)注.分形圖像編碼是非對稱的，即編碼較為耗時(shí)，解碼又非?？?在近二十多年中，學(xué)者們發(fā)表了大量的論文[1-11]，大

P增長的差異進(jìn)行收斂檢驗(yàn)。研究發(fā)現(xiàn)：①海洋科技創(chuàng)新TFP呈現(xiàn)總體增長趨勢，但總體規(guī)模處于規(guī)模報(bào)酬遞減階段。②在觀察期內(nèi)，沿海地區(qū)TEC、PC和SE這3個(gè)指數(shù)指標(biāo)走勢基本相同，較為穩(wěn)定，都在1.000這條水平線附近做微小波動(dòng)，對海洋科技創(chuàng)新TFP的增長影響較小。海洋科技創(chuàng)新TC是海洋科技創(chuàng)新TFP增長的決定性因素。③海洋科技創(chuàng)新TFP增長存在α收斂和絕對β收斂，沿海地區(qū)海洋科技創(chuàng)新TFP之間存在“追趕效應(yīng)”。關(guān)鍵詞：海洋科技創(chuàng)新;全要素生產(chǎn)率;Malmqui

影話語權(quán)的讓渡與收斂，并指出其背后的必然性。同時(shí)，期望能夠?yàn)槲覈轮髁麟娪暗牧夹园l(fā)展提供一些思考。關(guān)鍵詞：新主流;沉浸傳播;話語權(quán);讓渡;收斂中圖分類號(hào)：G20??? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A???? 文章編號(hào)：1672-8122（2019）07-0107-06馬寧早于1999年就在《當(dāng)代電影》上提出了“新主流電影”的概念，在馬寧那里，新主流電影被認(rèn)為是一種充分利用本土“俚語環(huán)境”的低成本、有新意的電影。經(jīng)過了19年的發(fā)展，無論是社會(huì)大環(huán)境還是媒介傳播生態(tài)都已經(jīng)和1

入局部最優(yōu)和早熟收斂的缺陷，將DE入算法，提出了一種改進(jìn)的海豚群算法。算法通過DE的交叉和變異機(jī)制避免局部最優(yōu)。測試結(jié)果表明，改進(jìn)的算法在收斂速度和尋優(yōu)精度方面有更好的表現(xiàn)。Abstract： In order to improve the optimization ability of dolphin swarm optimization algorithm， an improved dolphin swarm algorithm is proposed

應(yīng)因素引入經(jīng)典β收斂的檢驗(yàn)過程中，建立空間計(jì)量模型估算其空間收斂性，并分區(qū)域、分時(shí)段討論其分異特征。研究發(fā)現(xiàn)：①中國農(nóng)業(yè)生態(tài)效率呈現(xiàn)出在波動(dòng)中穩(wěn)定上升的“雙峰”分布特征，且波峰高度的差距在縮小，但整體仍處于較低水平，農(nóng)業(yè)生態(tài)效率仍存在較大提升空間，東部地區(qū)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率增長較中西部地區(qū)更加明顯;②中國農(nóng)業(yè)生態(tài)效率存在顯著的空間收斂性，空間條件β收斂的速度為0.105，條件收斂速度顯著快于絕對收斂，空間因素對收斂趨勢具有加速效應(yīng)，使得地區(qū)間農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的空間差

力釋放法原理，在收斂-約束解析法基礎(chǔ)上，提出了適合任意斷面隧洞的收斂-約束特征曲線數(shù)值求解方法，通過與收斂-約束解析法對比驗(yàn)證該方法的有效性，并與常用的數(shù)值方法進(jìn)行對比，最后對收斂-約束特征曲線數(shù)值求解方法的計(jì)算誤差進(jìn)行分析.研究結(jié)果表明：收斂-約束特征曲線數(shù)值求解方法適合非圓形隧洞，由于通過施加節(jié)點(diǎn)支撐反力實(shí)現(xiàn)應(yīng)力釋放，該方法同樣適合應(yīng)力狀態(tài)復(fù)雜的隧洞;以滇中引水工程為例，將收斂-約束特征曲線數(shù)值求解方法與收斂-約束解析法的計(jì)算結(jié)果進(jìn)行對比，驗(yàn)證了收斂-

當(dāng)p>1時(shí)，級(jí)數(shù)收斂，證明方法有以下幾種：比值審斂法、定積分的比較定理、柯西審斂原理、定積分的幾何意義、比較審斂法、級(jí)數(shù)的部分和數(shù)列{sn}有界；當(dāng)p=1時(shí)，級(jí)數(shù)稱為調(diào)和級(jí)數(shù)，此時(shí)，級(jí)數(shù)發(fā)散，證明方法有以下幾種：反證法、定積分的比較定理、柯西審斂原理的否定形式、比較審斂法、定積分的幾何意義；當(dāng)0關(guān)鍵詞：P-級(jí)數(shù) 收斂 發(fā)散中圖分類號(hào)：O173 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1672-3791（2018）07（b）-0144-02

進(jìn)行估算，并對其收斂性進(jìn)行實(shí)證研究。測度結(jié)果表明，中國服務(wù)業(yè)總體的綠色TFP呈現(xiàn)上升趨勢，技術(shù)進(jìn)步是其增長的源泉。生活性服務(wù)業(yè)與新興服務(wù)業(yè)具有較高的綠色TFP，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)與傳統(tǒng)服務(wù)業(yè)的綠色TFP相對較低。收斂分析發(fā)現(xiàn)，中國服務(wù)業(yè)綠色TFP存在β收斂但不存在σ收斂，且不同分組行業(yè)的收斂特征不盡相同。另外，行業(yè)規(guī)模的擴(kuò)大以及能源結(jié)構(gòu)的優(yōu)化顯著提高了中國服務(wù)業(yè)綠色TFP，而行業(yè)結(jié)構(gòu)的變動(dòng)顯著抑制了服務(wù)業(yè)綠色TFP增長，研發(fā)投入對服務(wù)業(yè)綠色TFP不存在顯著作用。

被廣泛應(yīng)用于地鐵收斂治理工作。本文通過對上海某段地鐵微擾動(dòng)注漿施工后的監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行分析研究，驗(yàn)證了其在低溫及復(fù)雜土質(zhì)條件下的施工效果及穩(wěn)定性。研究結(jié)果表明，通過微擾動(dòng)注漿施工，取得了較好的收斂治理效果；本次微擾動(dòng)注漿施工后回彈量較?。蛔{施工對周圍環(huán)境擾動(dòng)較小。關(guān)鍵詞：微擾動(dòng)注漿；收斂；沉降DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2018.18.0801 前言隨著公共交通需求的急劇上升，上海市自1993年開始進(jìn)行地鐵建設(shè)。但由于地質(zhì)環(huán)境

果表明：該算法在收斂性和準(zhǔn)確率上都有較好的效果。關(guān)鍵詞：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；模擬退火；遺傳算法；收斂中圖分類號(hào)：TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：2096-1472（2018）-07-36-031 引言（Introduction）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為人工智能的重要組成部分，一直是神經(jīng)科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、行為科學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)等關(guān)注的焦點(diǎn)。自AlphaGo擊敗職業(yè)圍棋選手，第一次戰(zhàn)勝人類圍棋冠軍以來，人類再次掀起了研究機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)的熱潮。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為深度學(xué)習(xí)的基本模型，

算法易存在早熟及收斂速度慢等缺點(diǎn)。提出一種快速收斂的改進(jìn)遺傳算法，該算法從全局出發(fā)，對初始群體生成、遺傳選擇、交叉和變異算子操作等幾個(gè)方面做出改進(jìn)，其中重點(diǎn)對交叉率和變異率進(jìn)行優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)交叉率和變異率按個(gè)體適應(yīng)度以S曲線和高斯分布曲線形式進(jìn)行非線性自適應(yīng)調(diào)整。通過案例仿真分析，證明了該方法的可行性和有效性，且具有更快的收斂速度和更可靠的穩(wěn)定性。關(guān)鍵詞： 遺傳算法； 高斯分布； 自適應(yīng)； 收斂； 性能仿真； 函數(shù)優(yōu)化中圖分類號(hào)： TN911.1?34； TP

電池；狀態(tài)預(yù)估；收斂；發(fā)散【中圖分類號(hào)】TN713 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A 【文章編號(hào)】1674-0688（2018）03-0166-05《電動(dòng)汽車科技發(fā)展“十二五”專項(xiàng)規(guī)劃》的提出，對國內(nèi)電動(dòng)汽車“三縱三橫”領(lǐng)域的相關(guān)技術(shù)制定了相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)。動(dòng)力電池作為“三橫”領(lǐng)域的重點(diǎn)發(fā)展對象，“十二五”專項(xiàng)規(guī)劃對其循環(huán)壽命、能量密度、功率密度及允許承受最大脈沖充放電等相關(guān)性能提出了更高的要求，并且隨著動(dòng)力電池性能的提升，電動(dòng)汽車在對動(dòng)力電池的使用及使用模式的轉(zhuǎn)換方面擁有了更大

鍵詞：正項(xiàng)級(jí)數(shù)；收斂；問題級(jí)數(shù)是高等數(shù)學(xué)的重要章節(jié)，它不但能夠描述許多自然現(xiàn)象和工程技術(shù)中的客觀規(guī)律，而且可以近似計(jì)算無理數(shù)。正項(xiàng)級(jí)數(shù)作為級(jí)數(shù)重要的基礎(chǔ)理論，在解決很多級(jí)數(shù)問題中起著非常重要的作用。這節(jié)的內(nèi)容比較多，關(guān)系復(fù)雜，很多初學(xué)者在學(xué)習(xí)過程中，存在很多疑惑，現(xiàn)將其歸納幾個(gè)問題如下：一、 判別正項(xiàng)級(jí)數(shù)斂散性的方法一般有哪些？它們有哪些優(yōu)缺點(diǎn)？它們之間有何關(guān)系？1 正項(xiàng)級(jí)數(shù)收斂的充要條件是它的部分和數(shù)列有上界。這是正項(xiàng)級(jí)數(shù)斂散性判別法的理論基礎(chǔ)，它的結(jié)論

：本文基于對經(jīng)濟(jì)收斂理論及文獻(xiàn)的總結(jié)梳理，采用適用于流通效率的收斂檢驗(yàn)方法，針對我國區(qū)域流通效率進(jìn)行收斂性實(shí)證檢驗(yàn)，并得出相關(guān)結(jié)論和建議。關(guān)鍵詞：流通效率 區(qū)域差異 影響因素 收斂區(qū)域經(jīng)濟(jì)收斂理論收斂（Convergence，又被譯為趨同）原本是一個(gè)重要的數(shù)學(xué)概念，在經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域中的收斂思想最早源于美國經(jīng)濟(jì)學(xué)家凡勃倫（Veblen，1915）將德國工業(yè)革命與英國工業(yè)革命進(jìn)行的比較分析，他在研究過程中發(fā)現(xiàn)，德國工業(yè)革命作為后來者，其增長速度與范圍均超過了英國，使

為了數(shù)值分析能夠收斂，對于不規(guī)則的壩體了進(jìn)行了分區(qū)劃分單元格，數(shù)值分析的高度收斂驗(yàn)證了該方法的正確性。增量步與裂縫開口的正相關(guān)與實(shí)際情況較為吻合。關(guān)鍵詞：軟化曲線；收斂；數(shù)值分析一、引言隨著我國水力發(fā)電站不斷發(fā)展，一座座的大體積混凝土大壩在全國各地的河流上不斷崛起，由于混凝土是一種非均勻的材料，在建筑成型過程中由于各種原因都會(huì)在存在各種各樣的初始缺陷。長期以來，對于混凝土大壩實(shí)體實(shí)驗(yàn)研究非常少，主要是因?yàn)闉橹谱髂Ｐ偷某杀痉浅４螅矣捎诳s小模型并不能完全真

出；連接；拓展；收斂文章編號(hào)：1008—0546（2017）11—0061—03 中圖分類號(hào)：G633.8 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：Bdoi：10.3969/j.issn.1008—0546.2017.11.020元素化合物內(nèi)容多、有共性又有個(gè)性，有規(guī)律又有特例，且對實(shí)驗(yàn)的依賴性強(qiáng)，又與化學(xué)基本概念、基本理論關(guān)系密切，因此在一輪復(fù)習(xí)中切不可將原來的教學(xué)內(nèi)容簡單機(jī)械地重復(fù)呈現(xiàn)、以期幫助學(xué)生恢復(fù)記憶，這樣的復(fù)習(xí)是低效的，無助于學(xué)生思維的拓展和化學(xué)核心素養(yǎng)的培養(yǎng)。以“金屬及

鍵詞：無窮級(jí)數(shù)；收斂；求和1. 拆項(xiàng)法求和【例1】 求級(jí)數(shù)12+13+14+16+18+112+…的和。解：Sn=12+14+18+…+1212n-1+13+16+112+…+1312n-12. 逐項(xiàng)積分求和【例2】 計(jì)算3. 利用傅里葉級(jí)數(shù)求和【例3】 求級(jí)數(shù)∑SymboleB@ n=11n2。解：構(gòu)造傅里葉函數(shù)f（x）=x2，其中x∈[0，π]，作偶延拓得：g（x）=x2，-π≤x≤π。由此可知傅里葉系數(shù)為：bn=0，其中n=1，2，3，…a0=2π∫

差異性，本文運(yùn)用收斂理論研究了行業(yè)環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度的斂散性。傳統(tǒng)上利用單位成本或產(chǎn)出的污染治理費(fèi)用表示的行業(yè)環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度可能存在有偏性，本文基于單位污染排放的污染治理費(fèi)用測算行業(yè)環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度，利用Theil指數(shù)和收斂檢驗(yàn)?zāi)Ｐ停治隽?001—2015年中國35個(gè)工業(yè)行業(yè)環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度差異、收斂性質(zhì)及收斂機(jī)制。研究發(fā)現(xiàn)：①一些行業(yè)的環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度與其污染強(qiáng)度未表現(xiàn)出相應(yīng)的強(qiáng)關(guān)聯(lián)性。②中國工業(yè)行業(yè)環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度差異呈現(xiàn)“M”型變化趨勢，污染行業(yè)與清潔行業(yè)之間的環(huán)境規(guī)制強(qiáng)

能源效率，并建立收斂回歸模型對八大區(qū)域能源利用效率進(jìn)行β收斂檢驗(yàn)。分析發(fā)現(xiàn)：我國能源利用效率呈現(xiàn)出“一降兩波動(dòng)一穩(wěn)、總體上升”的態(tài)勢，且存在絕對β收斂和條件β收斂。分地區(qū)來看，黃河中游地區(qū)、長江中游地區(qū)和西南地區(qū)通過絕對β收斂檢驗(yàn)，且收斂速度高出全國水平；北部沿海地區(qū)各省市能源利用效率差異在增加。對條件β收斂而言，除南部沿海地區(qū)在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)作用下和西北地區(qū)在技術(shù)進(jìn)步作用下條件β收斂系數(shù)不顯著，其他各區(qū)域在技術(shù)進(jìn)步、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和對外開放程度的作用下均存在條件β收

鍵詞：移動(dòng)通信；收斂；信息燈Abstract：In this paper， the ultimate form and functions of the future mobile communications are proposed from the perspectives of network side and user side. It is believed that the development of the mobile communic

關(guān)鍵詞 碳強(qiáng)度；收斂；文獻(xiàn)綜述碳排放強(qiáng)度（單位GDP的碳排放量）是衡量經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與碳排放增長之間關(guān)系的重要指標(biāo)之一。掌握我國碳排放強(qiáng)度的變化規(guī)律，研究其主要影響因素的變化對其的沖擊效應(yīng)，可以為我國制定相應(yīng)的節(jié)能減排政策提供數(shù)據(jù)支持和理論依據(jù)。李艷梅等（2010）以1980-2007年為樣本期，構(gòu)建因素分解分析模型，計(jì)量經(jīng)濟(jì)總量增長、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)演進(jìn)和碳排放強(qiáng)度變化所產(chǎn)生的碳減排效應(yīng)。結(jié)果表明：造成碳排放增加的因素是經(jīng)濟(jì)總量增長和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化；而產(chǎn)生碳減排效應(yīng)

題進(jìn)行解決時(shí)，有收斂問題和精度不高問題的情況出現(xiàn)，所以本文提出了一種使用粗尺度與細(xì)尺度相結(jié)合的變尺度方式來對背包問題進(jìn)行解決的方案，從而提高算法的搜索性能。關(guān)鍵詞：背包問題 變尺度 算法 收斂一、0-1 背包問題它可以作如下闡述：假定有一個(gè)背包，還有 種物品，這些物品都是有相應(yīng)的價(jià)值和重量的，那么，此時(shí)在不超過背包重量極限的情況下，達(dá)到價(jià)值的最大值。它所對應(yīng)的數(shù)學(xué)模型是：（1）（2）二、變尺度背包問題算法本文提出的便尺度背包問題涉及到兩種變異算子，一種是粗

詞： DRNN；收斂；學(xué)習(xí)速率；matlab；仿真中圖分類號(hào)： TP183 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A 文章編號(hào)： 2095-8153（2016）06-0104-04在工業(yè)被控對象中，具有多變量強(qiáng)耦合特性的較多，對其進(jìn)行控制必須采取一定的解耦措施，否則難以取得滿意的控制效果，現(xiàn)代控制理論提供的一般方法是需要知道被控對象的相關(guān)參數(shù)，進(jìn)行解耦再設(shè)計(jì)控制器[1][2]。其控制器設(shè)計(jì)方法較復(fù)雜，而且依賴被控對象精確的數(shù)學(xué)模型，在實(shí)際現(xiàn)場中很難獲得。本文采用一種優(yōu)化學(xué)習(xí)速率的

。關(guān)鍵詞：數(shù)列；收斂；發(fā)散中圖分類號(hào)：O13 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1674-9324（2017）14-0202-02Abstract：The test of convergence of sequence is the key point of the series's theory. Several common methods and techniques to test the convergence of a sequence are pre

鍵詞】正項(xiàng)級(jí)數(shù)；收斂；發(fā)散【基金項(xiàng)目】陜西省高等教育教學(xué)改革研究項(xiàng)目重點(diǎn)課題（編號(hào)：15BZ74）、陜西省教育廳專項(xiàng)科研計(jì)劃項(xiàng)目（編號(hào)：16JK1696）資助.對于正項(xiàng)級(jí)數(shù)審斂性的判定，教材[1]介紹了比較、比值、根值和極限審斂法等.而對于一些特殊正項(xiàng)級(jí)數(shù)的斂散性，如∑∞n=1∫πn0sin2017tetdt，采用上述方法很難解決甚至無法判斷.本文介紹一種判定正項(xiàng)級(jí)數(shù)斂散性的方法，并舉例說明巧妙利用此方法可以提高解題效率，達(dá)到事半功倍的效果.定理1設(shè)f（x

如求極限問題，求收斂級(jí)數(shù)和的問題。【關(guān)鍵詞】歐拉常數(shù) 極限 收斂 應(yīng)用【中圖分類號(hào)】G64 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A 【文章編號(hào)】2095-3089（2017）10-0123-01一、歐拉（Euler）常數(shù)存在性證明極限 存在，此極限稱為歐拉（Euler）常數(shù)，記為C。證法 1 記那么由不等式 ，有因此xn嚴(yán)格單調(diào)遞減，故又因此xn單調(diào)遞減有下界，故 存在。證法 2 考慮 ，則對 用拉格朗日（Lagrange）中值公式，那么因此 ，因 收斂，故 收斂，從而 也收斂

單化.【關(guān)鍵詞】收斂；發(fā)散；極限預(yù)備知識(shí)定義設(shè)函數(shù)f（x）定義在無窮區(qū)間[a，+∞），且在任何有限區(qū)間[a，b）上可積.如果存在極限limx→+∞∫xaf（t）dt=J，則稱此極限為函數(shù)f（x）在[a，+∞）上的無窮限非正常積分，記作：J=∫+∞af（x）dx.同時(shí)稱∫+∞af（x）dx收斂.如果極限不存在，則稱無窮限積分發(fā)散.但∫+∞af（x）dx收斂時(shí)不能推出limx→+∞f（x）=0.例如，∫+∞0sinx2dx=∫+∞0sint2tdt收斂，但li

濟(jì)增長存在絕對β收斂，但不同經(jīng)濟(jì)區(qū)縣域經(jīng)濟(jì)的收斂速度存在較大差異。提出縣域發(fā)展建議：縮小地區(qū)差距、統(tǒng)籌區(qū)域發(fā)展，在縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展分類的基礎(chǔ)上進(jìn)行規(guī)劃指導(dǎo)和政策調(diào)整，加強(qiáng)縣域間的交流與合作。關(guān)鍵詞 縣域經(jīng)濟(jì)；差異；絕對β收斂[中圖分類號(hào)]F127 [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼] A [文章編號(hào)]1673-0461（2017）02-0055-06一、引 言縣域作為我國經(jīng)濟(jì)體系中一個(gè)承上啟下的重要環(huán)節(jié)，聯(lián)結(jié)著農(nóng)村和城市，因此，在整個(gè)國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展中，縣域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和壯大具有舉足輕重

和下極限；聚點(diǎn)；收斂中圖分類號(hào)：G642.41 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1674-9324（2017）08-0195-02在數(shù)學(xué)分析課程中，數(shù)列的斂散性判別非常重要，而證明數(shù)列收斂的方法也有很多方法[1]，比如ε-N定義、柯西收斂準(zhǔn)則、兩個(gè)重要準(zhǔn)則、歸結(jié)原理和子列原理等。但是有時(shí)也可以用上極限和下極限來判斷。本文主要介紹數(shù)列上極限和下極限的定義，性質(zhì)以及其應(yīng)用。數(shù)列聚點(diǎn)的定義[2]：如果在a∈R的任何鄰域內(nèi)都有數(shù)列x的無限項(xiàng)，稱a為數(shù)列x的一個(gè)聚點(diǎn)。例1