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凸集与不动点毕业论文

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凸集与不动点毕业论文

E(x)指期望。大体上讲,数学期望(或均值)就是随机变量的平均取值,而方差则刻画了随机变量对它的均值的偏离程度。

樊的学术成就是多方面的。从线性分析到非线性分析,从有限维空间到无限维空间,从纯粹数学到应用数学,都留下了他的科学业绩。以樊的名字命名的定理、引理、等式和不等式,常见于各种数学文献。他在非线性分析、不动点理论、凸分析、集值分析、数理经济学、对策论、线性算子理论及矩阵论等方面的贡献,已成为许多当代论著的出发点和一些分支的基石。 希尔伯特空间上的线性全连续算子源于积分方程论的需要。因此,研究全连续算子A的特征值和奇异值(即A*A的特征值的平方根)就是重要的工作。设 A,B是两个希尔伯特空间上的全连续算子,Sk(A)表示A的第K个奇异值,则有这些不等式都可解释为用有限维算子逼近无限维空间全连续算子时的性态。奇异值后来有许多推广,如S函数(其特例有逼近数、盖尔范德数、柯尔莫戈洛夫数等),而后S函数正是由上述两个不等式以及奇异值的其他基本性质作为条件的。关于特征值,樊有如下的结果:设A是如上的自共轭全连续算子,λ1≥λ2≥…≥λn是前n个最大的特征值,则这里的Max是对所有的n个标准正交向量(x1,x2,…,xn)而取的。这一结果成为特征值理论和奇异值的变分特征化的重要基础。大数学家外尔和冯·诺依曼在奇异值方面的工作,曾由樊加以推广:设A1,A2,…,An是希尔伯特空间H上的全连续算子,则有其中Max是对一切标准正交向量组(x1,x2,…,xn)和任意的酉算子组U1,U2,…,Um而取,Si(A)表示第i个奇异值。当m=2,H的维数恰为n时,则第一个等式是冯·诺依曼的结果,而当m=1时,上面的第二个等式包括外尔的不等式。此外,樊还给出一个奇异值的=0,则有综上所述,樊对全连续算子谱论研究有重大贡献,后来的算子理想理论多借鉴于此。J.迪厄多内(Dieudonne)将樊列为算子谱论的主要贡献者之一。 不动点定理是20世纪非线性数学发展中的一个核心课题。所谓映射F的不动点x,是指F(x)=x成立。显然,求方程f(x)=0的根,等价于求F(x)=f(x)+x的不动点。拓扑学家L.E.J.布劳威尔(Brouwer)在1912年提出了第一个不动点定理:n维欧氏空间中,将实心球(或紧凸集)映到自身的连续映射至少有一个不动点。以后J.P.肖德尔(Schauder)和A.H.吉洪诺夫分别将它推广到巴拿赫空间和局部凸空间。另一方面,角谷静夫(Kakutani)在n维欧氏空间情形证明了集值映射的不动点定理。1952年,樊和I.L.格里科斯伯格(GliCk_sberg)独立地将角谷静夫定理推广到局部凸空间情形。这是近来发展极为迅猛的集值分析的经典结果,其基本内容是:设X是局部凸线性拓扑空间,C是X中非空的凸紧集,T将C内每点x映为C中的非空闭凸子集合T(x),且T是上半连续的,则必存在一点x∈T(x).这种集值映射的重要背景乃是极大极小原理(minimax Prin-ciple).冯·诺依曼在建立对策论时,曾研究下列方程:樊利用前述集值映射的不动点定理,得到如下的冯·诺依曼-樊-塞恩(Sion)定理:设X,Y是两个局部凸线性拓扑空间,A,B分别是X,Y中的非空紧凸集,f是A×B上的二元实函数,使得对每个y∈B,f(x,y)在A上是下半连续的凸函数,对每个x∈A,f(x,y)在B上是上半连续的凹函数,则有另外,在1953年的文献中,证明了第一个不涉及线性结构的极大极小定理,它在许多数学分支(势论、优化的对偶理论、函数代数、调和分析、算子的理想、弱紧性等)都有应用。樊在不动点理论研究中保持着领先水平,非线性分析的教科书和著作中,都能找到以樊的名字命名的定理、引理、不等式,其中叙述较详的有文献。 1972年,樊发表的论文“一个极大极小不等式及其应用”,曾使非线性分析的若干基本原理发生重要变化。这个不等式是:设K是线性拓扑空间中的紧凸集,F是K×K上的二元实函数,满足以下三条件(1)对每个固定的y∈K,F(x,y)是x的下半连续函数;(2)对每个固定的x∈K,F(x,y)是y的凹函数;(3)对每个y∈K,F(y,y)≤0;则必有这个不等式的表达不算非常简洁,并可证明它和原始的布劳威尔不动点定理等价。然而,它在证明非线性分析的大量基本定理时,却非常方便,尤其是一个处理对策论和数理经济学基础问题的有效和通用的工具。法国的J-P奥宾(Aubin)和I.埃克兰德(Ekeland)在他们的一系列非线性分析著作里,都把上述的樊不等式放在中心位置。德国的E.柴德勒(Zeidler)曾将不动点定理和极大极小不等式画成一张表,樊不等式处于重要地位。此外,这个不等式在微分方程、不定度规空间理论、势论诸方面均有应用。 第二次世界大战后迅速发展起来的线性规划理论,实际上相当于求解一个在凸集上有定义的线性不等式组.在无限维空间情形,也就是超平面分离凸集问题。樊凭借坚实的泛函分析功夫,对此作了重大改进。经常被引用的有樊条件(Ky Fan consrst-ency condition):设F1,F2,…,Fn是任意维的实线性空间X上的线性泛函,C1,C2,…,Cn是一组实数。则存在x∈X,能同时满足F1(x)≥C1,F2(x)≥C2,…,Fn(x)≥Cnan,均有这一相容性定理,可用于直接证明线性规划的对偶定理等,成为线性规划论的一块基石。另外,它还能简单地导出许多著名的不等式,例如哈代(Hardy)-李特尔伍德(Littlewood)-波利亚(Polya)关于优化(majorization)的不等式。 樊和格里科斯伯格,以及A.J.霍夫曼(Hoffman)合作,完成了凸分析和非线性分析的一个基本定理。设X是任意维实线性空间的一个凸子集,f1,f2,…,fn是X上的实值凸函数。如果联立不等式组fi(x)<0(i=1,2,…,m)无解,那么必有一组不同时为零的非负实数p1,p2,…,pm,使得对一切x∈X,都有

数学期望

在概率论和统计学中,数学期望(mean)(或均值,亦简称期望)是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和,是最基本的数学特征之一。它反映随机变量平均取值的大小。

需要注意的是,期望值并不一定等同于常识中的“期望”——“期望值”也许与每一个结果都不相等。期望值是该变量输出值的平均数。期望值并不一定包含于变量的输出值集合里。

扩展资料:

离散型随机变量与连续型随机变量都是由随机变量取值范围(取值)确定。

变量取值只能取离散型的自然数,就是离散型随机变量。例如,一次掷20个硬币,k个硬币正面朝上,k是随机变量。k的取值只能是自然数0,1,2,…,20,而不能取小数、无理数

,因而k是离散型随机变量。

如果变量可以在某个区间内取任一实数,即变量的取值可以是连续的,这随机变量就称为连续型随机变量。例如,公共汽车每15分钟一班,某人在站台等车时间x是个随机变量,x的取值范围是[0,15),它是一个区间,从理论上说在这个区间内可取任一实数、无理数

等,因而称这随机变量是连续型随机变量。

参考资料来源:百度百科-数学期望

参考资料来源:百度百科-均值

mc原意是指说唱歌手,现在随着mc的广泛使用,逐渐衍生出许多意思来,也可以指能调节气氛的人,会说rap的人还有能主持控制住全场的人,因此现在许多说唱歌手会在自己艺名前加上mc的前缀,就是在暗示自己的职位是说唱歌手。

凸集毕业论文

您好!是前苏联的!谢谢!

前苏联数学家科尔莫戈罗夫

柯尔莫哥洛夫1903年4月25日,A.N.柯尔莫戈洛夫出生于俄罗斯的坦博夫城。他的父亲是一名农艺师和作家,在政府部门任职,1919年去世。他的母亲出身于贵族家庭,在他出生后10天去世。他只好由二位姨妈抚育和指导学习,她们培养了他对书本和大自然的兴趣和好奇心。他5、6岁时就归纳出了“l=1^2,1+3=2^2,1+3+5二3^2,1+3+5+7=4^2.…”这一数学规律。1910年他进入莫斯科一所文法学校预备班,很快对各科知识都表现出浓厚的兴趣:14岁时他就开始自学高等数学,汲取了许多数学知识,并掌握了很多数学思想与方法。1920年他高中毕业,进入莫斯科大学,先学习冶金,后来转学数学,并决心以数学为终身职业。大学三年级时就发表了论文,表现出卓越的数学才能,载誉国际。1925年大学毕业后,当研究生。1929年研究生毕业后,担任莫斯科大学数学力学研究所助理研究员。1935年获得苏联首批博士学位。1931年起他担任莫斯科大学教授,并指导研究生。1933年担任莫斯科大学数学力学研究所所长,创建了概率论、数理统计、数理逻辑、概率统计方法等教研室,先后教过数学分析、常微分方程、复变函数论、概率论、数理逻辑和信息论等课程。1939年当选为原苏联科学院院士、主席团委员和数学研究所所长。1954年担任莫斯科大学数学力学系主任。1966年当选为原苏联教育科学院院士。曾任《苏联大百科全书》数学学科的主编,长期担任《数学科学的成就》杂志的主编,创办《概率论及其应用》学术杂志和供中学生阅读的《量子》科普杂志。他十分重视中学数学教育。上世纪30年代起就指导全国中学生数学奥林匹克竞赛活动,编写辅导书籍,亲自给学生讲课。创办物理数学寄宿学校,培养了大批优秀中学生。先后担任苏联科学院科学教育委员会数学部主任和教育部中学教科书委员会数学部主任,主持编写中学数学教学大纲和教科书,从事教学改革试验。他一生发表学术论文488篇(包含合作文章)和科普文章57篇。他是一位伟大的教育家。他热爱学生,对学生严格要求,指导有方,直接指导的学生有67人,他们大多数成为世界级的数学家,其中14人成为前苏联科学院院士。1987年10月20日在莫斯科逝世,享年84岁。 他的研究范围广泛:基础数学、数理逻辑、实变函数论、微分方程、概率论、数理统计、信息论、泛函分析力学、拓朴学……以及数学在物理、化学、生物、地质、冶金、结晶学、人工神经网络中的广泛应用。他创建了一些新的数学分支——信息算法论、概率算法论和语言统计学等。下面简要地介绍他的一些数学成就。1. 在随机数学——概率论,随机过程论和数理统计方面1924年他念大学四年级时就和当时的苏联数学家辛钦一起建立了关于独立随机变量的三级数定理。1928年他得到了随机变量序列服从大数定理的充要条件。1929年得到了独立同分布随机变量序列的重对数律。1930年得到了强大数定律的非常一般的充分条件。1931年发表了《概率论的解析方法》一文,奠定了马尔可夫过程论的基础,马尔可夫过程对物理、化学、生物、工程技术和经济管理等有十分广泛应用,仍然是当今世界数学研究的热点和重点之一。1932年得到了含二阶矩的随机变量具有无穷可分分布律的充要条件。1934年出版了《概率论基本概念》一书,在世界上首次以测度论和积分论为基础建立了概率论公理结论,这是一部具有划时代意义的巨著,在科学史上写下原苏联数学最光辉的一页。1935年提出了可逆对称马尔可夫过程概念及其特征所服从的充要条件,这种过程成为统计物理、排队网络、模拟退火、人工神经网络、蛋白质结构的重要模型。1936—1937年给出了可数状态马尔可夫链状态分布。 1939年定义并得到了经验分布与理论分布最大偏差的统计量及其分布函数。上世纪30~40年代他和辛钦一起发展了马尔可夫过程和平稳随机过程论,并应用于大炮自动控制和工农业生产中,在卫国战争中立了功。1941年他得到了平稳随机过程的预测和内插公式。1955—1956年他和他的学生,苏联数学家Y.V.Prokhorov开创了取值于函数空间上概率测度的弱极限理论,这个理论和苏联数学家A.B.Skorohod引入的D空间理论是弱极限理论的划时代成果。2. 在纯粹数学和确定性现象的数学方面1921年他念大学二年级时开始研究三角级数与集合上的算子等许多复杂问题,名扬世界。1922年定义了集合论中的基本运算。1925年证明了排中律在超限归纳中成立,构造了直观演算系统,还证明了希尔伯特变换中的一个车贝雪夫型不等式。1932年应用拓朴、群的观点研究几何学。1936年构造了上同调群及其运算。1935—1936年引入一种逼近度量,开创了逼近论的新方向。1937年给出了一个从一维紧集到二维紧集的开映射。1934~1938年定义了线性拓扑空间及其有界集和凸集等概念,推进了泛函分析的发展。上世纪50年代中期,他和他的大学三年级学生V.I.Arnord、德国数学家J.K.Moser一起建立了KAN理论,解决了动力系统中的基本问题。他将信息论用来研究系统的遍历性质,成为动力系统理论发展的新起点。1956~1957年,他提出基本解题思路,由他的学生V.IArnord,彻底解决了希尔伯特第13问题。3.在应用数学方面在生物学中,1937年他首次构造了非线性扩散行波型稳定解,1947年提出了分支过程及其灭绝概率,1939年验证基因遗传的孟德尔定律。在金属学中,1937年研究了金属随机结晶过程中一个给定点属于结晶团的概率及平均结晶的数目。1941年应用随机过程的预测和内插公式于无线电工程、火炮等的自动控制、大气海洋等自然现象。在流体力学中,上世纪40年代得出局部迷向湍流的近似公式。 综观柯尔莫戈夫的一生,无论在纯粹数学还是应用数学方面,在确定性现象的数学还是随机数学方面,在数学研究还是数学教育方面,他都作出了杰出的贡献。由于他的卓越成就,他在国内外享有极高的声誉。他是美国、法国、民主德国、荷兰、波兰、芬兰等20多个科学院的外国院士,英国皇家学会外国会员,他是法国巴黎大学,波兰华沙大学等多所大学的名誉博士。1963年获国际巴尔桑奖,1975年获匈牙利奖章,1976年获美国气象学会奖章、民主德国赫姆霍兹奖章,1980年获世界最著名的沃尔夫奖。在国内,1941年获国家奖,1951年获苏联科学院车贝雪夫奖,1963年获苏维埃英雄称号,1965年获列宁奖,1940年获劳动红旗勋章,1944—1979年获7枚列宁勋章、金星奖章及“在伟大的爱国战争中英勇劳动”奖章,1983年获十月革命勋章,1986年获苏联科学院罗巴切夫斯基奖。他热爱生活,兴趣广泛,喜欢旅行、滑雪、诗歌、美术和建筑。他十分谦虚,从不夸耀自己的成就和荣誉。他淡泊名利,不看重金钱,他把奖金捐给学校图书馆,并且不去领取高达10万美元的沃尔夫奖。他是一位具有高尚道德品质和崇高的无私奉献精神的科学巨人

数学期望

在概率论和统计学中,数学期望(mean)(或均值,亦简称期望)是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和,是最基本的数学特征之一。它反映随机变量平均取值的大小。

需要注意的是,期望值并不一定等同于常识中的“期望”——“期望值”也许与每一个结果都不相等。期望值是该变量输出值的平均数。期望值并不一定包含于变量的输出值集合里。

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离散型随机变量与连续型随机变量都是由随机变量取值范围(取值)确定。

变量取值只能取离散型的自然数,就是离散型随机变量。例如,一次掷20个硬币,k个硬币正面朝上,k是随机变量。k的取值只能是自然数0,1,2,…,20,而不能取小数、无理数

,因而k是离散型随机变量。

如果变量可以在某个区间内取任一实数,即变量的取值可以是连续的,这随机变量就称为连续型随机变量。例如,公共汽车每15分钟一班,某人在站台等车时间x是个随机变量,x的取值范围是[0,15),它是一个区间,从理论上说在这个区间内可取任一实数、无理数

等,因而称这随机变量是连续型随机变量。

参考资料来源:百度百科-数学期望

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凸函数本科毕业论文

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互信息(Mutual Information)是信息论里一种有用的信息度量,它可以看成是一个随机变量中包含的关于另一个随机变量的信息量,或者说是一个随机变量由于已知另一个随机变量而减少的不肯定性。互信息代表了两个随机变量的相关程度或者说依赖程度,因此在数据科学中是一种应用广泛的度量标准。 互信息能够捕捉随机变量之间的非线性统计依赖,因此可以作为变量之间真正的依赖关系的度量。然而,互信息的度量一直以来都是困难的。目前的方法仅限于对离散变量互信息的估计以及一些已知概率分布的连续变量,对于一般任务来说,互信息的估计是困难的。本文提出一种基于KL散度对偶表示的神经网络方法(称为MINE),其为互信息的估计提供了一种通用的解决方案。 对于两个随机变量 和 ,它们的互信息表示为: 和 之间的互信息可认为是在给定 时变量 所减少的不确定性: 另外, 和 的互信息等价于其联合分布 和其边缘分布的乘积 之间的KL散度: KL散度的定义为: 也就是说联合分布和边缘分布的乘积之间的KL散度越大,随机变量之间的依赖程度就越大。到目前为止,互信息的估计问题就转化为了KL散度的估计问题。 MINE中应用的关键技术是KL散度的对偶表示,主要采用Donsker-Varadhan表示,同时也对比了f-divergence表示,两种方法分别记作MINE和MINE-f。 f-divergence的定义如下: f-divergence衡量分布 和 之间的差异程度,满足在 和 完全一致的情况下取得最小值为 ,在有所差异的情况下值为一个正数,这一点可以通过凸函数的性质得到: 和 完全一致时: 和 有差异时: 事实上KL散度就是f-divergence的一个特例: 每一个凸函数都有一个共轭函数(Conjugate Function),记作 ,公式为: 这个函数也就是说要找出给定 的情况下变动 能达到的最大值,限制 必须要在 的定义域内,以下图为例,给定不同的 ,代入所有的 能得到的最大值就是 : 按照上面的方式能够理解前面的公式。那么 的图像是什么样子的呢?我们可以按照以下方式来考虑,在给定 ,使 变动,那么就能得到一条以 为斜率的直线,对于不同的 就对应着不同的直线: 而此时,要求 ,就只需要从 的位置坐垂线,这样与垂线相交最上面的直线对应的 就是能使得 取得最大值的 : 那么在整个 的定义域上,将位于最上面的直线的片段连接起来就是 的图像了,当然这只是便于理解的一种形象化的思路: 按照上面的思路,可以很直观地看出 也是凸函数。 另外,我们按照上面的方式把有关 的共轭函数的每条直线都画出来: 得到的共轭函数的图像像是一个指数函数,其实 的共轭函数就是 ,求解共轭函数可以直接用数学的方法计算出来,对于 来说,先把 代入前面共轭函数的表达式: 对于括号里面的式子 ,给定 ,需要求解 来使最大化 ,可以直接对 求导,也就有 ,然后解得 ,也就是说,对于给定的 ,能使得 最大的 就是 ,将 代入原来的式子就可以求得共轭函数了: 另外(在满足 是闭凸函数的条件下,这里就不深究了)有 是 的共轭函数, 也是 的共轭函数,也就是说: 是 互为共轭函数: 这叫做二次共轭。 由上面二次共轭的内容,那么对于f-divergence中的凸函数 ,就可以用 来替换它: 现在对于任意的一个 ,它的输入是 ,输出是 ,将 代入上面的式子中,一定有以下关系: 上面的不等式是恒成立的,我们也就得到了 的下界,来调整函数 ( 是任意的)使得这个下界取得最大值就可以用这个最大值来得到 : 下表中展示了一些不同的divergence对应的函数以及它的共轭函数: 现在我们知道当 时f-divergence就是KL散度(KL-divergence),而此时 的共轭函数为 ,将这些代入上面的式子,得到KL散度的f-divergence表示: 接下来为了与论文中使用的符号一致,我们可以将上述结论写为: 注意这里的 代表任意函数 。在本文提出的深度方法中, 是一个神经网络,此时 就不是任意函数了, 可以取到的所有函数的集合,记作 。现在可以得到 的下界: 通过梯度下降的方法不断学习 ,就可以使用这个下界近似两个分布 和 之间的KL散度。 Donsker-Varadhan表示来源于 Asymptotic evaluation of certain markov process expectations for large time. IV 这篇文章,其具体的形式为: 类似的,当 是一个神经网络时,得到用于估计 的下界: 直观上来看,对于固定的 ,Donsker-Varadhan表示中的下界总是比f-divergence表示要大。MINE主要采用的是Donsker-Varadhan表示,实验中MINE效果要比MINE-f要好一些。 根据上面的理论对于两个随机变量 和 的互信息,假设 是由 参数化的神经网络,记作 ,参数 ,互信息的边界就可以表示为: 其中: 上面式子中的期望可以通过以下方式估计: ①从分布 和 中采样,样本 和 可以简单地通过丢弃样本 中的 获得; ②沿着batch维度打乱联合分布的样本。 接下来,对于一个分布 ,我们用 代表其与 个 样本相关的经验分布。 使用 代表神经网络参数化的函数集合,MINE定义为: 下面是MINE的算法,MINE-f也类似: 对于MINE而言,一个mini-batch内随机梯度下降的梯度为: 这里 代表一个mini-batch的样本。由于损失函数中 的存在,导致上式梯度中的第二项分子分母都有求期望的过程,然而当用采样来代替期望的时候,分子分母的期望应该独立采样,不能使用同一个mini-batch的样本。因此上式的梯度是有偏的,原因就是第二项分子分母的样本不独立。 矫正的方法是将分母上的 改用真正的 。这个值不是采用采样的方法估计的,在文中是采用滑动平均的方法计算 ,将该值记为 。则梯度变为: 该式相当于在原有的梯度的基础上,在后一项前面乘以了一个权重 , 相当于当前mini-batch的 均值和滑动平均的 均值的比值。注意 在计算中被当做一个常数。虽然 中也包含有参数 的项,但并不参与梯度的计算。 现在由梯度 反推目标函数,得到: 因此 MINE 的偏差校正过程仅需要在原始目标函数的后一项乘以一个常数 。 MINE: Mutual Information Neural Estimation 【深度学习 111】MINE F-GAN & MINE

E(x)指期望。大体上讲,数学期望(或均值)就是随机变量的平均取值,而方差则刻画了随机变量对它的均值的偏离程度。

论文的研究方法一般从较宽泛的领域看有定性研究与定量研究;从取材方面来看有实证研究(实际调查案例为分析基础)与文献归纳法等;如从分析手法上来看有归纳法、演绎法与比较分析法等等。不过要看你是什么专业,专业不一样运用的研究方法是不一样的。

凸函数应用的毕业论文

凸函数的性质及其应用如下:

性质:定义在某个开区间C内的凸函数f在C内连续,且在除可数个点之外的所有点可微。如果C是闭区间,那么f有可能在C的端点不连续。

凸函数是指一类定义在实线性空间上的函数。

注意:中国大陆数学界某些机构关于函数凹凸性定义和国外的定义是相反的。Convex Function在某些中国大陆的数学书中指凹函数。Concave Function指凸函数。但在中国大陆涉及经济学的很多书中,凹凸性的提法和其他国家的提法是一致的,也就是和数学教材是反的。

举个例子,同济大学高等数学教材对函数的凹凸性定义与本条目相反,本条目的凹凸性是指其上方图是凹集或凸集,而同济大学高等数学教材则是指其下方图是凹集或凸集,两者定义正好相反。

另外,也有些教材会把凸定义为上凸,凹定义为下凸。碰到的时候应该以教材中的那些定义为准。

判定方法可利用定义法、已知结论法以及函数的二阶导数,对于实数集上的凸函数,一般的判别方法是求它的二阶导数,如果其二阶导数在区间上大于等于零,就称为凸函数。如果其二阶导数在区间上恒大于0,就称为严格凸函数。

大概方向能在稍微具体点么?数学教学这方面的话省级的《教育界》可以考虑,性价比不错,同类期刊也算比较不错的,白杜输入壹品优,我发过教育界的稿子的,有编辑邮箱的。

毕业论文研究方法怎么写,为什么很难下笔

论文的研究方法主要有以下几种:

1、调查法

它是有目的、有计划、有系统地搜集有关研究对象现实状况或历史状况的材料的方法。调查方法是科学研究中常用的基本研究方法,它综合运用历史法、观察法等方法以及谈话、问卷、个案研究、测验等科学方式,对教育现象进行有计划的、周密的和系统的了解。

2、观察法

观察法是指研究者根据一定的研究目的、研究提纲或观察表,用自己的感官和辅助工具去直接观察被研究对象,从而获得资料的一种方法。

3、实验法

实验法是通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果联系的一种科研方法。其主要特点是:第一、主动变革性和控制性。

4、文献研究法

文献研究法是根据一定的研究目的或课题,通过调查文献来获得资料,从而全面地、正确地了解掌握所要研究问题的一种方法。

5、实证研究法

在科学研究中,通过定量分析法可以使人们对研究对象的认识进一步精确化,以便更加科学地揭示规律,把握本质,理清关系,预测事物的发展趋势。

本科毕业论文答辩创新点与不足

经过本次论文写作,本人学到了许多有用的东西,也积累了不少经验,但由于才疏学浅,能力不足,加之时间和精力有限,我感觉还是有一些不足之处:在许多内容表述、论证上存在着不当之处,与老师的期望还相差甚远。我的论文指导老师是一位治学严谨,要求严格的良师益友,在我的论文形成过程中,他从内容、结构、文字表达甚至标点符号上都严格,只不过在某些方面我还做的不够。许多问题还有待进行一步思考和探究,借此答辩机会,万分肯切的希望各位老师能够提出宝贵的意见,多指出我的错误和不足之处,本人将虚心接受,从而不断进一步深入学习研究,使该论文得到完善和提高。以上是我对自己的论文简单陈述,请各位老师提问,谢谢!

论文答辩的不足之处

不足之处是论文答辩中的谦虚之词,这也要求同学们认识到自己当前的不足,有一定的意义。以下是我帮大家整理的论文答辩的不足之处,仅供参考,大家一起来看看!

经过本次论文写作,本人学到了许多有用的东西,也积累了不少经验,但由于才疏学浅,能力不足,加之时间和精力有限,我感觉还是有一些不足之处:在许多内容表述、论证上存在着不当之处,与老师的期望还相差甚远。张xx老师是一位治学严谨,要求严格的良师益友,在我的论文形成过程中,他从内容、结构、文字表达甚至标点符号上都严格,只不过在某些方面我还做的不够。许多问题还有待进行一步思考和探究,借此答辩机会,万分肯切的希望各位老师能够提出宝贵的意见,多指出我的错误和不足之处,本人将虚心接受,从而不断进一步深入学习研究,使该论文得到完善和提高。

高校毕业论文答辩,学校领导都很重视,将其置于教学工作的重要位置。但论文答辩的规范性、科学性、严谨性和互动性方面,还存在着一些问题:

1、对答辩环节把关不严

对毕业论文的管理,往往重视论文选题、内容、形式的审查与指导,而忽视答辩环节的规范化要求,不同程度地存在要求不严、管理松散、质量评价体系缺失等问题。

2、对答辩问题准备不足

由于对毕业论文答辩认识上的不足以及对论文本身把握欠妥,部分大学生在规定时间内难以概述论文选题的原因,对论文的主要论点、论据和写作体会的回答也较为粗浅。面对主答辩教师的提问,部分学生当场随问随答的能力与要求有较大差距。

3、答辩问题过于尖锐和刁钻

主答辩教师的提问方式直接影响答辩目的的实现以及学生答辩水平的发挥。有的主答辩教师为表现自己的设问水平,往往没有遵循先易后难的原则和逐步深入的方法,一开始就提出尖锐的问题,使学生背上沉重的心理包袱而难以招架,难以发挥正常水平,也难以检验学生的答辩能力和学术水平。此外,部分主答辩教师缺乏豁达的气度,不是以温和的态度、商讨的语气以及从善如流的胸怀与之探讨,而是以真理掌握者及长者自居,轻易使用“不对”、“错了”、“谬论”等否定词语,使答辩者难以接受,难以重新审视自己的观点,从而丧失了答辩双方共同探讨真理的目的。

4、答辩方法欠缺

在答辩过程中,有的学生往往答不到点子上或者一时答不上来,主答辩教师既不能任其漫无边际地讲下去,也不能简单的打断学生,让其尴尬地“呆”坐在那里,要注意启发引导,让学生有话可讲。这样做,有利于克服答辩设问的'局限性,准确反映论文所涉及知识的水准。

经过本次论文写作,本人学到了许多有用的东西,也积累了不少经验,但由于本人才疏学浅,能力不足,加之时间和精力有限,在许多内容表述、论证上存在着不当之处,与老师的期望还相差甚远,许多问题还有待进行一步思考和探究,借此答辩机会,万分肯切的希望各位老师能够提出宝贵的意见,多指出我的错误和不足之处,本人将虚心接受,从而不断进一步深入学习研究,使该论文得到完善和提高。

拓展阅读

毕业论文答辩技巧

我们参加(已毕业学生)的毕业论文答辩中对参加答辩的毕业生总的印象是:

(1)态度积极认真。大多数人是头一次参加论文答辩,又新奇、又紧张,有的甚至有点不知所措。

(2)大多数毕业生专业基础理论较弱。

(3)大部分同学还不能较好的把学到的理论知识和工作实践经验联系起来。

针对毕业生的如上情况,这里我们从以下几方面谈谈毕业论文答辩。

一、毕业论文答辩的程序和目的

1、在毕业论文答辩时,答辩老师首先要求你简要叙述你的毕业论文的内容。叙述中要表述清楚你写这篇论文的构思(提纲),论点、论据,论述方式(方法)。一般约5分钟左右。答辩老师通过你的叙述,了解你对所写论文的思考过程,考察你的分析和综合归纳能力。

2、第二步,进行现场答辩。答辩老师向你提出2—3个问题后,做即兴答辩。其中一个问题一般针对你的论文中涉及的基本概念、基本原理提出问题,考察学生对引用的基本概念基本原理的理解是否准确。第二个问题,一般针对你的论文中所涉及的某一方面的论点,要求结合工作实际或专业实务进行讲(论)述。考察你学习的专业基础知识对你实务(实际)工作的联系及帮助,即理论联系实际的能力。第三个问题,根据学生有一定工作经验,提出专业理论或实务中的问题,引导学生以工作实践中遇到的案例和实务,研讨理论依据或当前所学专业发展中的诸多问题及热点问题。考察学生专业方面的潜在能力。

毕业论文答辩的目的,就是检查毕业生是否是认真独立完成的毕业论文,考察毕业生综合分析能力,理论联系实际能力,专业方面的潜在能力。答辩老师结合毕业生现场答辩情况评定答辩成绩。

二、毕业生如何准备和参加毕业论文答辩

1、对自己所写论文要十分熟悉。当然,通过独立思考,反复推敲,按自己的构思动手写成的论文,你一定是熟悉的。不过我们过去接触过的论文中,有的是把收集来的资料“粘贴”成论文,提交论文时,本人没有认真读一遍,交出的论文漏洞百出。这样答辩时由于你对论文不熟悉,针对所提问题就很难回答;还有的毕业论文给人感觉写的不错,但答辩时却一问三不知,显然对这篇毕业论文你不熟悉。所以参加毕业论文答辩,首先要熟悉自己所写论文。

2、针对答辩提出问题的方向,在答辩前做些准备。

(1)、对自己所写论文中涉及的专业基本概念和原理,在答辩前最好一一整理出来。比如,论文中我的第二个论点中涉及了某个基本概念,这个基本概念的内容我参考了某“专业书”的第几页,内容是什么,整理好备用。

(2)、结合所写论文的论点,在答辩前,收集一些资料。比如,很说明问题的好案例;比如,在你实际工作中遇到的实例等等。

(3)、在当前所学专业发展中的诸多问题及热点问题方面。平时多关注所学专业当前的政策研究、热点问题的讨论。学员要顺利通过答辩,并在答辩时真正发挥出自己的水平,除了在答辩前充分作好准备外,还需要了解和掌握答辩的要领和答辩的艺术。

(一)携带必要的资料和用品

首先,学员参加答辩会,要携带毕业论文答辩稿和主要参考资料,如果不知道毕业论文怎么写,可以参照别人的毕业论文样本。如前所述,有的高等学校规定:在答辩会上,主答辩老师提出问题后,学员可以准备一定时间后再当面回答,在这种情况下,携带论文底稿和主要参考资料的必要性是不言自明的。即使像中央党校函授学院那样,老师提出问题后,不给学员准备时间,要求当场作答。但在回答过程中,也是允许翻看自己的论文和有关参考资料的,答辩时虽然不能依赖这些资料,但带上这些资料,当遇到一时记不起来时,稍微翻阅一下有关资料,就可以避免出现答不上来的尴尬和慌乱。其次,还应带上笔和笔记本,以便把主答辩老师所提出的问题和有价值的意见、见解记录下来。通过记录,不仅可以减缓紧张心理,而且还可以更好地吃透老师所提问的要害和实质是什么,同时还可以边记边思考,使思考的过程变得很自然。

(二)要有自信心,不要紧张

在作了充分准备的基础上,大可不必紧张,要有自信心。树立信心,消除紧张慌乱心理很重要,因为过度的紧张会使本来可以回答出来的问题也答不上来。只有充满自信,沉着冷静,才会在答辩时有良好的表现。而自信心主要来自事先的充分准备。

(三)听清问题后经过思考再作回答

主答辩老师在提问题时,学员要集中注意力认真聆听,并将问题回答略记在本子上,仔细推敲主答辩老师所提问题的要害和本质是什么?切忌未弄清题意就匆忙作答。如果对所提问题没有断清楚,可以请提问老师再说一遍。如果对问题中有些概念不太理解,可以请提问老师做些解释,或者把自己对问题的理解说出来,并问清是不是这个意思,等得到肯定的答复后再作回答。只有这样,才有可能避免答所非问。答到点子上。

毕业答辩中介绍论文的优缺点可以从以下几个方面介绍:

(1)毕业答辩中介绍论文的优缺点可以围绕完成论文课题的过程中,发现了那些不同见解,对这些不同的见解,自己是逐步认识到那些见解,自己没有认识到什么见解。

(2)第二点论文的优缺点可以围绕论文未论及的内容,以及未解决的密切相关的问题。

(3)论文的优缺点可以围绕哪些问题还没有搞清楚,在论文中论述得不够透彻。

扩展资料:

毕业答辩技巧:

(1)首先要介绍一下论文的概要,这里重要的技巧是必须注意不能照本宣读,把报告变成了读书。

(2)答辩的内容可包括写作动机、缘由、研究方向、选题比较、研究范围、围绕这一论题的最新研究成果、自己在论文中的新见解、新的理解或新的突破。

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