你到底想了解些什么呢？Runge现象表明一般来讲高次多项式插值不安全，尤其是等距节点。那么基本的解决方案有以下几种：样条插值，用分段低次多项式来代替高次多项式拟合，把插值要求削弱选取非等距节点一般来讲Runge现象已经成为常识了，而且这些研究都是很多年前的事情，所以现在不会专门强调某种方案是针对Runge现象来设计的。补充：既然是本科论文，把我说的这些都去了解一遍就能写了。先去找本数值逼近的教材看一下。
这个论文呀，是发挥你的长处的时候了，加油啊
/html/shuxue
回答 内容如下： 1、大数据对商业模式影响 2、大数据下地质项目资金内部控制风险 3、医院统计工作模式在大数据时代背景下改进 4、大数据时代下线上餐饮变革 5、基于大数据小微金融 [鲜花][鲜花] 更多5条
James W Cooley and John W Tukey, "An algorithm for the machine calculation of complex Fourier series," Mathematics of Computation 19 (1965), 297- R Courant, K O Friedrichs and H Lewy, "Ueber die partiellen Differenzengleichungen der mathematischen Physik," Mathematische Annalen 100 (1928), 32- Translated as: "On the partial difference equations of mathematical physics," IBM Journal of Resarch and Development 11 (1967), 215- A S Householder, "Unitary triangularization of a nonsymmetric matrix," Journal of the Association of Computing Machinery 5 (1958), 339- C F Curtiss and J O Hirschfelder, "Integration of stiff equations," Proceedings of the National Academy of Sciences 38 (1952), 235- C de Boor, "On calculating with B-splines," Journal of Approximation Theory 6 (1972), 50- R Courant, "Variational methods for the solution of problems of equilibrium and vibrations," Bulletin of the American Mathematical Society 49 (1943), 1- G Golub and W Kahan, "Calculating the singular values and pseudo-inverse of a matrix," SIAM Journal on Numerical Analysis 2 (1965), 205- A Brandt, "Multi-level adaptive solutions to boundary-value problems," Mathematics of Computation 31 (1977), 333- Magnus R Hestenes and Eduard Stiefel, "Methods of conjugate gradients for solving linear systems," Journal of Research of the National Bureau of Standards 49 (1952), 409- R Fletcher and M J D Powell, "A rapidly convergent descent method for minimization," Computer Journal 6 (1963), 163- G Wanner, E Hairer and S P Norsett, "Order stars and stability theorems," BIT 18 (1974), 475- N Karmarkar, "A new polynomial-time algorithm for linear programming," Combinatorica 4 (1984), 373- L Greengard and V Rokhlin, "A fast algorithm for particle simulations," Journal of Computational Physics 72 (1987), 325-
1、几个带参数的二阶边界值问题的正解的存在性研究2、关于丢番图方程1+x+y=z的一类特殊情况的研究3、变限积分函数的性质及应用4、有限集上函数的迭代及其应用希望以上回答对你有帮助！————————————————————世界上没有任何东西是完美的，文章也是一样，我不敢保证我们团写出来的文章一定会让你捧上奖杯，获得名次。但这里面承载的心血和汗水不比任何写作团来的少，因为责任就是肩膀上的大山。不是我们写不出华丽清晰的文章，而是不可预定的因素太多，轻易地给您承诺说我是最好的恰恰说明了我的不成熟和轻浮。我想我简单的介绍并不能让你感觉眼前一亮，但你细细的品读定会感觉我们团靠谱务实的作风。
大数据只是一个时代背景，具体内容可以班忙做
数值分析论文没写过，只写过大作业。先写算法设计方案，然后是源程序，最后把结果写上就行。
说说写一份好的数据分析报告的重要性，很简单，因为分析报告的输出是你整个分析过程的成果，是评定一个产品、一个运营事件的定性结论，很可能是产品决策的参考依据，既然这么重要那当然要写好它了。 一份好的分析报告，有以下一些要点： 首先，要有一个好的框架 跟盖房子一样，好的分析肯定是有基础有层次，有基础坚实，并且层次明了才能让阅读者一目了然，架构清晰、主次分明才能让别人容易读懂，这样才让人有读下去的欲望； 第二，每个分析都有结论，而且结论一定要明确 如果没有明确的结论那分析就不叫分析了，也失去了他本身的意义，因为你本来就是要去寻找或者印证一个结论才会去做分析的，所以千万不要忘本舍果； 第三，分析结论不要太多要精 如果可以的话一个分析一个最重要的结论就好了，很多时候分析就是发现问题，如果一个一个分析能发现一个重大问题，就达到目的了，不要事事求多，宁要仙桃一口，不要烂杏一筐，精简的结论也容易让阅者接受，减少重要阅者(通常是事务繁多的领导，没有太多时间看那么多)的阅读心理门槛，如果别人看到问题太多，结论太繁，不读下去，一百个结论也等于0； 第四，分析结论一定要基于紧密严禁的数据分析推导过程 不要有猜测性的结论，太主观的东西会没有说服力，如果一个结论连你自己都没有肯定的把握就不要拿出来误导别人了； 第五，好的分析要有很强的可读性 这里是指易读度，每个人都有自己的阅读习惯和思维方式，写东西你总会按照自己的思维逻辑来写，你自己觉得很明白，那是因为整个分析过程是你做的，别人不一定如此了解，要知道阅者往往只会花10分钟以内的时间来阅读，所以要考虑你的分析阅读者是谁？他们最关心什么？你必须站在读者的角度去写分析邮件； 第六，数据分析报告尽量图表化 这其实是第四点的补充，用图表代替大量堆砌的数字会有助于人们更形象更直观地看清楚问题和结论，当然，图表也不要太多，过多的图表一样会让人无所适从； 第七，好的分析报告一定要有逻辑性 通常要遵照：1、发现问题–2、总结问题原因–3、解决问题，这样一个流程，逻辑性强的分析报告也
没有上网的话就可以再次发表，上网的话就算了
没有上网的话就可以再次发表，上网的话就算了
上数据库（大学里都有）搜索与你题目相同或相似或相关的论文看看别人的绪论或前言写什么，你参考着写就行。 帮您找到了一篇“油价上涨和高空驰率对上海出租车行业的影响及对策” ： 城市交通可持续发展的内涵包括经济、社会和环境可持续性三个方面。当前．“建设节约型社会． 走可持续发展道路”是我国的基本国策， 但随着国际油价的持续上涨， 出租车行业受我国资源短缺和脆弱环境的影响不断显现出来。本文就油价上涨和高空驰率对上海出租车行业的影响进行分析并提出一些政策性建议。 上海出租车行业在经历了2 0 世纪8 0 年代后期和9 0 年代前期近1 0年的快速发展后． 在最近1 0 来年中进入了一个相对平稳的发展阶段。统计数据表明： 行业车辆数量增幅不大的同时运营收入增长明显。截至2 0 0 6 年底． 该行业已经发展到拥有4 8 0 2 2 辆各类出租车、从业人员近1 0万、年载客5 8 9 2 亿次、年运营里程B 1 0 5 亿公里、年运营收入达1 2 4 9 7亿元的规模。 统计分析结果表明： 除夜间时段外． 其他各不同时段出租车空车流量都服从P o is s o n 分布． 工作时段平均空车流量最大． 中午和晚上时段平均空车流量最小。行业平均服务水平在最繁忙时段内每分钟平均0 ． 7 2 辆空车，服务水平最好的时段内大约1 8 1 3 秒可以等到一辆空车。这样的服务水平比许多出租车公司承诺的“电话叫车后1 0 分钟到达“的标准要好． 这也许部分地给出了为什么上海消费者偏好扬招方式的原因， 同时也可以看出上出租车行业在较民出行． 所以． 不业不具备社会可持续性。1 ． 燃料价格上涨与空驰率居高不下并行利用官方统计数据可整理出上海出租车行业近年运营数据如下。经简单计算知： 上海出租车行业近年的平均空驰率在4 2 ％ 以上，2 0 0 6年有大约2 4 3 3 亿公里是车辆空驰里程。另一方面． 随着近年全球石油价格波动． 国内燃料价格呈攀升且加速趋势。 来源：360论文网。
廉价、覆盖率逛、面向人群容易细分、容易投放……其他的不知道了……
分析课题包括下列情况: 1、寻找具体问题的确切答案或解决问题，或作为论据和引证。 查找特定文献，根据某文献的索引查找原文，或者认识某作者并了解——关于所有发表的文章。 大致了解一个问题，写一篇关于问题一个方面的小文章。 检查特定主题的边界和最新数据，了解研究趋势和发展趋势。 对某个主题进行全面调查研究，了解主题的整个发展过程。全面和详细了解国内外各种年龄的所有相关出版物，并编写综合报告或研究报告。 对某一主题进行深入的特别研究，提出具有一定学术水平的创新观点或结论，并根据全面掌握的材料和重要的研究成果编写研究报告或学术论文。 处理上述主题类型。前面两种只要正确选取了检索工具和参照资源，就可以找到所需的信息。实现快速恢复目标。第三种类型可能只需要浏览几个简短的摘要或参考几个一般性条款；四到六需要收集各种详细和全面的信息，强调及时性或全面性，有时还需要高质量的学术歌曲的背景材料，如专题、会议文件、研究报告、重要的论文甚至视听材料。论文查重可以参考下Papertime等工具。
一、正确的论文格式：论文属于科学性的文章，它有严格的书写格式规范，因此一篇好的论文一定要有正确的格式，就拿摘要来说吧，它要包括6 要素（问题,方法,模型,算法,结论,特色），它是一篇论文的概括，摘要的好坏将决定你的论文是否吸引评委的目光，但听阅卷老师说，这次有些论文的摘要里出现了大量的图表和程序，这都是不符合论文格式的，这种论文也不会取得好成绩，因此我们写论文时要端正态度，注意书写格式。二、论文的写作：我个人认为论文的写作是至关重要的，其实大家最后的模型和结果都差不多，为什么有些队可以送全国，有些队可以拿省奖，而有些队却什么都拿不到，这关键在于论文的写作上面。一篇好的论文首先读上去便使人感到逻辑清晰，有条例性，能打动评委；其次，论文在语言上的表述也很重要，要注意用词的准确性；另外，一篇好的论文应有闪光点，有自己的特色，有自己的想法和思考在里面，总之，论文写作的好坏将直接影响到成绩的优劣。三、算法的设计：算法的设计的好坏将直接影响运算速度的快慢，建议大家多用数学软件（Mathematice,Matlab,Maple, Mathcad,Lindo,Lingo,SAS 等），这里提供十种数学建模常用算法，仅供参考：1、 蒙特卡罗算法（该算法又称随机性模拟算法，是通过计算机仿真来解决问题的算法，同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性，是比赛时必用的方法）2、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法（比赛中通常会遇到大量的数据需要处理，而处理数据的关键就在于这些算法，通常使用Matlab 作为工具）3、线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题（建模竞赛大多数问题属于最优化问题，很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述，通常使用Lindo、Lingo 软件实现）4、图论算法（这类算法可以分为很多种，包括最短路、网络流、二分图等算法，涉及到图论的问题可以用这些方法解决，需要认真准备）5、动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法（这些算法是算法设计中比较常用的方法，很多场合可以用到竞赛中）6、最优化理论的三大非经典算法：模拟退火法、神经网络、遗传算法（这些问题是用来解决一些较困难的最优化问题的算法，对于有些问题非常有帮助，但是算法的实现比较困难，需慎重使用）7、网格算法和穷举法（网格算法和穷举法都是暴力搜索最优点的算法，在很多竞赛题中有应用，当重点讨论模型本身而轻视算法的时候，可以使用这种暴力方案，最好使用一些高级语言作为编程工具）8、一些连续离散化方法（很多问题都是实际来的，数据可以是连续的，而计算机只认的是离散的数据，因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替积分等思想是非常重要的）9、数值分析算法（如果在比赛中采用高级语言进行编程的话，那一些数值分析中常用的算法比如方程组求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编写库函数进行调用）10、图象处理算法（赛题中有一类问题与图形有关，即使与图形无关，论文中也应该要不乏图片的，这些图形如何展示以及如何处理就是需要解决的问题，通常使用Matlab 进行处理）
上网搜不就行了自己论文中提到/引用过哪些研究结论、人物、现象等，查查原始文献，都可以加到引用里这个有什么难写的