怎么培养对数学的敏感度，及如何学好它_百度知道
怎么培养对数学的敏感度，及如何学好它
我有更好的答案
1、数学的学习重在思考，数学的最高境界是举一反三。要达到这种境界自然不会容易，我的方法是把运用到同种方法的不同的题对比，总结出它们的异同点，经过思考之后自然会对它产生非同一般的理解；2、建立一本错题集，专门用来收集自己的错误，集腋成裘吧，在复习的时候拿出来看，你的状态会达到很好的，考试必能考出理想成绩哦；3、考前做模拟卷，试卷与真题差不多最好，增加自信心也更好地适应考场；4、勤翻书，概念模糊的立刻回忆，并做好记号。有啥具体的问题可以再交流哦，祝你好运！5、买一本有详细讲解的练习题的书仔细翻阅一下。6、根据难题给自己加各方面的问题，做到一题多解。7、熟背定义、灵活掌握。8、彻底搞懂，求精不求多。搞懂后多做题提高速度。9、劳逸结合适当休息。
采纳率：49%
其实数学不难的，要掌握好方法，技巧。
有哪些方法和技巧呢
方法技巧很多，不同题型有不同方法。最重要的是自己要学会积累，最好写在自己的小本子里，慢慢通过多做题，积累错题，分析错题，消除自己学习的盲区，把学习知识不明白的区域减小，最好消除。积累，说实在的，很累人的，坚持的人，就会有所收获。我想班上的那些优等生也是这样的，你可以多跟他们交流。还有，要脸皮厚，不懂就问，打破砂锅问到底。。。祝你好运
望采纳，谢谢！
额..课前的时候好好预习 课堂上多听一下 当然这是基本 最重要的是多做 数学都是做出来的 熟能生巧嘛
当题目做多了 有些题目一看就知道答案了
加油 数学大多都是做出来的 希望你能学好
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怎么培养自己数学的敏感度收藏
最近发现自己总是研究一些别人研究过的问题，没有开创性研究，这个敏感度怎么提高了？
首先你要知道别人都研究了些什么
你得去跟学术前沿，闭门造车基本上解决不了这个问题。
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数学建模课的生猪出售时机的敏感性分析
　　【摘要】 数学建模课的生猪出售时机教学时[1]， 教材以弹性分析为工具， 定义了敏感度， 以此就生猪出售时机分别对模型参数生猪体重的增加以及生猪价格的降低作了敏感性分析。教学时， 以多元函数的微分思想以及多元函数的偏弹性分析为工具， 引导学生深入分析当两个模型参数同时变化的情况， 给出全敏感度的概念， 对这个问题深入的讨论， 得到了满意的结论。通过这样的教学， 可以让学生深入理解和应用全微分的概念， 培养学生应用数学概念分析、解决实际问题的能力以及创新能力。中国论文网 /9/view-3730741.htm　　【关键词】数学建模 敏感度 全敏感度　　【中图分类号】013-4 【文献标识码】A 【文章编号】（2-01　　引言　　数学建模课的教学时， 有个简单优化实际问题： 生猪出售时机[1]。该问题的模型和求解比较简单， 现在简述为：　　饲养场每天投入4元资金，用于饲料、人力、设备， 估计可使80千克重的生猪体重增加2公斤。市场价格目前为每千克8元， 但是预测每天会降低 0.1元， 问生猪应何时出售。如果估计和预测有误差， 对结果有何影响。　　3.结论　　通过生猪出售时间的敏感性分析， 在教学时， 应该强调敏感度， 多元函数弹性分析以及多元函数微分的思想的理解， 培养学生应用已经有的数学概念去分析、解决实际问题， 提出新的解决方法， 培养学生的创新能力。　　参考文献：　　[1]姜启源， 谢金星， 叶俊. 数学模型（第三版）， 高等教育出版社， 2003.　　[2]李同胜. 数学素质教育教学新体系和实验报告，教育研讨[J]，1997（6）： 2-3.　　[3]陈绍刚， 黄廷祝 ， 黄家琳. 大学数学教学过程中数学建模意识与方法的培养，中国大学教学[J]，2010（12）：46-48.　　[4]邱雷颦. 在《高等数学》教学中融入数学建模思想， 宁德师专学报（自然科学版）[J]，2011 （01） ：78-80.　　作者简介：　　郑小洋（1972）， 男， 讲师， 计算数学博士。主要研究领域： 偏微分方程的小波数值解法。
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xzbu发布此信息目的在于传播更多信息，与本网站立场无关。xzbu不保证该信息（包括但不限于文字、数据及图表）准确性、真实性、完整性等。热物性反问题高效并行算法研究--《武汉理工大学》2013年博士论文
热物性反问题高效并行算法研究
【摘要】：在热物性反问题中,温度对参数的敏感度(简称敏感度)是一个重要的并行计算算法研究的内容。对“敏感度”进行理论分析和计算,进而开发高效并行算法是作者所在课题组多年并行算法研究的深入工作。
论文叙述了“敏感度”的研究现状和研究进展,研究了非均匀网格下虚边界预测(VBF)的并行算法,讨论了基于两重网格的非均匀网格VBF并行算法以及非均匀变步长并行计算方法,给出了热物性反问题中温度对参数的敏感度的初边值问题,以及多个参数表达的热物性系数对应的敏感度初边值问题,计算结果表明：对不同的参数,敏感度的函数值大小不同。由此建立了基于敏感度的非均匀网格虚边界预测反问题高效并行算法。
本文用8个节点处理器进行了并行计算,并行计算效率为85%。
本文的主要创新点是：
(1)研究了基于两重网格非均匀步长的虚边界预测的并行算法。
在粗细两重网格上,取步长不同的非均匀网格,在子区域虚拟边界上,建立边界函数值预测方法,算例表明该算法比直接对各子区域进行迭代求解的方法有更高的求解效率,计算时间大约为直接迭代求解的2/3左右。
(2)建立了热物性反问题中温度对参数的敏感度的初边值问题及并行计算数学模型。
根据温度对参数的敏感度的定义,建立了敏感度的初边值问题,构造了区域分裂并行计算模型,对单参数和多参数的热物性反问题参数的敏感度进行了并行计算,得到敏感度随时间和空间变化的数据。
(3)构造了基于温度对参数敏感度的两重网格变步长虚边界预测的反问题高效并行算法。
对敏感度计算数据进行分析,发现参数不同,温度的敏感度也不同。因而,提出了根据不同的参数,选取不同计算步长的并行算法。算例表明,在相同的精确度下,该算法比等步长算法减少40-65%的计算量。
本文得到国家自然科学基金项目(项目编号：73021)、中科院软件所计算机科学国家重点实验室开放课题基金(批准号：SYSKF1009)、湖北省自然科学基金面上项目(2005ABA227)的资助。
【学位授予单位】：武汉理工大学【学位级别】：博士【学位授予年份】：2013【分类号】：TP338.6
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400-819-9993& 数学建模解的分析与检验
数学建模解的分析与检验
摘 要：实际应用中，数学模型是否合适，必须对其解的意义进行分析、检验．为进一步优化模型，从量纲一致性分析、参数灵敏度分析、临界值分析、假设合理性检验分析、误差分析几方面探讨了模型的分析．模型检验主要包括实际可
【题　名】数学建模解的分析与检验
【作　者】曲孝海 梅汉飞
【机　构】湖南文理学院数学与计算科学学院 湖南常德415000
【刊　名】《湖南文理学院学报：自然科学版》2012年 第3期 12-14页　共3页
【关键词】数学建模 灵敏度分析 模型改进
【文　摘】实际应用中，数学模型是否合适，必须对其解的意义进行分析、检验．为进一步优化模型，从量纲一致性分析、参数灵敏度分析、临界值分析、假设合理性检验分析、误差分析几方面探讨了模型的分析．模型检验主要包括实际可行性检验，模型的改进与完善．
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数学建模,灵敏度分析,模型改进
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