計(jì)算速度

論是規(guī)模還是計(jì)算速度均不足以滿足目前的電力狀態(tài)，隨著電力系統(tǒng)的擴(kuò)大，為保證電力穩(wěn)定運(yùn)行[4-5]，需要時(shí)刻要求電力系統(tǒng)中的各項(xiàng)計(jì)算任務(wù)保持實(shí)時(shí)性以及高效性，為此將網(wǎng)格計(jì)算添加到電力系統(tǒng)中，建立電力系統(tǒng)網(wǎng)格計(jì)算平臺，進(jìn)而達(dá)到電力系統(tǒng)高性能運(yùn)算的指令。相關(guān)學(xué)者對此進(jìn)行深入研究，文獻(xiàn)[6]提出基于GIS與CAD的煤礦地下水庫庫容計(jì)算平臺開發(fā)研究，構(gòu)建三角網(wǎng)模型生成三角網(wǎng)格，進(jìn)而得到電體積元，最后在體積元的幫助下得到電量儲備系數(shù)，實(shí)現(xiàn)電力系統(tǒng)網(wǎng)格計(jì)算平臺的構(gòu)建。文

進(jìn)而影響仿真計(jì)算速度，因此，尋找方程組合適的差分格式至關(guān)重要。1 仿真理論1.1 管道模型管道模型用于描述管道內(nèi)的流動(dòng)狀態(tài)，對于管道橫截面積不發(fā)生變化的管道，可建立質(zhì)量守恒方程、動(dòng)量守恒方程和能量守恒方程[7]，并將其統(tǒng)一寫為向量形式[16](1)其中各參數(shù)見表1。表1 管道數(shù)學(xué)模型相應(yīng)變量的含義Tab.1 Meaning of variables in pipeline mathematical model其中，p為流體壓力，Pa；m為質(zhì)量流量，kg/s

INBACK計(jì)算速度接近BLANCZOS的計(jì)算速度．表2　例2的BLANCZOS和BMINBACK數(shù)值分析由表2可以看出，在求解方程組（1）時(shí)，BMINBACK計(jì)算速度接近BLANCZOS的計(jì)算速度．BMINBACK的殘量精度遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于BLANCZOS的殘量精度．圖1　例2的BLANCZOS和BMINBACK的殘量對比3　結(jié)語致謝：感謝南京航空航天大學(xué)理學(xué)院戴華教授給出寶貴的指導(dǎo)意見![1] O′Leary D P．The block conjugate g

結(jié)果、較快的計(jì)算速度及完整的計(jì)算過程這三個(gè)方面。因此，教師在教學(xué)過程中應(yīng)針對這三個(gè)方面采取計(jì)算結(jié)合檢驗(yàn)、調(diào)控計(jì)算時(shí)間及豐富計(jì)算過程這三種措施，以此促進(jìn)學(xué)生計(jì)算能力的提高。一、數(shù)學(xué)計(jì)算能力解析（一）計(jì)算結(jié)果方面良好的數(shù)學(xué)計(jì)算能力首先表現(xiàn)為準(zhǔn)確的計(jì)算結(jié)果。數(shù)學(xué)是一門非常嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膶W(xué)科，這種嚴(yán)謹(jǐn)性最典型的體現(xiàn)方式便是計(jì)算結(jié)果對整個(gè)題目解答所產(chǎn)生的巨大影響。學(xué)生在解答計(jì)算題的過程中，如果最終結(jié)果出現(xiàn)錯(cuò)誤，便很有可能失去大部分乃至全部的分?jǐn)?shù)，而在計(jì)算過程中的辛苦也會(huì)付諸

的算法和加快計(jì)算速度的硬件設(shè)備被開發(fā)了出來［2-6］。本文將針對計(jì)算全息圖的快速生成技術(shù)進(jìn)行介紹。首先圍繞標(biāo)量衍射理論分析全息3D 顯示的基本原理，接著基于3D物體的數(shù)學(xué)描述方式對計(jì)算全息圖的快速生成方法進(jìn)行分類介紹，并概述了利用硬件加速法和深度學(xué)習(xí)法加快全息圖計(jì)算速度的典型工作，最后對計(jì)算全息圖的快速生成方法進(jìn)行總結(jié)。2 全息3D顯示的原理計(jì)算3D 物體的全息圖主要在于計(jì)算物光波從3D物體到全息面的衍射傳播過程，該過程主要是基于標(biāo)量衍射理論來進(jìn)行近似計(jì)算

數(shù)均小于1，計(jì)算速度V整體小于初始速度V0，表明物料沖擊切入料斗直線段時(shí)，產(chǎn)生不可避免能量損失。相比等效摩擦系數(shù)μe，切入角α的變化對系數(shù)產(chǎn)生顯著的影響。在料斗的快速設(shè)計(jì)中，等效摩擦系數(shù)μe為常量，由物料的料性、物料與料斗壁的摩擦來決定。切入角的設(shè)計(jì)才是沖擊模型設(shè)計(jì)的關(guān)鍵，由圖3可知，切入角α宜選在10°～ 30°，角度過小不能很好地包裹物料，易發(fā)生撒料的情況；角度過大能量損失過多，顯著降低了計(jì)算速度V，不利于后期的物料在料斗的流動(dòng)。2.2 凸弧段模型凸弧

;數(shù)據(jù)處理;計(jì)算速度中圖分類號：TP18? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：1009-3044（2022）09-0052-021大數(shù)據(jù)、人工智能與云計(jì)算概述大數(shù)據(jù)是指龐大的數(shù)據(jù)流以及復(fù)雜多樣的數(shù)據(jù)類型。龐大的數(shù)據(jù)流與復(fù)雜的數(shù)據(jù)類型不僅會(huì)對用戶的數(shù)據(jù)計(jì)算以及數(shù)據(jù)分析造成嚴(yán)重影響，同時(shí)更會(huì)影響到企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益以及未來發(fā)展等。此外，大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)還會(huì)影響到用戶對有效信息的獲取，降低用戶的數(shù)據(jù)分析效率。人工智能是指通過利用智能化技術(shù)提升數(shù)據(jù)信息的計(jì)算效率及計(jì)算

學(xué);正確率;計(jì)算速度中圖分類號：A 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：（2022）-3-引言在小學(xué)數(shù)學(xué)教學(xué)中，老師們大多使用傳統(tǒng)的教學(xué)方法，學(xué)生們只能通過重復(fù)進(jìn)行機(jī)械地練習(xí)加深印象。對于學(xué)生的計(jì)算能力雖然有一定程度上的提高，但學(xué)生們對其中所蘊(yùn)含的原理一知半解，會(huì)產(chǎn)生一種計(jì)算就是簡單的算術(shù)觀念，久而久之學(xué)生們將會(huì)失去對數(shù)學(xué)的興趣和學(xué)習(xí)積極性。計(jì)算能力也不是一朝一夕就能養(yǎng)成的，是需要通過日常學(xué)習(xí)和鍛煉而培養(yǎng)出來的，這就要求在未來的數(shù)學(xué)教學(xué)中，老師們要與時(shí)俱進(jìn)，

運(yùn)算，降低了計(jì)算速度。在牛頓-拉夫遜法(牛頓法)潮流計(jì)算基礎(chǔ)上發(fā)展起來的PQ分解法(PQ法)是電力系統(tǒng)中廣泛使用的潮流計(jì)算方法，其特點(diǎn)是將牛頓法潮流中變系數(shù)、不對稱的雅可比矩陣簡化成常系數(shù)、對稱的系數(shù)矩陣，從而將有功無功分開迭代[1-8]。然而當(dāng)系統(tǒng)中有PV節(jié)點(diǎn)時(shí)，直角坐標(biāo)牛頓法的方程數(shù)多于極坐標(biāo)牛頓法，且前者的潮流迭代次數(shù)有時(shí)也會(huì)多于后者。但在實(shí)際潮流計(jì)算中，一般前者的計(jì)算速度快于后者，主要原因是受后者三角函數(shù)計(jì)算的影響[12]。受極坐標(biāo)牛頓法的修正方程

】計(jì)算能力;計(jì)算速度;調(diào)查測試;基本計(jì)算中圖分類號：G623.5? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A? ? ? 文章編號：0493-2099（2021）06-0088-02【Abstract】To improve the basic calculation ability of elementary school students， teachers should implement relevant calculation rules and do a good

算。一個(gè)學(xué)生計(jì)算速度的快慢，決定他學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)的效率。平時(shí)的課堂上我們發(fā)現(xiàn)優(yōu)等生計(jì)算又對又快，在老師提出的問題當(dāng)中，他能快速的進(jìn)行分析，并且快速的進(jìn)行計(jì)算，有更多時(shí)間去思考和理解所學(xué)的新的知識，而后進(jìn)生由于計(jì)算速度過慢，并且錯(cuò)誤又多，對學(xué)習(xí)新知識缺乏了時(shí)間。小學(xué)低段數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)中，是培養(yǎng)小學(xué)生基礎(chǔ)計(jì)算能力的關(guān)鍵，計(jì)算能力基礎(chǔ)打得好，學(xué)生會(huì)覺得后面學(xué)起來比較輕松，增強(qiáng)了學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣。怎樣提高低段小學(xué)生的快速計(jì)算能力，本人依據(jù)新課程標(biāo)準(zhǔn)在教學(xué)當(dāng)中，主要有以下方面開始

為提高算法的計(jì)算速度,研究者提出了兩類方法: 一類通過合理設(shè)計(jì)算法實(shí)現(xiàn)策略,降低計(jì)算復(fù)雜度,如基于遞歸方式實(shí)現(xiàn)的均值濾波、中值濾波和高斯濾波,但該方法中后一項(xiàng)的計(jì)算依賴于前一項(xiàng)的計(jì)算結(jié)果,無法進(jìn)行并行處理;另一類采用并行處理技術(shù)[8],借助并行處理設(shè)備,在不改變計(jì)算復(fù)雜度的情況下提高計(jì)算速度,減少計(jì)算時(shí)間．Fareed等[9]根據(jù)濾波器內(nèi)不受噪聲污染的像素?cái)?shù)量, 動(dòng)態(tài)調(diào)整濾波器尺寸,實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)選擇性均值濾波器的快速計(jì)算; Karnaukhov等[10]采用

的5名學(xué)生和計(jì)算速度稍慢的5名學(xué)生同時(shí)進(jìn)行比賽。計(jì)算較快的學(xué)生只能用第一種公式按部就班地算，而計(jì)算速度稍慢的學(xué)生選第二個(gè)公式。我出示了三道小題：①R=6，r=4；②大直徑是16，小直徑是10；③小半徑是5，環(huán)寬是2。比賽結(jié)果當(dāng)然是計(jì)算速度稍慢些的學(xué)生獲勝，頓時(shí)全班學(xué)生從疑惑不解到熱情高漲，相互說著比賽要求有些不公平，一時(shí)之間學(xué)生便七嘴八舌討論開來……我借此讓學(xué)生學(xué)習(xí)如下的計(jì)算：S圓環(huán)=π×R2-π×r2=π（R2-r2），由于學(xué)生對“R2”和“2R”容易混

程，還能提高計(jì)算速度，感受計(jì)算的魅力。一、縮倍法例1：450÷50 630÷70思路分析：“450÷50”和“630÷70”的被除數(shù)和除數(shù)的末尾都有0，計(jì)算時(shí)可以在被除數(shù)和除數(shù)的末尾畫去同樣多的0，也就是說，把被除數(shù)和除數(shù)同時(shí)縮小相同的倍數(shù)，然后再除。二、擴(kuò)倍法例2：325÷25 450÷15思路分析：“325÷25”的除數(shù)是25，“450÷15”的除數(shù)是15，兩個(gè)除數(shù)都在50 以內(nèi)，且個(gè)位都是5。計(jì)算時(shí)可以把被除數(shù)和除數(shù)同時(shí)擴(kuò)大到原來的2倍，然后再除。三

計(jì)算正確率和計(jì)算速度訓(xùn)練。文章通過分析學(xué)生數(shù)學(xué)計(jì)算能力弱的原因，提出具體應(yīng)對策略。關(guān)鍵詞：數(shù)學(xué)教學(xué);計(jì)算能力;計(jì)算正確率;計(jì)算速度中圖分類號：G623.5;G623.56 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A文章編號：1008-3561（2020）27-0068-02數(shù)學(xué)新課程標(biāo)準(zhǔn)指出：數(shù)學(xué)教學(xué)應(yīng)從學(xué)生的實(shí)際出發(fā)，通過實(shí)踐、思考、探索、交流等學(xué)習(xí)方法，引導(dǎo)學(xué)生獲得數(shù)學(xué)的“四基”，培養(yǎng)“四能”。教師數(shù)學(xué)教學(xué)的重要任務(wù)是讓學(xué)生能夠正確、快速地計(jì)算，培養(yǎng)學(xué)生的計(jì)算能力，提高學(xué)生的數(shù)學(xué)

;計(jì)算頻率;計(jì)算速度;檢驗(yàn)成果;中圖分類號：G4 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：（2020）-23-小學(xué)階段的學(xué)生從整體上來說，是在整個(gè)學(xué)生階段中都是處于整個(gè)學(xué)生階段的最低端。因?yàn)閯倓側(cè)雽W(xué)的學(xué)生，他們的腦海里甚至沒有學(xué)習(xí)的概念。所以，教師在面對這種情況的時(shí)候，需要教給學(xué)生們的不應(yīng)該僅僅是學(xué)習(xí)知識的方法，更多的應(yīng)該是如何去學(xué)習(xí)，教師在面對整個(gè)學(xué)生階段，尤其是在面對小學(xué)學(xué)生的時(shí)候，更多的是需要耐心的引導(dǎo)，在學(xué)生的腦海里逐漸的培養(yǎng)有關(guān)學(xué)習(xí)的概念。 一、提高計(jì)

其計(jì)算效率和計(jì)算速度有所不同，然而因子表法和各種分解法的計(jì)算過程或計(jì)算方式均存在不合理情況。如因子表法中元素計(jì)算一般采用按行消元、逐行規(guī)格化［1-3］，而各種分解法是按從左上角到右下角計(jì)算因子陣元素或以按行方式從左到右計(jì)算各行元素［1-4］，這些計(jì)算方式均無法應(yīng)用對稱矩陣元素本身的特點(diǎn)；因子表法中是形成因子表后再將對角元素取倒，可提高回代過程計(jì)算速度，但對其前代計(jì)算速度沒有幫助，各種分解法中未考慮對角元素取倒，前代和回代計(jì)算速度均受影響［14-15］；因子

的計(jì)算能力和計(jì)算速度是其中一個(gè)重要的教學(xué)內(nèi)容?；诖耍疚闹饕翘骄苛嗽鯓犹岣咝W(xué)低年級學(xué)生的計(jì)算能力和計(jì)算速度，以期可以經(jīng)過如下的分析，幫助廣大小學(xué)低年級數(shù)學(xué)老師突破教學(xué)的困擾，提高教學(xué)的質(zhì)量和效率，重現(xiàn)老師的教學(xué)風(fēng)采。關(guān)鍵詞 小學(xué)低年級;計(jì)算能力;計(jì)算速度;策略中圖分類號：A，D045 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1002-7661（2020）06-0178-01小學(xué)的數(shù)學(xué)老師，在進(jìn)行計(jì)算的教學(xué)過程中，不能只依賴逼迫小學(xué)生去苦練的這種形式教學(xué)，而是應(yīng)該要

法提升學(xué)生的計(jì)算速度與正確率，逐步培養(yǎng)他們的計(jì)算水平，實(shí)現(xiàn)全面發(fā)展?！娟P(guān)鍵詞】? 小學(xué)數(shù)學(xué);計(jì)算速度;正確率小學(xué)生正處于各項(xiàng)能力的發(fā)展階段，而計(jì)算能力是數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)中一項(xiàng)最為基本又重要的能力，與他們的現(xiàn)實(shí)生活更是息息相關(guān)。小學(xué)數(shù)學(xué)教師在課堂教學(xué)中，應(yīng)當(dāng)以固有的教材內(nèi)容為依托，結(jié)合小學(xué)生的運(yùn)算水平、學(xué)習(xí)情況等因素制定出最佳的計(jì)算教學(xué)方案，使其學(xué)會(huì)如何運(yùn)用所學(xué)知識進(jìn)行計(jì)算，有效提升他們的計(jì)算速度與正確率，并養(yǎng)成良好的計(jì)算習(xí)慣。一、適當(dāng)增加口算訓(xùn)練，提高學(xué)生計(jì)算速度

三維有限元的計(jì)算速度和龐大的內(nèi)存需求一直是困擾激發(fā)極化法三維反演的主要問題[2]。國內(nèi)外近幾年針對以上問題發(fā)表了不少文章，主要是采用定半帶寬存儲稀疏矩陣，直接采用LDLT 分解法求解方程組；采用一維非零元素壓縮存儲模式，然后運(yùn)用預(yù)條件共軛梯度法（PCG）求解方程組。1 正演方法及驗(yàn)證1.1 正演方法本文采用三維有限元數(shù)值模擬的方法，通過詳細(xì)推導(dǎo)三維地電場變分問題所滿足的變分方程，在直流電法三維有限元正演算法[3]的基礎(chǔ)上加入COLE-COLE 模型，利用數(shù)

能力;興趣;計(jì)算速度;非智力因素;習(xí)慣小學(xué)作為啟蒙教育階段，計(jì)算能力的高低直接反映一個(gè)學(xué)生數(shù)學(xué)成績的好壞，更重要的是培養(yǎng)學(xué)生迅速而正確的計(jì)算能力，是小學(xué)數(shù)學(xué)教學(xué)中的一項(xiàng)非常重要的任務(wù)。怎樣提高學(xué)生的計(jì)算能力呢，現(xiàn)結(jié)合教學(xué)實(shí)踐，談?wù)勛约旱捏w會(huì)。一、 運(yùn)用多種多樣的教學(xué)形式，培養(yǎng)學(xué)生計(jì)算的興趣“枯燥、乏味、學(xué)生沒精打采”是計(jì)算課上小學(xué)生經(jīng)常出現(xiàn)的癥狀。因此在學(xué)習(xí)過程中，激發(fā)學(xué)生的計(jì)算興趣是尤其重要的。那怎樣提高學(xué)生的興趣呢？就必須要讓課堂活起來，讓學(xué)生動(dòng)起來。

;跟蹤精度;計(jì)算速度中圖分類號： TP301.6文獻(xiàn)標(biāo)志碼：AAbstract： Focusing on the issue that the Kernelized Correlation Filter （KCF） can not respond to the target scale change， a KCF target tracking algorithm based on fast discriminative scale estimation

準(zhǔn)確度不足、計(jì)算速度不夠以及不能夠穩(wěn)定提升。小學(xué)數(shù)學(xué)教師在教學(xué)過程中培養(yǎng)低年級學(xué)生計(jì)算能力的方法主要可以從以下幾方面入手。一、加強(qiáng)方法優(yōu)化，幫助正確計(jì)算小學(xué)數(shù)學(xué)教師在教學(xué)過程中，提高學(xué)生計(jì)算能力的第一步就是對學(xué)生的知識理解能力進(jìn)行提高，使學(xué)生順利理解計(jì)算知識，并且能夠在計(jì)算數(shù)學(xué)問題當(dāng)中轉(zhuǎn)化數(shù)學(xué)知識，解決數(shù)學(xué)問題，提高知識運(yùn)用能力，進(jìn)而提高計(jì)算問題的準(zhǔn)確程度。小學(xué)數(shù)學(xué)教師需要對教學(xué)方法進(jìn)行優(yōu)化，在講解計(jì)算知識的過程中，運(yùn)用學(xué)生能夠理解的教學(xué)語言對知識進(jìn)行分析

計(jì)算正確率和計(jì)算速度的下降，因此小學(xué)生數(shù)學(xué)計(jì)算能力的提高成為教學(xué)任務(wù)中亟待解決的問題。對此，教育部門也提出了相關(guān)規(guī)范和要求，要使小學(xué)生能夠完全掌握運(yùn)算和估算，真正明確四則運(yùn)算的重要意義，而部分教師也逐漸意識到提高學(xué)生的計(jì)算正確率和計(jì)算速度的重要性。本文將通過分析計(jì)算能力的重要意義，再根據(jù)當(dāng)今小學(xué)生在計(jì)算上面臨的問題提出相關(guān)解決方案。關(guān)鍵詞：小學(xué)數(shù)學(xué)；計(jì)算能力；正確率；計(jì)算速度中圖分類號：G62 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1673-9132（2019）03-

高學(xué)生的數(shù)學(xué)計(jì)算速度、鞏固學(xué)生的數(shù)學(xué)計(jì)算能力以及加強(qiáng)學(xué)生的口算計(jì)算能力這四個(gè)提高學(xué)生計(jì)算能力的對策，以此幫助小學(xué)生更好地進(jìn)行數(shù)學(xué)知識的學(xué)習(xí)。關(guān)鍵詞：小學(xué)數(shù)學(xué) 計(jì)算速度 計(jì)算能力 口算計(jì)算引言計(jì)算能力作為小學(xué)數(shù)學(xué)中重要能力，在實(shí)際應(yīng)用的過程中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用，在一定程度上，計(jì)算能力也決定了數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)的情況，隨著計(jì)算能力的提高，學(xué)生的思維、智力也會(huì)得到一定的提高。而且計(jì)算能力可以在一定程度上促進(jìn)學(xué)生的思維邏輯的形成，而且計(jì)算能力的高低，也會(huì)對學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣造

其主要體現(xiàn)在計(jì)算速度與計(jì)算準(zhǔn)確率方面。為改善這一問題教師就需要意識到學(xué)生計(jì)算速度、計(jì)算正確率培養(yǎng)重要性。本文以此為基礎(chǔ)分析解決思路。關(guān)鍵詞 小學(xué)數(shù)學(xué)；計(jì)算能力；計(jì)算速度；準(zhǔn)確率中圖分類號：G622 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1002-7661（2018）31-0080-01我們生活中的方方面面都涉及到計(jì)算，對小學(xué)生來說計(jì)算能力決定著學(xué)生最后的數(shù)學(xué)成績。小學(xué)數(shù)學(xué)教育需要重視計(jì)算，計(jì)算對于學(xué)生的影響是非常關(guān)鍵與突出的?？墒呛芏嘈W(xué)數(shù)學(xué)教師在教學(xué)中卻并沒有予以學(xué)

個(gè)月后，我的計(jì)算速度提升很快，準(zhǔn)確率也很高，我感到信心十足。記得第一天去集訓(xùn)時(shí)，李老師說：“你們集訓(xùn)的時(shí)候要認(rèn)真，不僅要有速度還要有正確率，要不就得挨板子。” 我心中忐忑不安，但后來我發(fā)現(xiàn)，只要認(rèn)真練習(xí)，有時(shí)還會(huì)有獎(jiǎng)品，雖然有時(shí)也挨幾下打手板，但是我心里一直美滋滋的，因?yàn)槲易類勐犂罾蠋熣f“有獎(jiǎng)有罰”。別的同學(xué)認(rèn)為有獎(jiǎng)沒罰就好了，但我不這樣認(rèn)為，只有獎(jiǎng)沒有罰，人就會(huì)松懈，沒有動(dòng)力，適當(dāng)?shù)膽土P，能讓人有緊迫感，從而自覺起來。現(xiàn)在還有幾天就要比賽了，我心里的危機(jī)

迅猛發(fā)展，讓計(jì)算速度非常之快、精確度無比之高。但是，我卻偏愛算盤。小小算盤，運(yùn)用起來，手指更加靈活，口訣在指尖變換，數(shù)字在算珠的移動(dòng)中定格。每次計(jì)算都有特定的數(shù)字被定格在盤中，最后用兩只手指頭將它們清零，反反復(fù)復(fù)。人生亦是如此，也需要天天、月月、年年清零。古人發(fā)明的算盤里隱藏著人生哲理——生活就是加加減減，無論結(jié)果如何，必須清零。從頭再來，重新加減，得出的結(jié)果必定是新的。小小算盤有乾坤，盤珠的噼啪聲是古老的“民歌”。我喜歡用算盤計(jì)算，喜歡聽這古老的“歌聲”

】計(jì)算能力；計(jì)算速度；計(jì)算思維；興趣【中圖分類號】G623.5 【文獻(xiàn)標(biāo)識碼】A【文章編號】2095-3089（2018）32-0217-02計(jì)算教學(xué)在小學(xué)數(shù)學(xué)中占據(jù)著十分重要的地位，是小學(xué)數(shù)學(xué)內(nèi)容的重要組成部分，是數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)，培養(yǎng)學(xué)生準(zhǔn)確、迅速、靈活的計(jì)算能力是小學(xué)數(shù)學(xué)教學(xué)的一項(xiàng)重要任務(wù)。而如何才能更好的培養(yǎng)學(xué)生的計(jì)算能力是現(xiàn)在教師需要探討的重要問題之一。數(shù)學(xué)教師需要以教材為基礎(chǔ)，根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)情況和理解能力制定出最佳的教學(xué)方式來，這樣才能更好的培養(yǎng)

系統(tǒng)，以峰值計(jì)算速度每秒5.49億億次、持續(xù)計(jì)算速度每秒3.39億億次雙精度浮點(diǎn)運(yùn)算的優(yōu)異性能位居榜首，成為全球最快超級計(jì)算機(jī)。2014年11月17日公布的全球超級計(jì)算機(jī)500強(qiáng)榜單中，中國“天河二號”以比第二名美國“泰坦”快近一倍的速度連續(xù)第四次獲得冠軍。2015年5月，“天河二號”上成功進(jìn)行了3萬億粒子數(shù)中微子和暗物質(zhì)的宇宙學(xué)N體數(shù)值模擬，揭示了宇宙大爆炸1600萬年之后至今約137億年的漫長演化進(jìn)程。同時(shí)這是迄今為止世界上粒子數(shù)最多的N體數(shù)值模擬。2

、計(jì)算精度、計(jì)算速度方面都優(yōu)于其他算法。Bayes rules；決策函數(shù)；半解析解；計(jì)算精度1 研究背景非線性方程組適合描述更為復(fù)雜的工程、自然現(xiàn)象，對于一些瞬變過程具有很好的適用性，是數(shù)學(xué)領(lǐng)域以及工程領(lǐng)域長期關(guān)注的問題[1]。但是，非線性方程組的求解過程比較繁瑣，且沒有解析解，一直為研究的難點(diǎn)[2-3]。鑒于此，國內(nèi)外學(xué)者針對擬牛頓算法進(jìn)行了大量研究。Eisen等人[4]利用并行計(jì)算來提升計(jì)算速度，在計(jì)算時(shí)，可以同時(shí)利用不同的內(nèi)核，從而使復(fù)雜非線性方程組

量子計(jì)算機(jī)的計(jì)算速度和計(jì)算能力有賴于量子系統(tǒng)對疊加在一起的多個(gè)量子進(jìn)行同時(shí)處理的能力，它可以讓量子計(jì)算機(jī)進(jìn)行高效率的并行計(jì)算，并對諸如巨大數(shù)據(jù)庫的搜索等問題具有強(qiáng)大的處理能力。該研究負(fù)責(zé)人安德魯·莫雷羅表示，這種新型量子位被稱為“綴飾量子位”，相比于“未修飾”的“裸量子位”，它能夠提供更多的量子態(tài)控制方法。通過簡單地調(diào)整微波電磁場的頻率就能控制相應(yīng)的量子態(tài)疊加。值得一提的是，這種新型量子位是基于標(biāo)準(zhǔn)硅芯片技術(shù)構(gòu)建的，這為基于傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)的現(xiàn)有制造工藝，來創(chuàng)建

,以及更快的計(jì)算速度.關(guān)鍵詞：支持向量回歸機(jī)；預(yù)測精度；剩余容量；泛化性；計(jì)算速度0引言鋰離子電池由于其重量低、單體能量密度大、無記憶效應(yīng)、充電時(shí)間短等特點(diǎn)已經(jīng)被各大汽車廠商廣泛運(yùn)用于純電動(dòng)汽車[1].而能夠準(zhǔn)確實(shí)時(shí)地進(jìn)行電池的安全監(jiān)控一直都是純電動(dòng)汽車發(fā)展過程中關(guān)鍵技術(shù).電池的健康狀態(tài)(state of health，SOH)是反應(yīng)電池狀態(tài)的關(guān)鍵性指標(biāo).隨著充放電次數(shù)的增加，電池的壽命會(huì)下降，當(dāng)電池的壽命下降到某一閥值時(shí)，電池的穩(wěn)定性、可靠性、可預(yù)測性都

學(xué)生；提高；計(jì)算速度在《數(shù)學(xué)課程標(biāo)準(zhǔn)》里，對各個(gè)學(xué)段都安排了“數(shù)與代數(shù)”的學(xué)習(xí)內(nèi)容?！稊?shù)學(xué)課程標(biāo)準(zhǔn)》賦予了計(jì)算教學(xué)新的內(nèi)涵，使計(jì)算教學(xué)充滿了生活氣息，但同時(shí)也產(chǎn)生了一些新問題，如計(jì)算正確率下降，口算速度減慢等，學(xué)生對計(jì)算的興趣并沒有提高。本人對新課標(biāo)下的計(jì)算教學(xué)，談?wù)勎业囊恍┱J(rèn)識和做法。一、計(jì)算教學(xué)要讓學(xué)生理解算理，掌握算法理解算理、掌握算法是提高計(jì)算能力的關(guān)鍵，計(jì)算法則是計(jì)算方法的程序化和規(guī)范化，因此，不懂算理，光機(jī)械操練也許也能掌握其計(jì)算方法，但這種“

真實(shí)驗(yàn)，并從計(jì)算速度、收斂情況、識別精度等方面同現(xiàn)在常用的識別算法進(jìn)行對比，結(jié)果顯示：新算法的圖像識別能力頗佳，與傳統(tǒng)算法相比，新算法具有更快的計(jì)算速度、絕對收斂性和遠(yuǎn)高于傳統(tǒng)算法的識別精度。MATHEMATICA Cloud；機(jī)器學(xué)習(xí)；決策函數(shù)；識別精度1 研究背景計(jì)算機(jī)視覺是實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)智能化的瓶頸所在，當(dāng)下流行的計(jì)算機(jī)視覺算法難以在不同情況下正確識別對象，且計(jì)算速度較慢，識別精度較差[1-2]。鑒于此，國內(nèi)外學(xué)者對計(jì)算機(jī)視覺算法進(jìn)行了大量的研究。Gio

微控制器； 計(jì)算速度； 計(jì)算精度0引言在微處理器程序運(yùn)行的過程中，特殊情況下需要計(jì)算復(fù)雜函數(shù)在某一點(diǎn)的值[1]，如開方運(yùn)算、三角函數(shù)與反三角函數(shù)運(yùn)算、指數(shù)與對數(shù)運(yùn)算等.如果在中斷服務(wù)程序中執(zhí)行類似操作，會(huì)導(dǎo)致運(yùn)算時(shí)間太長.這是因?yàn)橥瓿蛇@些工作的計(jì)算一般都是通過調(diào)用編譯器的math.h文件中的函數(shù)庫來完成的，而這種方法編譯效率偏低[2].math.h頭文件是針對所有處理器的，其運(yùn)算函數(shù)都是基于定點(diǎn)CPU和標(biāo)準(zhǔn)算法(IEEE-754)[3]，并沒有預(yù)見使用FP

法能大幅提高計(jì)算速度并節(jié)省顯存，相對于串行CPU程序加速比達(dá)到兩個(gè)量級.使用較新構(gòu)架的GPU時(shí)，MRT和LBGK碰撞模型在單、雙浮點(diǎn)數(shù)精度下計(jì)算速度相同.而在較上一代的GPU上，計(jì)算精度對MRT碰撞模型計(jì)算速度影響較大.多孔介質(zhì)；GPU；格子Boltzmann方法；并行計(jì)算0 引言多孔介質(zhì)內(nèi)的流動(dòng)現(xiàn)象廣泛存在于自然界及油氣藏開采、化工過程、環(huán)境保護(hù)等諸多工業(yè)領(lǐng)域.多孔介質(zhì)流動(dòng)是一類典型的跨尺度現(xiàn)象，在孔隙尺度上利用計(jì)算流體力學(xué)方法對這類現(xiàn)象進(jìn)行直接模擬是研

計(jì)算能力 計(jì)算速度數(shù)學(xué)是促進(jìn)學(xué)生邏輯思維發(fā)展和解決問題能力提高的重要科目。在小學(xué)教育中，數(shù)學(xué)教學(xué)為學(xué)生的理性思維發(fā)展奠定了基礎(chǔ)，不斷提高小學(xué)數(shù)學(xué)教學(xué)質(zhì)量，通過數(shù)學(xué)教學(xué)使學(xué)生的數(shù)理思維發(fā)展，培養(yǎng)學(xué)生的問題解決能力和自主學(xué)習(xí)、主動(dòng)思考的能力，是目前小學(xué)數(shù)學(xué)教學(xué)的重點(diǎn)內(nèi)容。一、小學(xué)數(shù)學(xué)教學(xué)概述（一）小學(xué)數(shù)學(xué)教學(xué)的發(fā)展在新一輪的教學(xué)改革中，小學(xué)數(shù)學(xué)教學(xué)取得了長足的發(fā)展，表現(xiàn)在以下兩個(gè)方面：第一，從小學(xué)數(shù)學(xué)師資力量上來看，小學(xué)數(shù)學(xué)教師的教學(xué)水平普遍提高，老教師在不

超線程前、后計(jì)算速度的差異.結(jié)果表明：在多節(jié)點(diǎn)并行計(jì)算時(shí)，計(jì)算速度與實(shí)際參加并行計(jì)算的CPU物理核心數(shù)量成正比；在激活超線程的情況下，并行計(jì)算節(jié)點(diǎn)數(shù)在超過實(shí)際物理核心數(shù)后明顯降低計(jì)算速度的提升.關(guān)鍵詞： 并行計(jì)算； 超線程； 計(jì)算節(jié)點(diǎn)數(shù)； CPU核心數(shù)量； 計(jì)算速度； NUMECA； FINE/Turbo中圖分類號： O246文獻(xiàn)標(biāo)志碼： B0引言計(jì)算機(jī)產(chǎn)業(yè)在不斷進(jìn)步，對計(jì)算機(jī)系統(tǒng)可提供的計(jì)算速度的需求總在不斷增長，對計(jì)算的要求也越來越高，因此并行計(jì)算的開

且加快了實(shí)際計(jì)算速度，能夠較好地適用于稠油熱采巖石層的溫度快速計(jì)算。endprint摘要：為研究稠油熱采巖石層的溫度模型系統(tǒng)，建立了模型的巖石層的溫度控制并對其進(jìn)行數(shù)值求解。研究了模型巖石層以及最外層保溫系統(tǒng)的傳熱、冷卻系統(tǒng)的強(qiáng)對流換熱并采用導(dǎo)熱耦合的方式進(jìn)行聯(lián)合求解計(jì)算。在精確求解的基礎(chǔ)上，根據(jù)模型的實(shí)際計(jì)算需求，優(yōu)化計(jì)算方法以及相應(yīng)計(jì)算模型，從而節(jié)省65%的計(jì)算時(shí)間。結(jié)果表明，其優(yōu)化的計(jì)算方式不僅能滿足工程模擬計(jì)算的需要。并且加快了實(shí)際計(jì)算速度，能夠較

這些要求門的計(jì)算速度將變慢；文獻(xiàn)［14］中方案中要求兩模共振腔，但超導(dǎo)量子比特與多模腔場發(fā)生共振相互作用很難.本文中利用四能級超導(dǎo)量子干涉儀與腔場的共振相互作用和大失諧相互作用實(shí)現(xiàn)量子計(jì)算機(jī)的Deutsch算法［1］.此方案有以下優(yōu)點(diǎn)：1）不需要調(diào)節(jié)SQUID的能級間隔；2）不需要緩慢的改變經(jīng)典場的頻率滿足絕熱條件；3）采用單模腔場；4）計(jì)算速度快.1 Deutsch算法Deutsch算法［1］把量子并行性和量子力學(xué)中干涉的性質(zhì)結(jié)合起來，其裝置如圖1所示.

量計(jì)算總是在計(jì)算速度和計(jì)算精度間尋找平衡點(diǎn)?；贛onte Carlo粒子輸運(yùn)理論的劑量計(jì)算是目前最精確的算法，但計(jì)算所需的時(shí)間是驚人的，極少能用于臨床[3-4]；基于Collapsed Cone卷積疊加模型的劑量計(jì)算方法，常用于X射線計(jì)劃系統(tǒng)[5-6]；而查表插值法等近似模型則適合 γ - 射線的性質(zhì)及照射方法[7]。本文以陀螺刀（一種陀螺旋轉(zhuǎn)式多源 γ 射束立體定向放射治療系統(tǒng)）治療計(jì)劃系統(tǒng)為例，以查表插值法近似模型為基礎(chǔ)，介紹一種基于錐形坐標(biāo)系和多核

將此速度稱為計(jì)算速度)，再利用導(dǎo)彈自身速度與計(jì)算速度的差值，產(chǎn)生導(dǎo)引和控制信號，對導(dǎo)彈進(jìn)行調(diào)姿和推進(jìn)，就可修正導(dǎo)彈偏差。但是由于位置是矢量，包括大小和方向，在空間任意位置到達(dá)某一指定目標(biāo)的速度是不計(jì)其數(shù)的。而控制信號是通過網(wǎng)格中某一點(diǎn)的計(jì)算速度和當(dāng)前速度進(jìn)行比較產(chǎn)生的。因此，如何根據(jù)當(dāng)前位置和速度確定導(dǎo)彈在該位置的計(jì)算速度，以及怎樣利用速度偏差確定導(dǎo)引和控制信號是必須解決的問題。下面對空間網(wǎng)格化制導(dǎo)的具體導(dǎo)引和控制過程進(jìn)行分析。2 導(dǎo)引與控制方法2.1 計(jì)

便算法，我的計(jì)算速度快了許多，學(xué)習(xí)計(jì)算更加輕松。舉個(gè)例子說說吧！比如：367+498=？我只要這樣想：把498看作500來加，然后用367+500，發(fā)現(xiàn)多加了2，于是我便在和里減去2，結(jié)果得到865。而796+295呢？我這樣想：796可以看作800來加，而295可以看作300，一個(gè)多加了4，另一個(gè)多加了5，于是算式就變成了800+300-4-5=1091，瞧，多方便呀！學(xué)完了加法的簡便算法，再來學(xué)習(xí)減法的簡便算法就容易多了。如：483-299，嘿嘿，我腦

動(dòng)識別和定位計(jì)算速度足夠快。圖3 數(shù)據(jù)處理結(jié)構(gòu)Fig.3 Framework of signal process擾動(dòng)識別部分由于采用的是平方后積分并與閾值比較的模式，屬于順序計(jì)算，耗時(shí)不多，數(shù)據(jù)處理耗時(shí)的主要部分是擾動(dòng)定位計(jì)算。擾動(dòng)定位計(jì)算采用的是相關(guān)計(jì)算，其所消耗的時(shí)間在計(jì)算速度固定時(shí)，由數(shù)據(jù)長度L和相關(guān)長度（移位次數(shù)）n決定。進(jìn)行一次相關(guān)計(jì)算的計(jì)算量為Ln次乘法和（L-1）n 次加法。圖4 多個(gè)XtremeDSPTMSlice并行結(jié)構(gòu)Fig.4 Par

來取得較高的計(jì)算速度。是在計(jì)算結(jié)果的精度損失和計(jì)算時(shí)間效率之間的一種平衡。Japanese"Pro-China"ConservativePoliticians'ViewstowardsChina—KenzoMatsumura,theLiberalDemocraticPartyConsultantandtheRepresentativeoftheHouse,asAnExampleZHAI Xin(School of International and Pub