高斯

（2），σ）上的高斯擴張的性質. 2007 年，Brungs 等研究了張量積的分次擴張和高斯擴張的問題，并證明了分次擴張和高斯擴張中有一一對應的關系［1］. 2008—2009 年，謝光明等對斜羅朗多項式環上的分次擴張進行了完全分類，并對每一類的結構進行了刻畫［2-3］.之后他們對相應的分次擴張和高斯擴張進行了研究［4-7］. 2009 年，謝光明等研究了K［Z（2），σ］上最簡單的分次擴張——平凡分次擴張［8］. 2015 年，謝光明等對K［x1，x2；

天秀高斯是德國著名的數學家、天文學家、物理學家、大地測量學家。高斯被認為是歷史上最重要的數學家之一。高斯上小學的時候就很愛動腦筋。在他 8 歲那年，有一天上數學課，數學老師布特納出了一道題：1+2+3+……+98+99+100=？老師說：“同學們，你們算一算，算不出來，不許回家吃飯?！比缓缶妥谝慌钥雌饡鴣?。心想著：這題夠你們算一會兒的。別的同學都是看到題目就拿起筆來計算，但高斯卻沒有急著計算，而是先認真觀察算式，安靜地思考。他很快有了發現，并快速地算出了

9)0 引言證明高斯隨機測量矩陣滿足RIP性質時，需要借助測度集中不等式的輔助.第一部分修正了高斯矩陣的測度集中不等式，在文獻[1]中，這類不等式如下：本文對這部分內容進行了修正，使得集中不等式的界改進的更加具體.在實際應用中，測度集中不等式也有許多種，文獻[2]中介紹了集中測量，其中包括隨機矩陣的集中測量以及矩陣特征值的集中測量，文獻[3]也有對矩陣特征值集中測量的介紹，文獻[1]中第九章主要介紹了隨機矩陣奇異值的集中測量，其中定理9.26證明了高斯隨機

王天秀高斯是德國著名的數學家、天文學家、物理學家、大地測量學家。高斯被認為是歷史上最重要的數學家之一，他在童年時期就表現出超人的數學天 賦。高斯8 歲那年，有一天在上數學課。因為剛學習完加法計算，他的數學老師布特納就出了一道計算題：1+2+3+……+98+99+100=？老師說：“同學們，你們算一算，算不出來，不許回家吃飯?！崩蠋熅妥谝慌钥雌饡鴣?， 心想著：這題夠你們算一會兒的。然而，不到一分鐘小高斯就站起來，舉著他的算板說：“老師，我算出來了?！崩蠋熆?/div>

小學生學習指導·中年級 2021年6期2021-09-10

德國數學家高斯從小聰明過人，有一則關于他的小故事廣為流傳：一天，高斯的父親在燈下算賬，過了很長時間，他終于算完了。這時，3歲的高斯對父親說：“爸爸， 您算錯了?！备赣H非常驚訝，于是重新算了一遍，發現自己果然算錯了。 高斯勤奮學習，第一個完整地給出了二次互反律的證明。 他還發現了用圓規和直尺畫出正十七邊形的方法。高斯為數學界做出了巨大貢獻，為數學奮斗了一生。他被公認為18、19世紀之交最偉大的數學家，100多年來一直享有“數學王子”的美譽。高斯是近代數學的奠

小xiǎo朋pénɡ友yǒu，在zài學xué校xiào上shànɡ過ɡuò的de課kè中zhōnɡ哪nǎ一yì門mén是shì你nǐ最zuì喜xǐ歡huɑn的de？會huì是shì數shù學xué嗎mɑ？如rú果ɡuǒ是shì，那nà么me你nǐ是shì否fǒu想xiǎnɡ當dānɡ數shù學xué世shì界jiè的de高ɡāo手shǒu，成chénɡ為wéi像xiànɡ“數shù學xué王wánɡ子zǐ”高ɡāo斯sī一yí樣yànɡ的de人rén嗎m

著名數學家高斯小時候就很善于動腦筋思考問題。有一天他的老師比特納說：“今天給大家出一道算術題，誰算完了，誰就可以先回家吃飯！”說完，他把題目寫在了黑板上，題目是這樣的：1+2+3+4+5+……+100=同學們都低頭做題，老師開始看起了書?？蓻]等老師看上兩頁，就聽見小高斯說：“報告老師，我做完了?！北忍丶{頭也沒抬，就說：“這么快就做完了，肯定不對，回去重做吧?！?span class="hl">高斯卻說：“不會錯的，請你也算一 算，這道題的答案是多少呢？你用了多久得出答案的呢？肯定是5050

出色的數學家，叫高斯。在高斯9歲的時候，他的老師給同學們出了一道數學題：從1加到100，和是多少？很快，高斯舉起手，說：“老師，答案是5050?！崩蠋熀荏@訝，高斯怎么能在這么短的時間內算出答案呢。其實，高斯并不是按從1到100的順序逐個數相加的，而是將1和100相加等于101，2加99等于101，3加上98等于101，……這樣一直加，就會有50個101，也就是1加到100的和是5050。高斯這么小就能解答出這么難的問題，真是讓人佩服??！按照高斯的計算方法，

題○聰 聰數學家高斯還在上小學一年級的時候，有一天他的數學老師給學生們出了一道題目是：因為加法剛教不久，所以老師覺得出了這道題，學生肯定是要算很長時間的。但是才一轉眼的時間，高斯已停下了筆，已經將答案算出來了，就是55。老師聽了很滿意，就問高斯如何算出來的。高斯回答：“我只是發現1和10的和是11、2和9的和也是11、3和8的和也是11、4和7的和也是11、5和6的和還是11，又因為11+11+11+11+11=55，所以我就是這么算出來了?！崩蠋熗瑢W聽了

200444)非高斯脈動風壓的非迭代模擬算法李錦華1, 李春祥2, 蔣 磊2, 鄧 瑩2(1.華東交通大學 土木建筑學院，南昌 330013; 2.上海大學 土木工程系,上海 200444)建立了無需反復迭代的非高斯隨機過程模擬算法，避免了反復迭代可能出現不收斂的問題?；诜蔷€性平移過程，詳細分析了潛在高斯隨機過程與非高斯隨機過程的轉換關系。通過反證法證明了非高斯隨機過程的目標功率譜與邊緣概率分布函數需要協調一致，并建立了判斷非高斯目標功率譜與邊緣概率分布

數學家高斯還在上小學一年級的時候，有一天他的數學老師給學生們出了一道題目是：因為加法剛教不久，所以老師覺得出了這道題，學生肯定是要算很長時間的。但是才一轉眼的時間，高斯已停下了筆，已經將答案算出來了，就是55。老師聽了很滿意，就問高斯如何算出來的。高斯回答：“我只是發現1和10的和是11、2和9的和也是11、3和8的和也是11、4和7的和也是11、5和6的和還是11，又因為11+11+11+11+11=55，所以我就是這么算出來了?！崩蠋熗瑢W聽了以后，都對

········高斯（1777年—1855年），是德國著名數學家。他是近代數學奠基者之一，有“數學王子”之稱，和牛頓、阿基米德一起，被譽為“世界三大數學家”?！ぁぁぁぁぁぁぁぁぁぁぁぁぁ?span class="hl">高斯獎你知多少··············高斯獎為紀念高斯而設，主要用于獎勵在應用數學方面取得成果者。由國際數學家聯合會和德國數學家聯合會共同頒發。每4年頒發一次，獲獎者的年齡不設限制。獎勵為一枚繪有高斯肖像的獎章和一筆獎金?！ぁぁぁぁぁぁぁぁぁぁぁぁぁお務麓罅料唷ぁぁぁぁ?/div>

數學大王·中高年級 2017年3期2017-03-23

小高斯的大發現德國著名科學家高斯（1777—1855）出生在一個貧窮的家庭，高斯八歲時進入鄉村小學讀書。教數學的老師是一個從城里來的人，他覺得在一個窮鄉僻壤教幾個小孩讀書，真是大材小用。一天，高斯的數學老師說：“你們計算從1加2加3一直加到100的和，誰算不出來就罰誰不能回家吃午飯?！崩蠋熤v完就一言不發地坐在椅子上看小說。教室里的小朋友們拿起石板開始計算起來：“1加2等于3，3加3等于6，6加4等于10，……”還不到半個小時，小高斯就拿起了他的石板走上前去

持續思考的數學家高斯說起數學家中最出名的天才，也許就是高斯了。你知道嗎？高斯在三歲時，就已經學會計算了。有一天，高斯觀看父親計算幫工們的工錢，他父親念叨了半天總算報出總數。這時，高斯用微小的聲音說：“爸爸!你算錯了，應該是這樣……”父親驚異地再算一次，果然是算錯了。雖然沒有人教過高斯，但他靠平日的觀察，自己就學會了計算。高斯小時候家里很窮，冬天，爸爸總是要他早早地上床睡覺，好節省燃油?？墒?span class="hl">高斯很喜歡看書，所以他每次都帶著一棵蕪菁（像蘿卜的一種植物）上床。他

知道著名的數學家高斯吧！他上小學的時候，老師出一道題目：1+2+3+4+……+100等于多少？高斯用“總和=（首項+末項）×項數÷2”的方法，很快得出了得數，顯得很巧妙?？墒前堰@種解法用在下面這道題上，就沒那么巧妙了。題目：（2+4+6+……+1994）-（1+3+5+……+1993）=？按高斯的方法可這樣算：（2+4+6+……+1994）-（1+3+5+……+1993）=（2+1994）×（1994÷2）÷2-（1+1993）×（1994÷2）÷2=19

，都只適用于平穩高斯隨機過程。然而，在工程實際中結構承受的載荷經常受到外來隨機激勵的影響，使得真實載荷表現出一定的非高斯性。如果非高斯特性比較明顯，將會對結構產生巨大的損傷，不容忽視［4］。因此，有必要研究非高斯隨機過程下振動疲勞壽命估計。目前，國內外解決非高斯隨機過程下的振動疲勞壽命估計問題的方法較少，國外一般利用非高斯載荷的峭度因子進行經驗修正，誤差較大［5］。按照解決高斯隨機過程下振動疲勞壽命估計的思路，解決非高斯問題也需要一個相應的隨機應力幅值概率

實際中，一般基于高斯假設對隨機振動信號進行統計分析和處理。然而越來越多的研究發現非高斯振動信號在實際環境中廣泛存在[1-4]，忽略振動信號的非高斯性往往會導致過大的計算偏差甚至錯誤的結果。Steinwolf等[5]研究了湍流邊界層在機翼蒙皮所引起振動的非高斯性。葉繼紅等[6]研究了大跨屋蓋脈動風壓的非高斯特性。Rouillard[7-8]分析了車輛振動環境的非高斯性，并提出了一種基于迭代算法的高斯分解方法。Rychlik等[9-11]對海浪及其引起的振動載

實際中，一般基于高斯假設對機械振動信號進行統計分析和研究。但是，近來越來越多的學者注意到機械振動的高斯性假設在某些情況下是不成立的，機械隨機振動的非高斯特性開始受到關注。Steinwolf[1]研究了湍流邊界層在機翼蒙皮所引起振動的非高斯性。Gioffré[2]，Gurley[3]和董欣[4]分別研究了風引起的振動載荷的非高斯性。Rouillard[5]深入研究了車輛振動環境的非高斯性，并提出了一種基于計算機程序的高斯分解方法。Rychlik等[6-8]對

102～103）高斯；大型電磁波可產生一二萬（104）高斯的磁場；在極低的溫度下，超導磁體的磁場高達幾萬到十幾萬（104～105）高斯；人們竭盡全力想獲得更強的磁場，可是在實驗室條件下，如進行激光引爆，把化學能轉變為瞬時磁場能，最大只能達到106高斯。自然界磁場強弱之懸殊可就令人膛目結舌了。我們居住的地球，其表面磁場最大為0.68高斯；離我們最近的天體月亮，磁場相當弱，個別地區才大到300伽瑪（3×10-3高斯）；在銀河系的星際空間，磁場弱到10-6高斯；

理論一般是建立在高斯噪聲基礎上的，但是在實際問題中，高斯噪聲的假設往往難以滿足要求。其實，在現實中碰到的許多噪聲一般不是單一的，往往都是混合噪聲，大都是非高斯噪聲，當然可能是雙模甚至多模的，而雙模噪聲是兩種噪聲迭加成的簡單混合噪聲，兼容了高斯噪聲和一些非高斯噪聲，從整體上說屬于非高斯噪聲，其研究要比高斯噪聲復雜，但能說明混合噪聲的一些特性，比高斯噪聲更具一般性。在一些實際問題中，如果把噪聲看成雙模噪聲，信號的檢測可能會更準確。因此，雙模噪聲比高斯噪聲更現實