張思勝



【摘要】本文主要以概率論在高等數學中的應用研究為重點進行闡述,以目前高校學生在高等數學教育中的實際情況為依據,首先分析高等數學教學現狀,其次介紹概率論基本概述,再次從幾個方面探討概率論在高等數學中的有效應用,最后闡述高等數學學習思考,旨在為相關研究提供參考資料.
【關鍵詞】概率論;高等數學;有效應用
概率論與高等數學是高校理科專業的兩門非常重要的基礎課,也是本科學生相關專業考研的必備課程.針對高等院校而言,高等數學課程的內容多,知識點錯綜復雜,難度也比較大,特別是涉及證明和計算的相關問題,而把概率論和高等數學的證明與計算進行結合,則可以降低高等數學學習難度,幫助學生在有限的時間內解決問題,還可最大程度挖掘學生的學習潛能和興趣.針對概率論在高等數學中的應用,筆者給出以下相關分析與建議.
1 高等數學教學現狀
(1)學生學習目標不明確,學習動力不足.很多學生對為何學習數學課程很困惑,甚至部分專業對開設高等數學課程也有被動性,不理解數學課程對專業課程建設及學生培養方面的重要性,導致即使開設了高等數學課程,課時卻很少,這就造成教師為完成教學任務不得已加快教學進度,結果就是內容多,進度快,學生無法接受和消化,導致學生逐漸失去學習興趣.另外,目前融入專業背景的實際案例教材較少,學生自主學習的課程資源較少,也影響了學生自身主觀能動性的發展.
(2)高等數學學習習慣尚未形成.高等數學內容相對抽象且難以理解,學生在學習中即便可以記憶數學概念,卻無法深入理解和掌握數學概念,缺乏獨立的思考與學習,在課堂上總是被動學習知識,學習目標不夠明確,且過分依賴教師,久而久之學生學習習慣無法形成.
2 概率論基本概述
概率論主要是針對隨機性與不確定性現象產生的一種思想,起源于17世紀中期,存在于“伯努利大數定理”的內容中.在概率論的深入發展背景下,其應用范圍不斷拓寬,特別是在數學學科中,概率論得到了充分的發展支撐.對于概率論的體系,概率分布是基礎概念,按照概率分布的特征能夠對問題進行有效化簡.
3 概率論在高等數學中的有效應用
(1)借助概率分布理念,化簡數學問題.此種解決問題方式的使用,可以幫助學生掌握概率論和高等數學之間的關系,便于學生學習積極性的提升.比如,利用概率論知識解決極限問題.
實際上,形如ann! 的極限求值均可構造λ=a的泊松分布求值,再用級數收斂的必要性去判斷即可.
在高等數學的學習中,一些數列極限問題的證明和計算比較煩瑣,若結合概率論的知識去解決,可達到事半功倍的效果.
(2)按照隨機變量模式,計算級數和廣義積分.概率論中,隨機變量具備的數字特征以方差與數學期望的形式為主,按照隨機變量模式中的方差與數學期望之間的關系,我們能夠巧妙地進行高等數學求級數和及廣義積分的計算.在級數計算難度比較大的情況下,若在計算期間引入方差與數學期望兩者的關系,則可使問題化繁為簡,清晰明了.
其實,對形如 n2abn-1(b>a>0)的級數都可用概率論中的幾何分布求得,而且不煩瑣.另外,一些其他類型的級數求和也可用概率論中的一些概率模型(如泊松分布、二項分布、超幾何分布等)進行計算,計算速度快且易于理解.
利用概率論的相關知識解決高等數學的部分問題,清新有效,也可提高學生學習高等數學的興趣.
(3)不等式的證明是高等數學學習中的一個難點,如果能夠結合概率論的知識進行解決,會讓問題簡單且易于理解,同時也能給人耳目一新的感覺.
利用概率論中方差的非負性可使得一些不等式證明過程簡單化.
4 高等數學學習思考
其一,關注基礎知識的掌握和消化.基礎理論知識主要存在于定理、論證以及各種模型之中,我們應了解其實質,致力于自身解決實際問題能力的提升.推導作為高等數學的精華與內涵,需多次揣摩與學習,方能掌握.
其二,明確學習目標,強化學習方式.對于高等數學的學習,要抓住主要矛盾,對概念務必理解透徹,做到課后及時總結與歸納,強化數學知識的積累,時刻明確學習目標,全面了解知識點之間的內在關聯,梳理學習思路和方式,提高高等數學的學習成效.
其三,注意學習方法的創新,利用各學科交叉點尋找解決問題的新思路、新方法.18世紀,法國數學家蒲豐就提出一種計算圓周率的概率方法——隨機投針法,也就是我們熟知的蒲豐投針實驗.這個實驗是第一個用幾何形式表達概率問題的例子,也是首次使用隨機實驗處理確定性數學問題,為概率論的發展起到一定的推動作用.
其實,概率論知識及方法在高等數學中的應用非常有效.將高等數學知識作為基礎與工具研究和解決實際問題,不僅能提高學生的學習效率,而且能讓學生體會到學科交叉為解決問題帶來的創新性和生命力,從而激發學生的求知欲.對于高校學生而言,高等數學的知識抽象,難于理解,容易降低學生的學習積極性.在這種情況下,我們要轉變觀念,積極尋找有效的學習方式和途徑,針對一些高等數學問題,可引進概率論思想,探索數學知識的奧秘,加強自身解決問題的實踐能力.
【參考文獻】
[1]滕吉紅,魯志波,黃曉英.在《概率論與數理統計》教學實踐中反思《高等數學》教學\[J\].高等數學研究,2017(1).
[2]王澤龍,朱炬波,劉吉英.數學建模在概率論與數理統計教學中的應用\[J\].高等數學研究,2019,22(01):117-119.
[3]楊曉華,徐烈民.不等式證明的概率方法\[J\].高等數學研究,2010,1(13):72-73.
[4]盛驟,謝式千,潘承毅.概率論與數理統計:第四版\[M\].北京:高等教育出版社,2018.