一、数学通讯问题征解算不算论文？

严格意义上讲，数学通讯问题征解不算论文，只有article类型的才算是类型。

二、数学建模论文的问题重述怎么写？

数学建模论文的问题重述是指在论文的引言部分，对所研究的问题进行简明扼要的回顾和概述。这段话需要包括对问题的描述、背景和意义的说明，以及研究目标、方法和创新之处的提及。

通过问题重述，读者能够快速了解论文的研究范围和目的，为后续内容的阐述打下基础。

三、数学通报数学问题解答算论文吗？

这个算。如果能在数学通报上，解答问题 ，级别是很高的的，当然算论文。

四、数学建模论文中问题重述要怎么写？

1.确保问题清晰：问题重述应该确保问题本身清晰、明确，没有任何歧义或模糊之处。可以先将问题用英语写出来，然后再翻译成中文，以确保准确无误。

2.突出问题的本质：问题重述应该突出问题的本质，即问题的核心要点。要明确问题的背景、影响和目的，以便读者更好地理解问题的意义。

3.确定研究范围：问题重述应该明确研究范围，即问题所涉及的对象、领域和时间等。这有助于读者更好地理解问题的重要性和相关性。

4.突出研究价值：问题重述应该突出问题的研究价值，即问题对于学术界或实践界的意义和贡献。要明确问题的理论和实践意义，以便读者更好地理解问题的价值和影响。

五、数学专业论文答辩提问什么问题？

您好，以下是一些可能的数学专业论文答辩问题：

1. 您的研究背景是什么？为什么选择这个话题？

2. 您的研究问题是什么？它是如何与之前的研究相关的？

3. 您的研究方法是什么？您选择这种方法的原因是什么？

4. 您的研究结果是什么？它们是否与您预期的一致？

5. 您的研究中使用的数据和实验是否可靠？您如何确保了它们的可靠性？

6. 您的研究对该领域的贡献是什么？您的研究有何实际应用？

7. 您在研究过程中遇到的主要困难是什么？您是如何克服这些困难的？

8. 您的研究中可能存在的局限性是什么？您将如何解决它们？

9. 您的论文有什么亮点和创新点？您的研究成果是否可以推广到其他领域？

10. 您对未来的研究方向有什么建议？您计划在未来继续研究这个话题吗？

六、数学小论文？

我只能帮你一篇 数学论文“神奇的莫比乌斯圈” 莫比乌斯圈是一种只有一个面，一条线的曲面。 　　数学历史上流传着这样一个故事：有人曾提出，先用一张长方形的纸条，首尾相粘，做成一个纸圈，然后只允许用一种颜色，在纸圈上的一面涂抹，最后把整个纸圈全部抹成一种颜色，不留下任何空白。这个纸圈应该怎样粘？许多人绞尽脑汁也没有想出来，他们觉得：如果是纸条的首尾相粘做成的纸圈有两个面，势必要涂完一个面再重新涂另一个面，不过这样就不符合涂抹的要求了。 　　对于这样一个看来十分简单的问题，数百年间，曾有许多科学家进行了认真研究，结果都没有成功。后来，德国的数学家莫比乌斯对此发生了浓厚兴趣，他长时间专心思索、试验，也毫无结果。有一天，他被这个问题弄得头昏脑涨了，便到野外去散步。新鲜的空气，清凉的风，使他顿时感到轻松舒适，但他头脑里仍然只有那个尚未找到的圈儿。　　一片片肥大的玉米叶子，在他眼里变成了“绿色的纸条儿”，他不由自主地蹲下去，摆弄着、观察着。叶子弯曲着耷拉下来，有许多扭成半圆形的，他随便撕下一片，顺着叶子自然扭的方向对接成一个圆圈儿，他惊喜地发现，这“绿色的圆圈儿”就是他梦寐以求的那种圆圈。 数学中的知识，很多都来自生活

七、数学问题（还钱问题）？

用每个人借来的钱数减去借给别人的钱数，正的是他借来的钱数的净值，负的是借出去的净值。四个数的代数和为零。 这样就简化了这道题。 结果是乙丙丁都是10，甲是-30，证明甲净借出30。 所以乙丙丁各还甲10就可以啦~ 最少只要动30钱就可以将所有欠款一次付清

八、数学益智问题？

（）-（）=1

（）-（）=2

（）+（）=7

（）+（）=9

将上面四个等式左右分别相加

得到

（）+（）+ （）+（）+ （）+（）-（）-（）=1+2+7+9=19

由于1+2+3+4+5+6+7+8=36，（36-19）/2=8.5

所以，那两个减数的和一定等于8.5，而这是不可能的，因此无解。

是不是你题目写错了？

还有一种方法

（）-（）=1 两数肯定1奇1偶

（）-（）=2 两数肯定同奇或同偶

（）+（）=7 两数肯定1奇1偶

（）+（）=9 两数肯定1奇1偶

因此不可能

九、数学向量问题？

向量a，b，c不一定是首尾相接啊，也许是a，b尾尾相连，a，c首首相连，b，c首尾相连，这样的话a，b，c相加就不是零向量了

十、数学符号问题？

常用标准二项分布的正确表示应为ξ~b(n,p) ,

ξ 就是一个随机变量，它的分布符合二项分布B(n,p),其中n表示试验次数，且试验两两相互独立的，p表示每次试验的成功的概率，就是说符合条件的概率,而“~”表示一个随机变量符合某种分布，前面是随机变量，后面接某种分布。常用的分布有正态分布N（μ,σ^2)，超几何分布，泊松分布（Posisson),指数分布，等等。

至于P(ξ=k)，表示当ξ的值为k时的概率是多少的一种表示方法。至于后面的

g(k,p)似乎不是常规符号表示，不同的书本代表的意义不同。