数学英文论文写作

SCI论文写作一般可分为标题、摘要、引言、材料与方法、结论、讨论、致谢、参考文献八部分。 标题：SCI论文写作的标题必须符合文章内容而简明、准确表达论文的性质和目的。文题要相扣、标题通常由名词性短语构成，如果出现动词，多为分词或动名词形式。标题不能太长，一般希望一篇论文标题不要超过100个英文字符。 摘要：SCI论文写作的的摘要重在说明全文通过什么样的方法取得什么样的结果，资料数据，提出有意义的结论（包括阳性及阴性）。具体按四要素来书写中、英文摘要：目的、方法、结果、结论。结论中、英文内容要一致。摘要以200-300字为宜。关键词5条。英文摘要也应包括文题、作者姓名（汉语拼音）、单位名称、所在城市名等。作者应列出前3位，3位以上加序言：过去研究的情况、方法、目的和所获得的主要成果或特点。此处不宜超过100～200字。 引言：SCI论文写作的引言部分提出课题背景，总结前人研究成果、现实情况及存在问题，采取适当的方式强调本人在本次研究中最重要的发现或贡献。 材料和方法：这是SCI论文写作的执行科研的关键之处，对于要进行的研究工作，必须按照实际情况，在事先选择好适合一定条件、数量的研究对象采用的特定实验、诊断或治疗方法（包括实验步骤、方法、器材试剂、药品），经过一定时期的观察，相同条件下的对照组，与他人结果比较并综合分析。如果审稿者认为实验材料和方法有缺陷，则该论文的设计也有缺陷。其结果是该论文被拒绝，其重点在于完整的描述。 结论：将原始资料全部集中起来，随机、客观地加以分析，不用特意地加以挑选。对于一些阴性结果，不必全部列出。尽量组织严密，符合逻辑、进行对比观察，在检验过程中不一样地方加以修正、补充。SCI论文写作在结论的问题中避免以假设来证明假设，以未知来说明未知，并依次循环推论。 讨论：SCI论文写作的精髓，主要是研究结果的解释和推断。概述实验条件的优缺点，本人结果与其他学者结果的异同，突出新发现、新发明;解释因果关系，说明偶然性与必然性；急需研究的方向和存在的主要问题。说明研究局限性对结果的影响。 致谢：SCI论文写作的致谢部分主要表明该研究是什么资金或基金资助的情况下完成的并对参与人员和单位表示感谢即可。 参考文献：所列参考文献的目的，在于引证资料（观点、方法等）的来源，不可随意转抄。一般要求引用文献者必须用阅读过的重要的、近年的文献为准。论著10条左右，论著摘要5条，综述20条左右，参考文献的引用要根据收录参考文献的原则。 以上内容由辑文编译整理，转载请请注明出处！

还是你自己去翻译好。

In recent years, has become a regional decomposition algorithm is effective algorithm of partial differential equation, the domain decomposition method of complex or large domain decomposition into or without overlap area in the area, using various algorithm subproblems, by domain decomposition, each area between parallel computation, this method can be due to allow one in different area on the different characteristics of model using discrete method, and is helpful to improve the accuracy, on the other hand, because each area in solving independently and computing speed and greatly increased. This paper focuses on the thermal equation of difference scheme introduces the overlapped overlap and two regional decomposition method. The three chapters, the first chapter for quotation, briefly introduces the situation and regional decomposition algorithm, this paper discussed the basic. Dawson, the first chapter of heat conduction equations solving regional decomposition algorithm of decomposition error estimation algorithm, then will spread to thermal equation, this difference format tightly overlapping region decomposition algorithm is in this algorithm, the algorithm by introducing the inner boundary is divided into several regional at sub-domain, area within the boundaries between points with long strides in explicit calculation, the son of area calculation using implicit form small area, can also be different step length, once the inner boundary point value is calculated, and the calculated regional can completely parallel, and gives corresponding prior error estimation. The third chapter, the main difference equations of heat using a tight overlaps domain decomposition algorithm, which is a new type of calculating heat conduction equations of the numerical solution differential algorithm based on parallel algorithm and regional correction in each area, the area on the residual correction, the area between parallel computing. The convergence of the algorithm is proved.

In recent years, domain decomposition method for solving partial differential equations has become one of the effective method, domain decomposition method to complex or large-scale decomposition into several overlapping or non-overlapping sub-regions, and then in the sub-region algorithm for the use of sub-issues , by means of domain decomposition, each sub-region can be calculated between parallel, one hand this approach allows different sub-regions on the model characteristics for different sub-discrete method, which will help improve accuracy, on the other hand as can be independent of each sub-region method to solve the issue, and it greatly increased the computational speed. In this paper, the heat equation introduced Compact Difference Scheme for the two non-overlapping and overlapping domain decomposition method. The full text of the first chapter, an introduction, a brief introduction and overview of domain decomposition method discussed in the paper the basic period. Chapter II, Dawson, who presented the first on solving the heat equation domain decomposition method for differential analysis of the error estimates, then the main heat equation of this algorithm is extended to compact difference scheme, this algorithm is non-overlapping domain decomposition method, in which algorithm to solve by introducing point within the boundary area divided into several sub-domains, sub-region within the boundary point between the value of the format with step length was calculated in each sub-region points calculated using implicit small step, sub-regional step length can be different, once inside the boundary point values have been calculated, the sub-region between the fully parallel computing, and the corresponding a priori error estimates. Chapter III, mainly the heat equation compact difference scheme for the use of a kind of overlapping domain decomposition algorithm, which is a new type of calculation of heat conduction equation numerical solution of the parallel differential algorithm, the algorithm based on domain decomposition and subspace correction, in each sub-region on residual correction, between the various sub-regions can be parallel. Prove the convergence of the algorithm最正确的答案谢谢采纳楼一的，你误人子弟啊

摘要:在命令按照Akaike信息标准(AIC)为部分大小摘取决定论成分从倾向非固定时间序列,回归分析和意味着茧细丝的大小被提出,和决定论成分被摘取从大小串联的茧细丝在附近分析随之发生.试验模仿决定论构成的on9cocoon范畴被实行, 和实验结果被分析.通过分析和试验,选择回归方程在附近AIC的次序和协同因素是有益准确描绘部分价值和平均数间的关系是闻名的.这研究是也非固定时间序列串联的有用对于预处理.引入在分析方面按尺寸排列茧细丝的串联((金色大小弯曲),那里一些吸引专家的研究[12]有趣的统计的问题存在.在测量和调查一些茧范畴的细丝大小之后,这个茧范畴的大小串联数据能被得到.这些数据能被认为是随着不同长度按照倾向和 autocovariance[[3]是非固定的时间序列串联的家庭.在使串联长度统一之后,我们能随着同样的长度[[45]得到非固定时间序列串联的家庭.为了更远学习这类型的时间序列,是对摘取决定论(金色倾向)和有可能的成分必要的.为数学描绘,起初,大小系列的茧细丝被回归方程in4-次序有的争辩的长度描绘.因为那研究还没有分析串联的有可能的成分,the4th次序回归方程不能一些茧范畴的完全描绘细丝大小和不能被用来模仿串联.在那以后 ,时间序列分析的方法被用来学习串联,决定论和有可能的成分被从串联摘取,梯子汽车-返回的模范已经被建议.有可能的成分是分析和模拟的某样的人随着有限长度和很好仿真结果是时间序列取得[67].有从系列摘取决定论成分两方法,一是要线地使系列有的长度争辩回归,用争辩的和其他的是要线地使系列的部分大小回归对不起，我已经把我能翻译的都翻译了！大概是这个意思！sorry！

英语毕业论文写作感想

研究层面

第一，选题不当

写好英文论文要把握两个「R」：relevance(相关性)和rigorousness(科学严谨性)。选题不当属于相关性把握得不好。很多学生论文的选题缺乏创新性，最具代表性的是跟风写作。什么课题是热点，就追做什么课题，而不是知己知彼，科学选题。跟风选题的弊端很多：首先，容易和“牛人”做的课题重叠，这叫市场定位不清。如果把文章看作是公司的一个产品，那么牛人的课题组就是大公司，团队实力强，起点高，市场营销能力也强。换句话说，就算你写出了与牛人同等质量的好文章，和牛人的组比起来论文发表也是问题。其次，缺乏科学严谨性，很多学生选题不考虑问题的可验证性，想的更多是有没有创新性。例如，一个科研小组根本不可能拿到金融高频交易数据，却想做基于高频数据的金融挖掘课题，最终只能无疾而终。最后，绝大多数科研是需要产出的，因而必须考虑研究的应用价值在何处。学生经常遇到的情况是，文章写完了，甚至发表了，却很快被尘封了，因为文章选题不具有应用价值。

那么，应该如何选题?在我看来，选题就像是公司创业选择方向，要练好眼力、定力和产生市场壁垒的能力。练眼力，既要培养广度，也要培养深度。首先要学会泛读相关领域的文章，能触类旁通。找到研究空白后，要能精读与研究缺口相关的文章，做到如数家珍。无论泛读还是精读，都需要有好的定力，这恰恰是很多学生所缺乏的。大多数学生喜欢急于求成。其次，选了一个好的题目，具备了先发优势，还要考虑可能面临的竞争。在竞争面前，提炼市场壁垒能力。

第二，对相关问题的研究现状缺乏了解

写文章首先要对问题的研究现状有基本的了解，前面说的泛读就可以帮助我们了解研究现状。从事科研工作的人员越来越多，可发表论文的会议和期刊杂志也越来越多，这就容易导致我们会漏读一些相关的文章。找相关性文章的原则是：首先，要搞清楚所在行业的顶级、次级的会议和期刊。研究问题的现状一定不能遗漏这些会议和期刊上的相关文章，这些文章的作者可能就是你要发表的文章的审稿人。我们发表文章的时候也应该发表在好的会议和期刊上，这样文章受关注的程度也高。其次，要了解世界各地在该研究问题上比较有影响力的研究小组。要经常浏览他们的网站，实时追踪他们的研究动态，做到知己知彼。他们同样也是潜在的审稿人。

当了解相关的参考文献后，文章引用要注意几个问题：第一，有限度地自引用;第二，引用其他研究组的相关文章要做到尽可能平衡;第三，引用其他文章时，首先要肯定这些文章的闪光点，其次指出和自己所做工作的不同，尽可能不过于负面批评他人的文章。因为我们写文章的目的是让人欣赏我们的工作，所以指出不同就足够了。

第三， 没有贡献或者贡献不明确

通常文章被拒的主要原因是没有贡献、贡献太小或者贡献不明确。造成这个结果有两种可能。第一种是文章确实没有大贡献。许多文章的贡献只是现有技术的组合，或者对现有方法的微小改进。在这种情况下，学生往往还喜欢过度夸大文章的贡献，结果适得其反。第二种是文章其实有很好的贡献，但是作者没能展示出来。在科研竞争日益激烈的环境下，我们要站在审稿人的角度去思考问题，审稿人通常每年面对非常巨大的审稿任务，很多情况下是审稿人的学生完成具体的审稿工作。这就意味着，如果作者没有清晰地展示自己的技术和方法的独特性，没有提供充分、科学的验证结果，那么审稿人很难发现文章的贡献，最终导致文章被否定。其实写论文要求我们要讲好一个故事，这个故事要生动，同时要逻辑清晰、背景清楚、细节明了，还要经得起推敲。

另外，在学术界有滥用数学公式的现象。有些作者在明知自己的文章没有什么贡献的情况下，有目的地加入许多不必要的数学公式。目的是「如果我不能说服他们，那只能迷惑他们(If I cannot convince people, just confuse them)」。虽然有很多文章最终靠滥用数学公式被录用，但这样的文章是不具有生命力的。

第四， 问题的挑战性没有充分展示

写研究论文的一个关键点是要在文章中不停地强调问题的挑战性，在摘要、介绍、方法、实验和结论中都要展示。很多学生写的文章只是简单地描述问题、方法和实验结论，没有强调问题的挑战性。整篇文章就像白开水，很难给读者留下深刻的印象。通常描述问题的复杂性的最好方式是通过图示或者举例说明，比如通过一个例子介绍算法的工作，或者运用图示显示整个算法的流程。因为只有作者最了解问题的挑战性，所以作者应该动脑筋以最简单、最直接的方式把问题的挑战性展示出来，并且在全文中不断地用不同方式进行强调。

第五，研究方法缺乏验证或验证不足

科研文章离不开科学的验证。总结起来，有4种验证模式：第一种，最严格的验证就是理论证明，比如严格的计算复杂度推导，或者上界/下界的理论确定。但是在很多情况下，特别是在计算机科学领域，有些研究方法没办法用纯粹的理论证明，于是可以采用第二种混合办法―有一些步骤可以被理论验证，不能被理论验证的部分可以用实验验证，比如数据包在网络节点间的往返时间。在部分研究方法也无法用理论验证的情况下，可以用第三种纯粹实验的办法。该方法的严格程度不如前两种，但至少可以证明问题的解决办法在某些情况下的可行性。对于很多应用型计算机问题，纯粹实验验证方法被广泛使用，但也有其局限性。科学严谨度最低的是第四种验证方式――案例验证。在某些情况下，大规模的实验难以进行，只好提供几个成功的案例。文章中提到的研究方法在提供的案例中是适用的，但结果不一定具有普适性。这四种验证方式的严谨性逐步降低。在做计算机科研的时候，有时候不得不在科学严谨性和可行性之间取得平衡。

对上述验证方式的选取一般奉行两条原则。第一，无论如何都要验证文章中的研究方法，要与现有方法进行比较。如果问题是全新的，现有方法中没有合适的比较对象，就要学会左右手互搏，设计多种验证方式，实现自我比较，选出最优方法。第二，尽可能选取科学严谨性高的验证方式。

写作层面

第六，组织混乱，缺乏逻辑性

一篇好文章通常可以让大同行读懂文章在研究什么问题以及为什么要进行研究。其实，好文章通常只描述一个故事(一个具有挑战性的问题)，问题的引出、挑战描述、解决方法、验证方法和结论都是一气呵成。逻辑性最难把握的是摘要和介绍。文章给人的第一印象最重要，而第一印象来自摘要，一个好的摘要通常写得引入入胜、紧凑、逻辑性强。摘要的最高境界是无法改动一字。有了好的摘要，还需要在介绍中讲出一个好故事，包括问题的背景、研究动机、具体问题、挑战性、解决方案、验证情况和最终结论。所以，能把文章写得深入浅出并且引人入胜的人，一定可以成为逻辑性很强的市场营销高手。

第七， 有无知的表现

有的学生写的文章经常犯些低级错误。顶级会议或期刊是不可能容忍低级错误出现的。一篇有新意的文章在时间上也是等不起的，所以要避免低级错误出现。哪些是容易犯的'低级错误呢?(1) 以非常严格的方式定义一个小同行都知道的概念;(2) 对相关问题的研究现状的了解有重大不足或错误，甚至故意忽视相关参考文献;(3) 文章引用错误或者不恰当;(4)应用不正确或者过时的验证法或验证工具;(5) 使用错误的实验数据;(6) 把常识当作新发现;(7) 文章写得不规范，或者不符合投稿要求;(8) 从数学教科书中大量拷贝所谓的严格的数学证明;(9) 过度夸大文章的贡献;(10) 试图隐藏文章中研究方法的缺陷与不足;(11) 虚报实验结果;(12) 在文章中对同一个实验进行重复性地不同展示。

第八，英文写作基础差

中国学生写英文文章共通的问题是英文写作的基础较差，其非常重要的一个原因是缺乏正规化的训练。科研文章的美感在于简洁、清晰、逻辑化。因为文章的目的是尽可能让更多人在短时间内看懂，而不是炫耀华丽的辞藻，所以英文写作要注意以下几个原则：(1)尽可能用短句，避免使用复杂句;(2)当介绍方法、算法的时候，一定要用例子、图例说明;(3)文章表达要生动，对图、表、例子、数学证明的使用也要平衡;(4)文章的排版要有美感，不要把所有的文字，或者所有的图、表堆积在一起，要均衡搭配。图、表、例子要尽可能靠近描述它们的文字;(5)一定不要有错别字和语法错误，如果不清楚就上网查询;(6)要学会正确地使用缩写单词，在文章中第一次使用时一定要定义，而且在文章中的使用要一致，尽可能使用大家都约定俗成的缩写，不要随意发明创造;(7)要培养鉴赏美学的能力，首先要会欣赏美的文章，其次才谈得上创造美的文章。

第九， 写作不够专业化

好的文章一定要展示作者的专业化。一篇专业文章的选题，首先要让人耳目一新，至少给人的第一印象要好。其次要能清晰准确地指出文章的问题和方法的独特性，并让人了解问题和方法的难点、挑战性在何处。第三，一篇好文章就像一个活生生的人，要有血有肉，各种该有的元素都要具备。第四，文章格式要专业化，要用最高的职业标准要求自己，比如一定用LaTeX写文章，画图也一定用最专业化的画图软件，要多看打印机打印出来的效果，注意细微之处。只有这样，文章才能达到至少看上去很美。第五，平时多留意、多收集真的很美的文章，甚至可以不是自己研究方向的文章，把这些文章装订成册，经常看，才能培养出对美的文章的感觉，才能学会欣赏。只有这样，才真正有机会写出很美的科研论文。

摘要：为了提取确定性部分 从趋势非平稳时间序列，回归分析 由赤池信息准则（国际慈善协会）的市场规模 和平均粒径的蚕茧丝介绍和 确定性部分是从一系列的大小 蚕茧丝的分析结果。实验 模拟确定性成分on9cocoon类 进行，与实验结果进行了分析。 通过分析和试验，众所周知，选择 该命令和系数的回归方程的汽车工业是 有利于准确地描述之间的关系 部分价值和平均值。这项研究也是有益的 预处理的非平稳时间序列。 导言 在分析尺寸系列（或大小曲线）蚕茧 长丝，还存在着一些有趣的统计问题， 吸收专家研究[ 1,2 ] 。经过测量和 调查长丝规模一些茧类别，大小 这一系列数据茧类可以得到。这些 数据可以被视为家庭的时间序列与 不同长度，这是从非平稳趋势 和自协[ 3 ] 。统一后的一系列长度，我们 能获得家庭的非平稳时间序列的 同样长度[ 4,5 ] 。为了进一步研究这种类型的时间 系列，有必要提取确定性（或趋势） 和随机成分。 对于数学描述，在第一，大小系列 蚕茧丝介绍了回归方程in4 - 为了与论点的长度。因为这项研究并没有 分析了随机组成部分系列， the4th 为了回归方程不能完全说明 纤度的一些茧类和无法使用 模拟系列。此后，方法，时间序列 分析用来研究系列，确定性和 随机成分提取系列， 阶梯自回归模型已提议。那个 随机组成部分进行了分析和模拟的时间 一系列有限长度，相当不错仿真结果 实现[ 6,7 ] 。有两种方法提取 确定性部分的系列，一个是倒退 线性的系列长度参数，另一个是向 回归线性部分尺寸的一系列的论点