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report_national Mathematics Day 2024
在2024年12月24日星期二，计算机科学系举办了2024年国家数学日，举办了引人入胜且有见地的折纸竞赛，致力于表彰Srinivasa Ramanujan的数学才华。这次活动汇集了学生和教职员工，通过折纸的迷人手工艺是日本折叠式折叠式艺术，探索数学和艺术的交集，可促进空间可视化。折纸和数学的意义：折纸虽然一种艺术形式，但植根于数学，尤其是几何和空间推理。它涉及形状，对称性和比例等概念，这是数学思维的关键。旨在证明纸张折叠如何将复杂的数学思想变成视觉形式的竞争。折纸模型通常依靠数学算法和定理来实现精度。鼓励参与者通过在创作中运用对几何学和拓扑的理解来探索数学的美丽。目标：折纸竞赛的目的为：1）纪念Srinivasa Ramanujan的遗产并庆祝国家数学日。2）通过折纸表现出艺术与数学之间的关系。3）增强对对称，角度和比例等几何概念的理解。4）通过激发参与者创建创新的折纸模型来促进数学创造力。5）为学生才华和创造力提供了一个平台，以将数学与艺术相结合。
科学与数学
简介数学对科学至关重要，但可选。数学提供了一种简洁而精确的语言和科学研究的强大工具，但它可以给人以误导性的印象，即科学从根本上基于数学。实际上，科学的基础在于观察，而不是数学。科学知识可以用自然语言表达，尽管这往往不那么简洁。虽然数学是可靠的，但科学本质上是经验和可伪造的。从观察或从现有知识中得出的任何科学理论最终都基于经验观察的验证，因此可以验证。数学可以通过基于现有知识进行严格的转换来丰富科学理解。但是，必须通过经验观察来验证进行数学上进行的科学预测或扩展。所有基本的科学理论，原则和法律源于观察，不能仅来自数学。因此，尽管数学对科学至关重要，但它本身并不是科学学科。这些见解有助于我们确定同等知识，从而通过数学推断和推论扩展了我们的理解。他们还揭示了知识的分层结构，阐明了系统中每一层的可靠性，并提出了最终可以得出其他知识的基础原理的概念。本文旨在阐明这些概念。
数字理论硕士数学
1 Arrithmetic Welfares 1 1.1 Arrithmetic函数。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1.1.1。。。。。。。。。。。。。。。。。1.1.2可维护函数ϕ（n）。。。。。。。。。。。。。。。。。3 1.1.3关系。。。。。。。。。。。。。。。4 1.1.4 ϕ（n）的产品。。。。。。。。。。。。。。。。5 1.1.5弧形功能。。。。。。。。。9 1.1.6 Dirichlet倒置和Mobius倒置公式。。。。。12 1.1.7 Mangoldt函数λ（n）。。。。。。。。。。。。。。。。15 1.1.8乘法函数。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 1.1.9完全乘法功能的示例。。。。。。20 1.1.10乘法函数的示例。。。。。。。。。。。。20 1.1.11乘法函数和DIRICHLET乘法。。。21 1.1.12完全乘法函数的倒数。。。。24 1.1.13 liouville的功能λ（n）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。28 1.1.14除数函数σα（n）。。。。。。。。。。。。。。。。。30 1.1.15广义卷积。。。。。。。。。。。。。。。。。。。32 1.1.16算术函数的衍生物。。。。。。。。。。。。34 1.1.17 Selberg身份。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。36 1.1.18练习。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。37 1.2算术函数的平均值。。。。。。。。。。。。。。。。。38 1.2.1大oh符号。具有函数的准确性。。39 1.2.2 Dirichlet的政党。。。。。。。。。。。。。46 1.2.3。。。。。。。。。。。。。。48 1.2.4。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。55
数学模型用于研究遗传变异的限制性核酸内切酶
它。因此，如果像mtDNA这样的圆形DNA具有m识别（限制）位点，则该酶在消化后将其分散成M段。限制位点的数量和位置随核苷酸序列而变化。相比，两个DNA序列的相似性越高，裂解模式越接近。因此，可以通过比较限制位点的位置来估计两个同源DNA之间的核苷酸取代的数量。同样，可以从两个或分类的DNA片段的比例中估算核苷酸取代的数量。Upholt（8）研究了这两个问题，但他的锻炼并不一般，似乎涉及一些错误。fur-hoverore，upholt不关注种群中DNA序列的异质性明显高度（5）。当研究紧密相关的物种之间的遗传差异时，有必要消除这种异质性的作用。本文的目的是开发一个更严格的DNA遗传差异数学模型，并提出了一种统计方法，用于分析限制酶研究的数据。在前四个部分中，我们要么假设人群中没有多态性，要么仅考虑一对生物（个体）之间的遗传差异。在第五部分中将删除无多态性的假设。
数学常数的统一共振模型
数学常数（例如π，E和φ）长期以来一直被认为是天然系统中几何，生长和自组织的基础。然而，常规数学将这些数字视为独立领域的新兴特性（几何，微积分和数字理论），而不是统一框架内的内在共振状态。动态新兴系统（代码）的手性提出，这些常数不是任意的，而是在主要驱动的共振字段中作为必要的相锁定结构出现。
数学-II 课程大纲
先决条件：掌握基本的坐标几何、统计学和微积分知识 总接触时长：60 小时 目的：数学是工程专业学生的支柱。数学课程根据工程部门的需求不断变化。教学大纲的设计考虑到了各类学生的新兴需求。课程非常重视各种内容的应用。本课程将培养学生进行精确计算的分析能力，并为学生提供继续教育的基础。 课程目标：完成本课程后，学生将能够 i) 应用克莱姆法则和矩阵求逆的知识来寻找线性联立方程的解。ii) 应用直线、圆、圆锥曲线方程解决实际问题。iii) 应用各种积分评估技术和各种寻找一阶和二阶常微分方程的完全原函数的方法来解决工程问题。iv) 使用偏微分的概念来解决物理问题。 v) 分析实际情况下的统计数据和概率。 单元 1 行列式和矩阵 10 小时 1.1 行列式：4 1.1.1 2 阶和 3 阶行列式的定义和展开。子式和余因式 1.1.2 行列式的基本性质（仅限陈述）和简单问题 1.1.3 4 阶行列式的 Chios 方法 1.1.4 用 Cramer 规则解线性联立方程（最多 3 个未知数）。 1.2 矩阵： 1.2.1 矩阵的定义及其阶。 6 1.2.2 不同类型的矩阵。（矩形、方阵、行矩阵、列矩阵、上三角矩阵、下三角矩阵、对角矩阵、标量矩阵、单位矩阵、零矩阵） 1.2.3 两个矩阵相等 1.2.4 矩阵与标量的加法、减法、乘法以及两个矩阵的乘法 1.2.5 矩阵的转置、对称矩阵和斜对称矩阵、简单问题 1.2.6 奇异矩阵和非奇异矩阵、3 阶矩阵的伴随矩阵和逆矩阵
Bangabasi学院数学系
该课程的第一单元为学生提供了戒指，子环，整体域，字段和理想的想法。他们学习理想的运作，戒指同态的概念，同构的概念以及理想集和所有一致性的一组之间的对应关系。在第二个单元中，他们学习了矢量空间，代数和尺寸的子空间和几何意义的概念。他们学会找到矩阵的倒数作为Cayley-Hamilton定理的应用。
K. Sethuraman博士
S.Course Number of Credits per Semester Total I II III IV V VI VII VIII AECC 1 Language (Tamil/Hindi) 3 3 3 3 12 2 English 3 3 3 3 12 Core Course 3 Childhood and Growing Up 4 4 4 Learning & Teaching 4 4 5 Gender, School and Society 2 2 6 Knowledge and Curriculum 4 4 7 Contemporary India & Education 4 4 8 Creating an Inclusive School 2 2 11 Mathematics 5 5 5 5 15 15 0 15 65 12物理5 5 5 5 20 13化学5 5 5 5 5 20通用选修（任何两个）2+2 4 14软技能15教育管理16数字领域的教育17指导和咨询18教育沟通19教育领导
![文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控](/simg/8/8dd469c55249d1165cc0c55c494f5b27bda7b11b.png)
文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控
文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控