大数据背景下《实变函数论》的困境与优化  

Dilemma and Optimization of Real Variable Functions in Big Data

作　　者：占青义[1] 谢向东[2] ZHAN Qingyi;XIE Xiangdong(College of Computer and Information Science,Fujian Agriculture and Forestry University,Fuzhou,Fujian 350002;Department of Mathematics,Ningde Normal University,Ningde,Fujian 352100)

机构地区：[1]福建农林大学计算机与信息学院,福建福州350002 [2]宁德师范学院数学系,福建宁德352100

出　　处：《武夷学院学报》2020年第6期87-90,共4页Journal of Wuyi University

基　　金：福建自然科学基金面上项目(2015J01019);福建省教育厅基金(JT180122);福建农林大学教改基金(111418136)。

摘　　要：为了应对当今实变函数论的教学困境,使实变函数更好地达到预期的教学效果是学生更好的掌握课程内容,本文从大数据的角度,以教学内容的选择与主要结论的优化为主要切入点,进行了较系统深入的讨论,得到了实变函数论较为有效的教学优化策略。In order to deal with the teaching dilemma of the Real Variable Function course,we need to obtain its better anticipative teaching results than ever.This passage focuses on the big data and investigates the selections of the courses and the optimization of the main results.we obtain the optimization strategy of the Real Variable Function by the systemic and in-depth discussions.

关 键 词：《实变函数论》 LEBESGUE积分 FUBINI定理 大数据 

分 类 号：O242.2[理学—计算数学]