第122章 语文课（12）（1/2）

“在学习一元一次方程怎样合并同类项和移项这两个知识点之前，老师先带着你们回顾一下等式，在座的有没有还记得什么是等式的性质吗？还记得等式性质的定义的学生举手来回答这个问题。”

“等式两边相等的性质，即等式两边同时加上、减去、乘上或除以同一个数，等式依然成立。”

权三金迅速举手，清晰准确地回答道；扬老师点头赞许，继续引导学生们深入理解等式的本质，为接下来的方程学习奠定基础。

“等式的性质有两个，其他在座的学生来说说有关等式的这两个性质吗？”

“等式两边同时乘或除以同一个非零数，等式依然成立。”

类轩补充道，声音洪亮；扬老师微笑着点头，示意同学们记下这一个关键性质：

“除了类轩同学说的这个等式的性质之外，还有一个等式的性质就是‘等式两边加（或减）同一个数(或式子)，结果仍相等’，如果a＝b，那么a±c＝b±c，现在老师这里有两道需要用等式的性质来解的一元一次方程‘3x＝12’和‘2x＋3＝读偏好和实际需求，设定权重系数，构建优化模型，使总效用最大化。通过求解这个线性方程组，我们可以找到最优分配方案，确保资源高效利用。”

扬老师引导着，学生们纷纷动笔计算，思路逐渐清晰。“例如，若一年级阅读需求最大，权重设为0.8，二年级为0.6，三年级为0.4，则优化模型为0.8x + 0.6y + 0.4z = 600。解此方程组，得x = 300，y = 200，z = 100，即最优分配方案。学生们恍然大悟，深刻体会到数学在资源优化中的实用价值。”

扬老师总结道：

“通过这次练习，大家不仅巩固了数学知识，还学会了如何在实际问题中应用。希望大家继续保持这种探索精神，将数学思维融入日常生活，解决更多复杂问题。”

教室里再次响起掌声，学生们对数学的热爱与信心愈发坚定；接下来，我们探讨数学在人工智能中的应用。假设一个ai模型需要处理大数据，如何利用统计学基础优化算法？请大家思考并尝试构建数学模型。”

学生们兴致勃勃，纷纷展开讨论。

“首先，明确数据分布特征，设数据集为d，样本量为n。根据中心极限定理，样本均值近似正态分布，构建模型时需考虑方差和置信区间。通过优化参数，提升模型准确性。”

扬老师耐心引导，学生们逐渐掌握数学在ai中的关键作用。

“进一步，利用贝叶斯定理更新模型参数，结合机器学习算法，实现数据的高效处理。例如，假设模型初始参数为θ，通过不断迭代，调整θ值，使模型预测误差最小化。通过这种数学方法，ai模型能更精准地分析数据，解决实际问题。”