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            • 1. 意大利著名数学家斐波那契在研究兔子繁殖问题时,发现有这样一组数:1,1,2,3,5,8,13,…其中从第三个数起,每一个数都等于他前面两个数的和.该数列是一个非常美丽、和谐的数列,有很多奇妙的属性,比如:随着数列项数的增加,前一项与后一项之比越逼近黄金分割0.6180339887.人们称该数列为{an}
              “斐波那契数列”,若把该数列{an}的每一项除以4所得的余数按相对应的顺序
              组成新数列{bn},在数列{bn}中第2015项的值是
            • 2. 已知一种材料的最佳加入量在100g到1100g之间,若用0.618法安排试验,且第一、二试点分别为x1 , x2(x1>x2),则当x2为好点时,第三次试点x3 g(用数字作答)
            • 3. 用0.618法选取试点过程中,如果试验区间为[3,6],第一个试点比第二个试点好,则第三个试点应在  处.
            • 4. 用0.618法进行优选时,若某次存优范围[2,b]上的一个好点是2.382,则b=
            • 5. 用0.618法选取试点,试验区间为[2,4],若第一个试点x1处的结果比x2处好,则第三个试点应选取在 处.
            • 6. 已知一种材料的最佳加入量在10g到110g之间,若用0.618法安排实验,则第二次试点的加入量可以是  g.
            • 7. 用0.618法选取试点过程中,如果实验区间为[1000,2000],x1为第一个试点,且x1处的结果比x2处好,则第三个试点x3=
            • 8. 用0.618法确定试点,经过4次试验后,存优范围缩小为原来的
            • 9. 用0.618法寻找最佳点时,要达到精度0.1的要求,需要 次试验. (参考值lg0.618=﹣0.209)
            • 10. 为了炼出某种特定用途的钢材,炼钢时需要加入一定量的某种化学元素,已知每炼1吨钢需要加入这种化学元素的量在[1000,2000]内(单位:g),采用0.618法确定最佳加入量,设第1,2,3个试点的加入最分别为x1 , x22,x3(x1>x2),若第1个试点比第2个试点好,则第3个试点的加入量x3=
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