2020中考数学时事热点怎么考?已考地区疫情考题及命题规律总结

〖A〗、命题规律：函数模型简化，突出数学抽象能力；常结合“技术优化”等科技导向。跨学科综合题规律数学与生物结合 考查形式：通过病毒传播规律（如指数增长）设计指数函数问题，或计算防疫物资的消耗速率（如口罩日需求量）。

〖B〗、根据省教育厅的总体部署，充分考虑疫情影响，合理选择试题素材，科学控制整卷难度；同时，根据“两考合一”的考试性质，也关注了真实背景下的知识应用，突出关键能力的命题定位，如22（3）、23（2）、24（2）②等题。试卷命制既关注基础性，体现合格性；又关注综合性、应用性、创新性，体现选拔性。

〖C〗、必考内容，结合时事热点（如环保、经济问题）。方法：总结题型定式（如行程问题、工程问题）。关键：将实际问题转化为数学方程。动态几何与函数问题 侧重几何：利用图形性质结合代数知识。侧重代数：以几何为引入，考察计算能力。思想：减少复杂性，增大灵活性。

〖D〗、光学：透镜成像规律（凸透镜fu2f时成倒立放大实像）。热学：物态变化（熔化/凝固吸放热）、Q=mq公式（固体热量计算）。力学：杠杆平衡条件、滑轮组省力分析、功与功率公式。实验复习：重新梳理课本实验步骤、结论及误差分析（如探究凸透镜成像规律）。

〖E〗、从近年来的中考来看，结合时事热点考的比较多，所以还需要考生有一些生活经验。实际考试中，这类题目几乎要么得全分，要么一分不得，但是也就那么几种题型，所以考生只需多练多掌握各个题类，总结出一些定式，就可以从容应对了。以上是小编整理的数学压轴题的题型，希望能帮到你。

新冠疫情中的R0值,其实是道数学题……

R0值的定义R0值表示一个感染者在完全易感人群中平均能传染给多少个人。例如，若R0=3，意味着每个感染者会传染3人；若R01，则疫情会逐渐消退。不同病毒的R0值范围 SARS：R0值为2-5，通过严格隔离措施成功控制。MERS：R0值1，传染性弱但致死率高，未引发大规模传播。

社会热点关联：如第6题以新冠疫情为背景考察指数与对数函数，体现数学与现实生活的联系。应用性强化：如第12题以信息熵为背景考察对数运算及不等式性质，突出数学工具性。不等式考察加强：解答题删除不等式选讲后，选择题中不等式考点比重提升。

凭一己之力，仅用一周时间打造的新冠预测模型，准确度方面碾压那些数十亿美元、数十年经验加持的专业机构。 他就是Youyang Gu，拥有 MIT 电气工程和计算机科学硕士学位，以及数学学位。 但值得注意的是，他在医学和流行病学等方面却是一个小白。

马来西亚有3100余万人，曾经一度是东南亚新冠肺炎疫情最严重的国家。截止6月23日，该国累计确诊8587例，死亡121例，现有确诊289例。但从3月18日开始施行的“行动限制令”后，该国的疫情形势在东盟十国中降至第四位。 疫情中的马来西亚 图片来源：新华网 “中国刚开始出现疫情的时候，我的家乡（也门）还没人意识到问题。

语言类 读书心得 同数学札记相近；体会是指将学习的东西运用到实践中去。

这次新冠肺炎疫情的传染性如此强大，让我无意中想到了教材上的这道传染病问题，忽然感觉我当时的处理方法还需要改进，活生生的传染病问题，不能只把它当做一道题来讲。

防疫“维稳”需要做的两件事

防疫“维稳”需要做的两件事为：一是建立估测新形势下疫情的数学模型，二是动员部署地方和社区组织搜集上报居民抗原自测情况。建立估测新形势下疫情的数学模型 随着防疫政策的优化调整，全面性的核酸检测已被取消，这使得统计阳性感染者数量变得困难。然而，对整体疫情进行监测和估算仍然至关重要。

综上所述，湖南康多多在春节期间做足了维稳保供准备，通过全面消杀、保供准备、健康宣传、优化服务以及关注特殊群体等措施，确保广大民众能够度过一个健康、祥和的新春佳节。

要时刻紧绷疫情防控这根弦，提高思想认识，不能有任何懈怠；各部门明确责任，抓好落实，严格落实疫情防控措施，做好本职工作；严格按照疫情防控指挥部要求，有大局意识，全校一盘棋，严防死守，筑起疫情防控的坚固防线。疫情一日不解除、防控一刻不放松。

一级响应就是一级战备，市委政法委切实强化战时意识，严格执行值班备勤、零报告、日研判制度，实时掌握动态，统筹全市政法系统做好疫情防控和维稳工作。同时，还成立了党员先锋队和志愿服务队，设立了临时党支部，将“战斗堡垒”驻在防控最前沿。

基于SIR模型对新型冠状病毒疫情趋势的简单分析

〖A〗、预测结果基于估计的参数，我们使用MATLAB对SIR模型进行了数值求解，并预测了疫情的发展趋势。预测结果显示，感染人数将在近期达到峰值，并随后逐渐下降。具体预测值如下：感染系数β≈57×10^-5。恢复系数γ≈0.04（基于25天的恢复周期估计）。易感人群初值s（0）通过最小二乘法估计得出。

〖B〗、应用实例：以今年全球范围内肆虐的新型冠状病毒为例，许多学者在研究新冠肺炎时，都采用了SIR模型作为基础，并在其基础上进行优化，以预测疫情的发展趋势和高峰期。模型意义：通过SIR模型，可以推算出不同时间的感染情况，为制定防控策略提供科学依据。

〖C〗、以今年全球范围内肆虐的新型冠状病毒为例，许多学者在研究新冠肺炎时，都采用了SIR模型作为基础，并在其基础上进行优化，以预测疫情的发展趋势和高峰期。在某一特定时刻t，易感染人群为s（t），感染人群为i（t），康复人群为r（t）。假设总人口为N（t），则有N（t）=s（t）+i（t）+r（t）。

〖D〗、主要结论：从病毒爆发后的大概90天到达高峰。第一例发现在12月8日，50天左右开始集中爆发（1月20日左右，比较吻合），90天左右达到高峰（预计在3月上旬），4个月左右接近尾声（四月上旬），5月上旬疫情结束。到目前看模型还是吻合的。

〖E〗、数据流行病学模型构建：SIR与SEIR模型：数据被用于构建流行病学模型，如SIR（易感-感染-康复）和SEIR（易感-暴露-感染-康复）模型，帮助研究人员了解病毒传播趋势。这些模型通过分析易感人群、感染人数和康复人数的变化，预测疫情发展。