第一节 厂商和市场的划分 一、市场、厂商和行业 二、市场结构的划分 第二节 完全竞争市场 Perfect Competition 一、完全竞争市场的含义及特征 二、完全竞争市场的需求及收益曲线 三、完全竞争市场的厂商均衡 四、完全竞争市场的资源配置效率评价 第三节 完全垄断市场 Monopoly 一、完全垄断市场的含义及特征 二、完全垄断市场的需求曲线及收益曲线 三、完全垄断市场的厂商均衡 四、价格歧视 五、资源配置效率的评价 第四节 垄断竞争市场 Monopolistic Competition 一、垄断竞争市场的含义及特征 二、垄断竞争市场的需求曲线 三、垄断竞争市场的厂商均衡 四、非价格竞争——产品差异化 五、资源配置效率的评价 第五节 寡头垄断市场 Oligopoly 一、寡头垄断市场的含义及特征 二、产量决定模型 三、价格决定模型 四、资源配置效率的评价 五、博弈论初步

在跨世纪的教育改革的大潮中,“联系实际和加强应用”已经 成为数学教育改革的一个重要的方面高等院校近年来普遍开设 了以培养应用数学知识解决实际问题的能力为主要目的的“数学 模型”课(或“数学建模”课).在基础教育界以培养应用数学的理论 和方法解决实际问题的能力为目标的“问题解决”(Problem Solv- ing)已经成为中学数学教育改革中受人关注的一个热点,由于它 的出现适应了当前科技和教育发展的形势近20年来的发展历程 表明它经受住了时间的考验,并且仍然保持着强劲的发展势头、 当今的数学已经不仅仅是超脱于一切客观事物的抽象的理 论,它渗透到了社会生活的方方面面,成为一种普遍的

本文采用蒙特卡罗计算机仿真方法,使用 MATLAB软件对二进 制双极性通信系统中的几种基本信道编码迸行了仿真性能测试和讨 论,并从实际角度出发,对扩频通信中的信道编码进行了初步仿真 首先本文阐述了对二进制双极性通信系统进行蒙特卡罗计算机 仿真的具体方法给出了二进制双极性通信系统的蒙特卡罗仿真模型 以及仿真流程图接着本文对几种基本信道编码(7 4 HAMMING 码、(2,1,3)卷积码、级联码(外编码采用(7,4) HAMMING 码,交织编码采用(7,4)卷积交织编码,内编码采用(2,1,3) 卷积码),分别进行了仿真性能测试,根据仿真结果得出了三种编 码纠错性能依次增强,级联码为最佳编码方案的结论。并且,还分别 对级联码中的两种交织方式:卷积交织和循环等差交织进行仿真,依 照仿真结果对两种具体的交织方式进行了性能比较。最后,从仿真为 实际应用服务的角度出发,仿真测试了级联码(外编码采用(7,4) HAMMING码,交织编码采用(7,4)卷积交织编码,内编码采用 (2,1,3)卷积码)对双用户二进制双极性扩频通信系统误码性 能改善情况,得出了在二进制双极性扩频通信系统中采用级联码,能 够实现信道复用和误码性能双赢的结论

因子分析( Factor Analysis)是多元统讣分析技术的一个分支,其主要目的 是浓缩数据。它通过研究众多变量之间的内部依赖关系,探求观测数据中的基本 结构,并用少数几个假想变量来表示基本的数据结构。这些假想变量能够反映原 来众多的观测变量所代表的主要信息,并解释这些观测变量之间的相互依存关 系,我们把这些假想变量称之为基础变量,即因子( Factors)。因子分析就是研 究如何以最少的信息丢失把众多的观测变量浓缩为少数几个因子 因子分析是由心理学家发展起来的,最初心理学家借助因子分析模型来解释 人类的行为和能力,1904年查尔斯·斯皮尔曼( Charles spearman)在美国心理学 杂志上发表了第一篇有关因子分析的文章,在以后的三四十年里,因子分析的理 论和数学基础逐步得到了发展和完善,它作为一个一般的统计分析工具逐渐被人 们所认识和接受

因子分析( Factor Analysis)是多元统讣分析技术的一个分支,其主要目的 是浓缩数据。它通过研究众多变量之间的内部依赖关系,探求观测数据中的基本 结构,并用少数几个假想变量来表示基本的数据结构。这些假想变量能够反映原 来众多的观测变量所代表的主要信息,并解释这些观测变量之间的相互依存关 系,我们把这些假想变量称之为基础变量,即因子( Factors)。因子分析就是研 究如何以最少的信息丢失把众多的观测变量浓缩为少数几个因子 因子分析是由心理学家发展起来的,最初心理学家借助因子分析模型来解释 人类的行为和能力,1904年查尔斯·斯皮尔曼( Charles spearman)在美国心理学 杂志上发表了第一篇有关因子分析的文章,在以后的三四十年里,因子分析的理 论和数学基础逐步得到了发展和完善,它作为一个一般的统计分析工具逐渐被人 们所认识和接受。50年代以来,随着计算机的普及和各种统计软件的出现,因 子分析在社会学、经济学、医学、地质学、气象学和市场营销等越来越多的领域 得到了应用

1 数学之美 系列一 — 统计语言模型 系列二 — 谈谈中文分词 系列三 — 隐含马尔可夫模型在语言处理中的应用 系列四 — 怎样度量信息? 系列五 — 简单之美：布尔代数和搜索引擎的索引 系列六 — 图论和网络爬虫 (Web Crawlers) 系列七 — 信息论在信息处理中的应用 系列八 — 贾里尼克的故事和现代语言处理 系列九 — 如何确定网页和查询的相关性 系列十 — 有限状态机和地址识别 系列十一 — Google 阿卡 47 的制造者阿米特.辛格博士 系列十二 — 余弦定理和新闻的分类 系列十三 — 信息指纹及其应用 系列十四 — 谈谈数学模型的重要性 系列十五 — 繁与简 自然语言处理的几位精英 系列十六(上)—不要把所有的鸡蛋放在一个篮子里-谈谈最大熵模型 系列十六(下)— 不要把所有的鸡蛋放在一个篮子里-最大熵模型. 系列十七 — 闪光的不一定是金子 -- 谈谈搜索引擎作弊问题 (Search Engine Anti-SPAM) 系列十八 — 矩阵运算和文本处理中的分类问题 系列十九 — 马尔可夫链的扩展 贝叶斯网络 (Bayesian Networks) 系列二十 — 自然语言处理的教父 -- 马库斯 系列二十一 — 布隆过滤器（Bloom Filter） 系列二十二 — 由电视剧《暗算》所想到的-谈谈密码学的数学原理 系列二十三 — 输入一个汉字需要敲多少个键-谈谈香农第一定律 系列二十四 — 从全球导航到输入法-谈谈动态规划 2 浪潮之巅 2.1 第一章 — 帝国的余辉（AT&T) 2.5 第二章 — 蓝色巨人（IBM） 2.11 第三章 — “水果”公司的复兴 （乔布斯和苹果公司） 2.15 第四章 — 计算机工业的生态链 2.18 第五章 — 奔腾的芯（英特尔—Intel） 2.23 第六章 — 互联网的金门大桥（思科） 2.27 第七章 — 硅谷的见证人（惠普公司） 2.32 第八章 — 没落的贵族—摩托罗拉 2.38 第九章 — 硅谷的另一面 2.43 第十章 — 短暂的春秋——与机会失之交臂的公司 2.49 第十一章 — 幕后的英雄—风险投资（Venture Capital） 2.55 第十二章 — 信息产业的规律性