运输、指派和转运问题,实际上都可以用 L.P.模型加以描述,所以可以认为它们是L.P 的特例 单列一章的原因在于:应用面极广,实践性 很强,而特有的数学结构使得人们设计出了 特别有效的方法对此类模型进行求解 本章的重点在:掌握表格化方法求解运输、 指派、转运问题的模型

一、数据与操作是构成程序的两个要素。 二、操作就是对数据进行的加工，最基本的操作是运算。 三、C语言的数据类型：

这一讲我们介绍了全概率公式、贝叶斯公式它们是加法公式和乘法公式的综合运用,同学们可通过进一步的练习去掌握它们.值得一提的是，后来的学者依据贝叶斯公式的思想发展了一整套统计推断方法，叫作“贝叶斯统计”.可见贝叶斯公式的影响

1-1 矢量代数 1-2 质点运动的描述 1-3 位矢和运动学方程 1-4 位移 速度 1-6 运动学两类问题 1-7 相对运动 1-5 加速度

1 某种电动机启动后转速随时间变化 的关系为 ，式中 ， τ= 2.0s．求：(1)t =6.0s时的转速；(2)角加 速度随时间变化的规律；(3)启动后内6.0s 转过的圈数．

程序就是算法加数据结构，Java程序中的的数据 结构的实现利用到了各种各样的容器类(Java Collection)，容器以其操作灵活性、功能强大成 为是构建程序数据结构的重要选择。本章就对 Java中的形形色色的容器类进行简介，读者会通 过本章对容器类形成初步的认识，将会学习到什 么是容器、容器的继承关系、容器的分类、容器 的实现、容器的应用

在许多随机试验中，需要考虑的指标不止一个。例如，考查某地区学龄前儿童发育情况，对这一地区的儿童进行抽样检查，需要同时观察他们的身高和体重，这样，儿童的发育就要用定义在同一个样本空间上的两个随机变量来加以描述。又如，考察礼花升空后的爆炸点，此时要用三个定义在同一个样本空间上的随机变量来描述该爆炸点。在这一章中，我们将引入多维随机变量的概念，并讨论多维随机变量的统计规律性

基本思想 设法将约束问题求解转化为无约束问题求解． 具体说：根据约束的特点，构造某种惩罚函数， 然后把它加到目标函数中去，将约束问题的 求解化为一系列无约束问题的求解． 惩罚策略：企图违反约束的迭代点给予很大的 目标函数值．迫使一系列无约束问题的极小点或 者无限地靠近可行域，或者一直保持在可行域 内移动，直到收敛到极小点．

2.1 数字逻辑基础  2.1.1 数制、转换及编码  1）数制的基与权  2）几种进制及其特点  3）不同进制的表示方法  4）不同进制数的转换  5）信息的编码方式  2.1.2 二进制数的算术运算  2.1.3 二进制数的逻辑运算(布尔代数)  2.1.4 逻辑门电路  2.1.5 加法器电路  2.1.6 其它逻辑电路 2.2 微处理器

1.1.1 随机事件 1.1.2 事件的运算与关系 1.1.3 概率的统计定义 1.1.4 概率的古典定义 1.1.5 加法定理 1.1.6 乘法定理 1.1.7 全概率公式