课程性质:力学与工程科学系选修课。预修课程为高等数学,主要为低年级本科生开设。 课程内容: Matlab是目前工程界最为流行的普及性程序语言,以它的简单易学,功能强大 而著称。它的主要特点是以矩阵为基础,将数学知识软件化,使得非数学专业的学生不再 编写繁重的数值计算代码

一、定义 定义如果X和Y是实值随机变量,则Z=X+i为复随机变量。定义复随机变量Z的数学期望为 EZ=EX+iEY

引言 上一讲,我们介绍了总体、样本、简单随机样本、统计量和抽样分布的概念, 介绍了统计中常用的三大分布,给出了几 个重要的抽样分布定理它们是进一步学习统计推断的基础

函数是一种特定的计算,所有的程序设计 语言中都提供内部函数,用户使用时只要给出 相应的函数名和必要的参数就可方便调用这些 函数。VB中也提供了大量的内部函数。这些函 数可分为数学运算函数、字符函数、转换函数 、日期函数、随机函数和格式输出函数。下面 给出常用的内部函数

第十七章含参常义积分 一、基础知识 1.关于I(y)=f(x,y)dx (1)I(y)在[c,d上连续的充分条件是f(x,y)在[a,b;c,d上连续

1、控制系统的基本概念 2、控制系统的数学描述方法 （1）微分方程— 基础 （2）传递函数（包括方块图和信号流图）— 最常用的 （3）状态方程— 描述复杂系统 3、控制系统的三大分析方法 （1）时域分析方法 （2）根轨迹分析方法 （3）频率特性分析方法

一个复杂系统可能有多个输入和多个输出,并且以某种方式相互关联或耦合。为了分 析这样的系统,必须简化其数学表达式,转而借助于计算机来进行各种大量而乏味的分析 与计算。从这个观点来看,状态空间法对于系统分析是最适宜的

教学目的本节利用 2.2中一般测度的构造方法,构造一个重要的测度,即欧氏空间R上的 Lebesgue测度. Lebesgue度的建立,为定义 Lebesgue积分打下基础

1.1随机现象与统计规律性 一、概率论是研究随机现象的数量规律的数学分枝所谓随机现象,就是在基本条件不变的情况下各次实验或观察会得到不同的结果的现象,而且这一结果是不能准确预料的

一、齐次线性方程组 例1设A为n阶矩阵,证明 R(A)=R(). 证明由于若Ax=0,有AAx=0,这说明凡是 Ax=0的解必为AAx=0的解。 另一方面,若AAx=0,我们记Ax=y,则有 yy=x'a'ax=x(a'Ax)=0,则y=0,亦 即Ax=0.这说明凡是AAx=0的解必为Ax=0的 解。故A'Ax=0与Ax=0的同解。当两齐次线性 方程组同解,意味着它们的基础解系包含的向 量个数相等,亦即有: n-R(A)=n-R(A'A) 所以R(A)=R(A'a)