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1.给出了命题的概念,即命题是能判断真假的陈述句 2.命题的判断结果称为命题的真值; 3.一个命题若不能再分割成更小的命题,该命题称为原子命题,否则称为复合题

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介绍图的一些最常用的概念,主要有: 无向图,有向图,边,顶点(或结点,点),弧( 或有向边),顶点集,边集,n阶图,有限图 ,关联,多重图,简单图,完全图,二分图( 或偶图),完全二分图,母图,子图,支撑子图(或生成子图),导出子图,补图,图的同构,入度,出度,度,孤立点等主要定理:握手定理

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本章讨论集合论中较为困难的问题一集合的基数问题;但只限于对基数作一简单介绍;如学时较少可不讲本章或对本章作恰当的删减本章主要概念为:集合的等势、有限集与无限集、可数集与不可数集及较为常见的集合的基数

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第7章图论 7.1无向图及有向图 7.2通路、回路与连通性 7.3图的矩阵表示 7.4欧拉(Euler)图 7.5哈密尔顿(Hamilton)图 7.6二部图 7.7平面图 7.8树

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四、分布函数及其基本性质由随机变量定义知对任一实数x都有{:5()

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一、二维随机变量的概念及其分布函数 1.概念定义 1.设是随机试验E的样本空间,X(a),y(a)是定义在上的随机变量,称有序组 (X,)为二维随机变量或二维随机向量,简记为R.v(x,y)。称(Xx2x)为n维随机变量或 n维随机向量

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一、随机变量和分布函数 1.随机变量的概念基本事件有的是数量性质的,有的不是数量性质,为了更全面,更深入地研究随机现象,需把试验结果数量化,即在基本事件与数之间建立一种对应关系,我们称这种对应关系为随机变量

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2.1线性系统的数学描述 2.2状态空间的基本概念 2.3线性定常连续系统的状态空间表达式 2.4线性离散系统的状态空间表达式 2.5状态空间的线性变换 2.6线性定常连续系统状态方程的解 2.7传递函数矩阵

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◼ §1 谓词的概念与表示法 ◼ §2 命题函数与量词 ◼ §3 谓词公式与翻译 ◼ §4 变元的约束 ◼ §5 谓词演算的等价式与蕴含式 ◼ §6 前束范式 ◼ §7 谓词演算的推理理论

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第五章连续时间 Markov链 5.1连续时间 Markov链连续时间 Markov链的要旨仍然是 Markov性与上一章不同之处在于指标集 (这里表示时间)取值连续,通常为≥0}。状态仍然是离散的,最多取可数个值,我们用整数值0,1,2…表示

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