一、 复系数多项式因式分解定理 代数基本定理 每个次数  1 的复系数多项式在复数域中有一个根. 利用根与一次因式的关系，代数基本定理可以等价地叙述为：

• 基本知识 – 人−机−物三元世界、云计算、未来网、物联网、泛在网、图灵机计算模型、网域计算模型 • 交互计算 – 经典计算与交互计算、交互的特点、交互的机器模型、能描述交互的演算 • 从归纳到余归纳 – 良基集、非良基集、余归纳、互模拟 • 从代数到余代数 – 笛卡尔积, 可区分并, 余代数, 代数和余代数的区别

一、概率的定义 一个随机事件在一次试验中可能发生,也可能不发生,但我们希望知道事件发生的可能性大 小,并且用数来刻划它。我们称用来刻画事件发生可能性大小的数为事件发生的概率。在概率论 发展初期,概率是用频率来定义,称为概率的统计定义。它的优点是比较直观,但是通过频率来 求概率,需要做的试验次数多、费时、费力,不严格,并且也不利于理论上的推广

第六章数理统计的基本概念 绪言 数理统计包括两大内容: 一、试验的设计和研---究更合理、更有效、更精确地获取观察资料的方法。 二、统计-----究如何利用一定的资料对所关心的问题作出尽可能精确、可靠的结论

第五章大数定律和中心极限定理(简介) 第一节大数定律 定义5.1(依概率收敛)

本书介绍常用的数值计算方法，内容包括：函数插值、最小二乘拟合、非线性方程求解、线性方程组解法、数值积分和微分、常微分方程数值解法、矩阵的特征值问题等.本书例题丰富，形式多样，并有C语言和Mathematica语言的例题和习题

1. Matlab统计工具箱中常见的统计命令 2. 直方图和箱线图实验 3. 抽样分布实验 4. 参数估计和假设检验实验

第一章 概率论与数理统计 第二章 随机变量及其分布 第三章 多维随机变量及其分布 第四章 随机变量的数字特征 第五章 大数定律及中心极限定理 第六章 样本及抽样分布 第七章 参数估计 第八章 假设检验

§1 数理统计中的几个概念 §2 数理统计中常用的三个分布 §3 一个正态总体下的统计量的分布 §4 两个正态总体下的统计量的分布

§1 数理统计中的几个概念 §2 数理统计中常用的三个分布 §3 一个正态总体下的统计量的分布 §4 两个正态总体下的统计量的分布