1市场经济中的蛛网模型 2离散形式的阻滞增长模型 3按年龄分组的种群增长模型 4减肥计划节食与运动

第5章离散信号与系统的时域分析 5.1离散时间信号 5.2离散系统的数学模型和模拟 5.3离散系统的零输入响应 5.4离散系统的零状态响应

§1 离散情况下的最小平方逼近 §2 离散情况下使用正交多项式的最小平方逼近

1、市场经济中的蛛网模型 2、离散形式的阻滞增长模型 3、按年龄分组的种群增长模型 4、减肥计划节食与运动

第二章离散信源及其信息测度 第一节信源的数学模型及分类 第二节离散信源的信息熵 第三节信息熵的基本性质 第四节离散无记忆的扩展信源 第五节离散平稳信源 第六节马尔可夫信源 第七节信源剩余度与自然语言的熵

7.1 离散系统的基本概念 7.2 信号的采样与保持 7.3 Z变换理论 7.4 离散系统的数学模型 7.5 离散系统的稳定性与稳态误差 7.6 离散系统的动态性能分析

第二章随机变量及其分布 2-2离散型随机变量 一.离散型随机变量的概念与性质 离散型随机变量的定义 如果随机变量X的取值是有限个或可列无穷个,则称为离散型随机变量

§7.1 离散时间信号 §7.2 离散时间系统数学模型 §7.3常系数差分方程的求解

1．理解离散型随机变量的均值的意义和性质． 2．会根据离散型随机变量的分布列求出均值． 3．会利用离散型随机变量的均值解决一些相关的实际问题．

第四章离散时间 Markov链 4.1定义和一些例子 在一些物理学、生物学、经济学等许多学科中都有如下行为的系统:该系统 是与时间有关的一个系统,如果已知系统在现在的状态,则此系统的过去所处的 状态与将来所处状态是(条件)独立的,这个特性称为 Markov性。本节我们考 虑状态空间S为离散的,用o,i1,…或i,j表示状态,参数集T为离散的(一般表 示时间),T={1,2