1、 点源函数法回顾； 2、 格林函数的引入； 3、 格林函数与函数； 4、 一维格林函数； 5、 三维格林函数； 6、 格林函数在电磁学中的应用； 7、 并矢格林函数；

◼ 1、概述 ◼ 1.1、机器学习的应用 ◼ 1.2 、什么是机器学习 ◼ 1.3、机器学习的发展 ◼ 1.4、机器学习的分类 ◼ 1.5 机器学习的资源 ◼ 2、机器学习的数学基础 ◼ 3、机器学习的术语 ◼ 4、基于案例的机器学习流程简介 ◼ 5、机器学习算法简介 ◼ 6、机器学习实例演示

为了剔除GPS边坡位移监测过程中的噪声干扰,提高监测数据的有效性,特引入随机线性卡尔曼滤波离散数学模型.以水厂铁矿GPS边坡监测数据为依据,利用该数学模型可以计算出各监测点每期变形量的滤波值和位移速度,并对各监测点下一期的变形量进行估算和预测.经实例验证,卡尔曼滤波变形量与实际变形量有较好的一致性

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 内容1：欧拉图  什么是欧拉图？  欧拉图的充要条件？  如何构造欧拉回路？  内容2：哈密尔顿图  什么是汉密尔顿图？  哈密尔顿图的必要和充分条件？  哈密尔顿图有哪些应用？

一 多元函数与极限 二 多元函数的偏导数 三 多元函数的全微分及其应用 四 多元复合函数的微分法 五 多元函数的极值

第一节n阶行列式的定义 第二节行列式的性质和计算 第三节行列式与矩阵的逆 第四节矩阵的秩 第五节应用实例

7.1 运输模型 7.2 运输问题的计算机求解 7.3 运输问题的应用 一、产销不平衡的运输问题 二、生产与储存问题 三、转运问题 7.4 运输问题的表上作业法 一、确定初始基本可行解 二、最优解的判别 三、改进运输方案的办法——闭回路调整法 四、如何找多个最优方案

„ Ramsey定理的简单形式 „ 两个简单命题 „ Ramsey定理 „ 小Ramsey数的有关结果 „ Ramsey数的性质 „ Ramsey定理的推广 „ Ramsey定理的一般形式 „ Ramsey定理 „ 关于一般Ramsey数的结果 „ Ramsey定理的应用

• §2.1 导数的概念 • §2.2 导数的运算法则与基本公式 • §2.3 高阶导数 • §2.4 微分及其计算 • §2.5 中值定理 罗比塔法则 • §2.6 函数的单调性与极值 • §2.7 微分在经济中的应用