▪ 系统开发的系统开发策略与开发计划 • 接收式的开发策略 • 直接式的开发策略 • 迭代式的开发策略 • 实验式的开发策略 （要求掌握各种方法的基 本细想，实施步骤，优缺点和适用范围） ▪ 1.生命周期法（Life Cycle Approach ） ▪ 2.原型法（Prototyping Approach） ▪ 3.面向对象法（ Object-Oriented Approach）

针对多目标粒子群优化算法的研究进展进行综述。首先，回顾了多目标优化和粒子群算法等基本理论；其次，分析了多目标优化所涉及的难点问题；再次，从最优粒子选择策略，多样性保持机制，收敛性提高手段，多样性与收敛性平衡方法，迭代公式、参数、拓扑结构的改进方案5个方面综述了近年来的最新成果；最后，指出多目标粒子群算法有待进一步解决的问题及未来的研究方向

研究对象：求解高等数学、线性代数、工程实践中相关数学模型的数值方法. 主要内容：误差理论，插值与曲线拟合，线性方程组的数值解法，非线性方程的迭代解法，数值积分和数值微分，常微分方程初值问题的数值解法，矩阵特征值问题的数值计算等． 1.1 数值分析的内容与特点 1.2 误 差及有效数字 1.3 数值运算的误差估计 1.4 数值计算的注意事项

 互联网  什么是互联网 / 中国互联网的发展简史  互联网特点  万物互联 / 网状信息结构  大数据与高流动 / 开放共享的生态圈  互联网思维  用户思维 / 简约思维 / 极致思维 / 迭代思维  流量思维 / 平台思维 / 跨界思维  互联网+  互联网+的提出 / 什么是互联网+  技术背景 / 发展模式

一、考核知识点: 向量范数与矩阵范数及其性质,谱半径,严格对角占优矩阵,迭代法的收敛 性,雅可比迭代法与高斯塞德尔迭代法及其收敛性

P-Q分解法是牛顿-拉夫逊法潮流计算的一种简 化方法。 牛顿-拉夫逊法的缺点:牛顿-拉夫逊法的雅可 比矩阵在每一次迭代过程中都有变化,需要重新 形成和求解,这占据了计算的大部分时间,成为 牛顿-拉夫逊法计算速度不能提高的主要原因。 P-Q分解法利用了电力系统的一些特有的运行 寺性,对牛顿-拉夫逊法做了简化,以改进和提高 计算速度

Φ的确定 基本思路:Φ的确定是一个反复迭代不断 逼近的过程,它是依据最优化原理以预测误差 平方和为小为目标函数,按照最速下降法逼近 (调整)

实际中,存在大量的解线性方程组的问题。很多数值方法到最后也会涉及到线性方程组的求解问题:如样条插值的 M和m关系式,曲线拟合的法方程,方程组的 Newton迭代等问题

主要内容 3.1类型、值与基本变量 3.1.1基本概念 3.1.2基本类型 3.1.3引用类型 3.1.4类型转换 3.2运算符与表达式 3.2.1算术运算符与表达式 3.2.2关系运算符与表达式 3.2.3逻辑运算符与表达式 3.2.4位运算符与表达式 3.2.5条件运算符与表达式 3.2.6赋值运算符与表达式 3.2.7 instanceof运算符 3.2.8运算符优先级与赋值顺序的理解 3.2.9基本类型所支持的操作运算 3.3语句 3.3.1编组语句 3.3.2表达式语句 3.3.3选择语句 3.3.4循环语句 3.3.5迭代与递归 3.3.6控制转移语句 3.3.7注释语句

第8章时序逻辑设计实践(二) 一、S型锁存器和触发器 二、M器件:计数器、移位寄存器 三、其它:文档、迭代、故障和亚稳定性