4.1 一维数组的引出及使用 4.2 二维数组的引出及使用 4.3 字符数组 4.4 数组与函数 4.5 数组与指针 4.6 字符串与指针

我们知道 Riemann 积分的几何意义是曲边梯形的面积. 为在欧氏空间空间 n R 上推广 Riemann 积分的理论, 我们必须把象长度, 面积和体积等概念推广到 n R 中的更一般的集上 去. 本章将要定义的 n R 上的 Lebesgue 测度就是长度, 面积和体积等概念推广

教学目的 本节讨论测度空间的乘积空间,并且证明一个重要的定理 —Fubini 定理. 本节要点 乘积测度的构造利用了§2.2 测度的延拓定理. Fubini 定理是 积分理论的基本定理之一,它是关于二元函数的二重积分,累次积分交换积 分顺序的定理.Fubini 定理在理论推导和计算积分方面有广泛的应用

教学目的 本节讨论如何将环 R 上的测度延拓到 R 生成的σ -代数上 去. 这是定义测度常用的方法. 下一节将用这个方法定义重要的 Lebesgue 测 度. 本节要点 本节所述测度的延拓过程思路较复杂, 论证较繁难. 应注意 讲清主要思路, 定理的证明应注意交代主要思想

链式规则 设 = yxyxfz ),(),,( ∈ Df 是区域Df ⊂ 2 R 上的二元函数，而 : g g D → 2 R , 6 vuyvuxvu )),(),,((),( 是区域Dg ⊂ 2 R 上的二元二维向量值函数。如果 g 的值域 g D( ) g ⊂ Df ， 那么可以构造复合函数 = fz D g = vuvuyvuxf ),()],,(),,([ ∈ Dg

3.1 数组的基本概念 3.2 一维数组 3.3 多维数组 3.4 数组作为函数的参数 3.5 数组与字符串 3.6 数组应用举例 3.7 构造数据类型

问题的一般提出: 统称为估计，简记为 。 为 的估计量、 （ ）为 的估计值。 值 （ ）来估计未知参数 。称 （ ） 要构造一个适当的统计量 （ ），用它的观察 是相应的一个样本值。点估计问题就是 待估计的参数， 是 的一个样本， 设总体 的分布函数 为已知

复习 抽样定理——两类 参数估计一—已知含有未知参数θ总体的分布函数为F(x;0),利用总体的抽样样本X1,X2,…,Xn对参数θ或θ的某已知函数g(θ)作出估计 区间估计设法得到参数空间的一个取值范围,使待估参数以较大的概率含于其内点估计—构造适当的统计量0(X1,X2,…Xn)得到θ的估计值 矩估计法一用样本矩估计总体短

NewtonLagrange插值和插值虽然构造比较简单,但都存 在插值曲线在节点处有尖点,不光滑,插值多项式在节 点处不可导等缺点 设f(x)在节点a≤xox1,xn≤b处的函数值为yo,y1,yn 设P(x)为f(x)的在区间[a,b]上的具有一阶导数的插值函数

◼ 自反性 ◼ 反自反性 ◼ 对称性 ◼ 反对称性 ◼ 传递性 ◼ 闭包定义 ◼ 闭包的构造方法  集合表示  矩阵表示  图表示 ◼ 闭包的性质