◼ 10.1 加法法则和乘法法则 加法法则与乘法法则 应用实例 ◼ 10.2 基本排列组合的计数方法 排列组合问题的分类 集合的排列与组合 多重集的排列与组合

§7.0简介 §7.1二分法(对分法) §7.2迭代法的基本理论 §7.3迭代的加速收敛方法 §7.4 Newton迭代法 §7.5弦割法和抛物线法

第一讲 线性代数基础 第二讲 线性方程组直接方法 第三讲 线性最小二乘问题 第四讲 非对称特征值问题 第五讲 对称特征值问题 第六讲 线性方程组定常迭代法 第七讲 Krylov子空间迭代法 第八讲 特征值问题的迭代解法 附录A IEEE浮点运算标准 附录B 数值计算中的误差 附录C 高性能计算 – 科学计算软件介绍

本节介绍几种特殊的高阶方程，它们的共 同特点是经过适当的变量代换可将其化成较低阶 的方程来求解。 可降阶的高阶微分方程 前面介绍了五种标准类型的一阶方程及其 求解方法，但是能用初等解法求解的方程为数腥 当有限，特别是高阶方程，除去一些特殊情况可 用降阶法求解，一般都没有初等解法

3.4二维r..函数的分布 问题已知r(X,Y)的概率分布, g(x,y)为已知的二元函数, 求Z=8(X,Y)的概率分布 方法转化为(X,Y)的事件

由于很多总体都是正态总体,所以正态总体参数的假设检验尤为重要,利用上一节课讲过的 方法和正态总体的均值方差函数的性质,可导出下列检验表

问题已知(x,Y)的枧率分布 g(x,y)为已知的二元函数 求Z=g(X,Y)的概率分布 方法转化为(X,Y)事件

一、离散型随机变量分布律的定义 二、离散型随机变量表示方法 三、三种常见分布 四、小结 布置作业

2.4r.v.函数的分布 问题已知r.v.X的d.f.或分布律 求随机因变量Y-g()的密度函数或分布律 方法将与Y有关的事件转化成X的事件

有许多问题，当需要找出它的解集或者要求回答什么 解是满足某些约束条件的最佳解时，往往要使用回溯法。 回溯法的基本做法是搜索，或是一种组织得井井有条 的，能避免不必要搜索的穷举式搜索法。这种方法适 用于解一些组合数相当大的问题