我们今天要学的课程叫什么呢?叫“普通地质”。这是你们进入 国土资源调査专业学习以来所学的第一门专业基础课 什么是“普通地质”?为什么学?学些什么?怎么学呢?这就 是今天我们这两节课要解决的问题 我们每天生活在地球上,同学们对地球了解吗?大家都知道地 球表面有高山,有平原,有海洋,有河流,湖泊,还有地震和火 山,那么这些高山,平原,海洋,河流,地震,火山是怎样形成的 呢?又是怎样变化的呢?同学们就不太清楚了。我们先观看一段录 像,粗略地了解一下地球的运动和变化

就随机现象而言,仅仅知道可能发生哪些事件是不够 的,更重要的是对事件发生的可能性做出定量的描述.这 工就涉及到一个概念一事件的概率Probability).直观 地说,个事件的概率(记为)就是能刻画该事件发生的 可能性大小的一个数值.因此,凭直觉我们可以说,在掷 一枚硬币的试验中“出现数字面”的概率为,而在掷一颗 骰子的试验中“出现‘1’点”的概率为.但是,对一般 的事件而言,单凭直觉来确定其发生的概率显然是行不通 的,必须从客观的本质特征上寻求概率的界定方法那么 ,概率有客观性吗?数学上如何定义呢?下面,我们将逐 工步明确这些问题

前面学习了极限、连续函数、实数的连续性,以及导数于微分,特别是重点学习了导 数、微分的概念。我们知道求导是一种运算,它的被运算对象是函数。在以前我们也学过 很多的运算。例如,加、减、乘、除、乘方、开方、指数、对数等等。我们可以将求导运 算与这些已知的很熟悉的运算相类比。(用旧的概念和新的概念相类比,从已有的经验中来 发现新概念、新知识中的规律,这是一种数学方法)我们看看这些旧的运算,我们很快会 发现它们都成对出现,而且每对都是互为逆运算。我们不禁会想到,求导运算是否有逆运 算,它的逆运算是什么?

本书的目的是介绍各种常见的分布及其应用,为此需要 些概率论和数理统计的预备知识,这些知识对理解全书是 重要的、本章将介绍:事件、概率、随机变量、分布函数、 分布密度、矩和各种母函数等将上述这些内容推广至多个 随机变量随机向量的情形(见第五节也是应随后 章的需要而设立的,第五节数学形式稍为复杂一些,数学基 础不够的读者可跳过该节,先读第二章,待今后需要时再回 过来读它那时有了许多具体分布的背景,再读这一节就不 会有太多的困难在今后几章中涉及到一些统计应用,这就 需要知道总体、样本等概念,为此在第七节我们简单地介绍 了这些概念,以及参数估计和假设检验的提法

纳米给人的新希望 拥有一台只有手掌大小的超级电脑或许仍是个遥不可及的梦想,不过来自美国及荷 兰的最新研究结果,使人们朝这个目标迈出了重要的一步。 当你我可能还为着广告中那即薄又轻的笔记型电脑钦羡不己的时候,科学家早已把 目光放在纳米尺度的电子元件上。虽然早在1974年, aviram和 Ratner便提出了分子级 电子元件( molecular electronic device)的概念,直到最近几年,科学家才知道如何以碳纳 米管( carbon nanotube)、纳米线( nanowire)或有机分子建构导线、开关等单一电子元 件 而根据在几周前的 Science的一篇文章,荷兰 Delft University of Technology的ces Dekker所带领的研究小组已成功地利用碳纳米管制作了好几种数位逻辑运算电路

网桥( Bridge)也称桥接器,是连接两个局域网的存储转发设备,用它可以完成具 有相同或相似体系结构网络系统的连接。一般情况下,被连接的网络系统都具有相同的 逻辑链路控制规程(LLC),但媒体访问控制协议(MC)可以不同 网桥是数据链路层的连接设备,准确地说它工作在MAC子层上。网桥在两个局域网 的数据链路层(DDL)间接帧传送信息。 网桥是为各种局域网存储转发数据而设计的,它对末端节点用户是透明的,末端节 点在其报文通过网桥时,并不知道网桥的存在 网桥可以将相同或不相同的局域网连在一起,组成一个扩展的局域网络

在数学分析中,我们己经知道,即使函数列在每一点收敛,也不能保证一致 收敛,因此,对可能在某个零测度集上不收敛的函数列而言,更谈不上一致收敛。 例如f(x)=x”处处0于,却不一致收敛。究其原因是自变量越靠近0越收 敛速度慢,只有更慢没有最慢,从而不可能一致收敛。但不难看出,只要挖去 个以1为右端点的小区间(1-6,1)后就有收敛最慢点x=1-8了,从而可以保 证一致收敛了。著名的俄国数学家叶果落夫( ETOPOB)任何可测函数都有 类似结果,即有下述定理成立

分布函数能够完整地描述随机变量的统计特 性.但在一些实际问题中,不需要去全面考虑 随机变量的变化情况,而只需知道随机变量的 某些特征,因而并不需要求出它的分布函数. 例如,在评定某一地区的粮食产量的水平时, 在许多场合只要知道该地区的平均产量;又如 在研究水稻品种优劣时,时常是关心稻穗的平 均稻谷粒数;再如检查一批棉花的质量时,即 需要注意纤维的平均长度,又需要注意纤维长 度与平均长度的偏离程度.因此,与随机变量 的有关数值,能够描述随机变量的重要特征

在物理学中,很多确定性现象遵从如下演变原 则:由时刻t系统或过程所处的状态,可以决 定系统或过程在时刻t>t所处的状态,而无需 借助于t以前系统或过程所处状态的历史资 料.如微分方程初值问题所描绘的物理过程. 将这样的原则延伸到随机现象,引入马尔可夫 性或无后效性:过程(或系统)在时刻t所处的 状态为已知条件下,过程在时刻tt所处状态 的条件分布与过程在时刻t之前的状态无关. 即已经知道过程\现在\的条件下,其\将来\ 不依赖于\过去\

意大利生物学家D Ancona曾致力于鱼类种群相互制约关系的研究,在研究过程中他无意中发现了一些第一次世 界大战期间地中海沿岸港口捕获的几种鱼类占捕获总量百分比的资料,从这些资料中他发现各种软骨掠肉鱼,如鲨鱼、鳐鱼等我们称之为捕食者(或食肉鱼)的一些不是很理想的鱼类占总渔获量的百分比。在1914~1923年期间,意 大利阜姆港收购的鱼中食肉鱼所占的比例有明显的增加: 知道,1捕获的种鱼的比例近地反映地中海里各种鱼类的比例g战争期捕鱼大幅降,儑捕获量的下降为什么会导致鲨鱼、鳐鱼等食肉鱼比例的上升,即对捕食者 有利是对饵有呢?他思不得其解,法解释这一现象,百就去求教当时名的意5人利数学家V. Volterra,希望 他能建立一个数学模型研究这一问题