学习目标:能够运用定积分解决物理问题 学习要点:引力,变力沿直线所做的功 学习基础:微元法,分部积分法,换元法 定积分在物理中有广泛的应用,本节主要利用上一节所介 绍的“微元法”把物理学上的一些问题转化为计算定积分的问题。 这里介绍几个有代表性的例子

1. 离散控制系统的基本概念 2. 信号的采样与保持 采样过程与采样定理，零阶保持器 3. 离散系统的数学描述 z变换，脉冲传递函数（开环、闭环），差分方程 4. 离散系统的z域分析法 稳定性，极点分布与暂态性能，稳态误差， 根轨迹法（自学） 5. 离散系统的频域分析法（自学） 6. 离散系统的状态空间分析法（自学） 7. 离散系统的综合（自学）

一、抗菌药物的体内过程 1.吸收吸收过程药时曲线AUC生物利用度 2.分布表观分布容积分布特性(骨、前列腺、脑脊液、胎儿) 3.消除血浆半衰期(t12)肝、肾消除胆汁 二、药动学(PK)-药效学结合模型(PD)

第一章 一元函数极限 第二章 一元函数的连续性 第三章 一元微分学 第四章 一元函数积分学 第五章 级数 第六章 多元函数微分学 第七章 多元积分学

由前面讲过的解析几何知识可知: 若已知曲面上点处切平面的 法向量为,则曲面在该点的切平

第四章离散时间 Markov链 4.1定义和一些例子 在一些物理学、生物学、经济学等许多学科中都有如下行为的系统:该系统 是与时间有关的一个系统,如果已知系统在现在的状态,则此系统的过去所处的 状态与将来所处状态是(条件)独立的,这个特性称为 Markov性

第四章离散时间 Markov链 4.1定义和一些例子 在一些物理学、生物学、经济学等许多学科中都有如下行为的系统:该系统 是与时间有关的一个系统,如果已知系统在现在的状态,则此系统的过去所处的 状态与将来所处状态是(条件)独立的,这个特性称为 Markov性。本节我们考 虑状态空间S为离散的,用o,i1,…或i,j表示状态,参数集T为离散的(一般表 示时间),T={1,2

一元函数导数与微分 多元函数导数与微分 隐函数的求导法则 多元函数微分学的几何应用 多元函数的极值及其求法 全微分在近似计算中的应用

二人有限零和对策是对策论(Game Theory)最基本的内容。 Game Theory也可译为博弈论，是研究 决策主体的行为发生直接相互作用时的决 策以及这种决策的均衡问题的学科。 1994年诺贝尔经济学奖授给了三位博 弈论专家：纳什、泽尔腾、海萨尼。博弈 论已经成为当代经济学的基石

函和算子的特殊表现形式.Hilbert 空间的理论已广泛地应用于许多 学科和学科分支中去，例如在量子力学，概率论， Fourier 分析， 调和分析等学科中就是如此.近年来蓬勃发展的小波分析理论也是置 根于 Hilbert 空间基本理论的