课程性质:数学分析是数学系最重要的一门基础课,是许多后 继课程如微分几何,微分方程,复变函数,实变函数与泛函分析 计算方法,概率论与数理统计等课程必备的基础,是数学系本科 、二年级学生的必修课

一、单容对象的数学模型 二、有纯滞后的单容对象的数学模型 三、多容对象的数学模型

一、被控对象的动态特性 二、数学模型的几个概念 三、研究和建立数学模型的目的和作用 四、单输入单输出过程常见的数学模型 五、有自平衡能力和无自平衡能力的概念

数学模型概论 1、什么是数学建模 2、建模示例椅子能在不平的地面上放稳吗 3、数学建模的方法和步骤

1关于数学建模 2数学建模实例 A人口预报问题 B.椅子能在不平的地面上放稳吗? C双层玻璃的功效 3数学建模论文的撰写方法

第二章优化设计的数学基础 一、机械优化设计是建立在多元函数的极值理论基础上 二、无约束优化问题就是数学上的无条件极值问题 三、约束优化问题则是数学上的条件极值问题

本书是1963年我在中国科学技术大学讲授等数学时所用的讲义,主要论述复变函 数论的一般理论,作为《高等数学引论》的第二卷第一分册出版 那本讲义在讲授后曾作过较大的修改,可恬修改稿在“四害”横行时已被遗失了,这 份稿子是由仅能找到的原来科大的印刷稿稍加校订而成的.考虑到《高等数学引论》第 卷出版至今已有十五年,广大读者希望能早日看到第二卷的出版.如果这·分册全部重 新改写,我的工作情况和身体条件也许会使这一分册的出版再推迟很长时间

本课程是为数学系本科高年级学生开设的. 本课程讲述一般空间上的测度论的基础知 识和欧氏空间 n R 上的 Lebesgue 测度与积分理论. 现代数学的许多分支如概率论, 泛函分析, 群上调和分析等越来越多的用到一般空间 上的测度理论. 对数学专业的学生而言, 掌握一般空间上的测度论的基础知识, 已经变得越 来越重要. 因此本课程将一般空间上的测度论和 n R 上的 Lebesgue 积分结合起来讲述

一、主要内容 1. 随机变量的数学期望; 2. 随机变量函数的数学期望; 3. 数学期望的性质; 4. 随机变量的方差; 5. 随机变量函数的方差;

1、 二维随机变量的数学期望和条件数学期望 二维随机变量(ξ ,η) 离散时，用联合分布列 i j pij P(ξ = x ,η = y ) = 表示； 连续时，用联合密度函数 p( x, y)表示。 设随机变量函数ζ = f (ξ ,η) ，其数学期望定义为：