„ 递推方程的定义 „ 递推方程的实例 „ 常系数线性递推方程的求解 „ 常系数线性递推方程定义 „ 公式解法 „ 递推方程在计数问题中的应用 „ 换元法 „ 迭代归纳法--递归树 „ 差消法 „ 尝试法 „ 应用实例

一、为什么学习泊松方程 二、热流,势能流,静电学 三、提升许多求解偏微分方程问题的能力 四、基本数值技术 五、基函数(FEM)和有限差分法 六、积分方程法

用光学显微镜、电子显微镜、图像仪、X射线衍射相分析、热差分析等综合方法,研究了WC-(Ni-Fe)系合金,在WC含量(质量分数为6%~38%)范围内的伪二元系相图特征.同时研究了WC在γ相中的最高溶解度和室温溶解度数据.结果表明,WC-(Ni-Fe)伪二元系相图仍属于典型的二元共晶型相图,γ相中的溶解度随温度而变化,共晶温度下最大溶解度(质量分数)为11.2%,室温时最大溶解度为9.01%

一、传统的硬件设计方法 二、传统的设计方法是自下而上的设计方法 三、采用通用的元器件 四、后期进行仿真，浪费大，设计周期长 五、主要设计文件是电路原理图，可读性差，文件量大

在整群抽样中,如果抽中的群内所含的次级单元个数相 当地多,此时对该群作普查会感到“心有余而不足”。特 别当群内的次级单元差异不大,比较大,这种情形下 对群内所有的次级单元一一访问似乎完全没有必要,一个省 时省钱又省力的念头会在调查者的头脑中油然而生,何不在 抽到的群内再作一定方式的抽样呢?这种在选中的初级单元 中再进行抽样的方法称为二阶抽样。倘若在抽取的次级单元 中又包含许多更次一级的单元,在这些单元中继续抽样就自 然地称为三阶抽样

第二单元点估计 一、学习目标 通过本课的学习,知道什么是点估计,点估计有哪两种方法,会用极大似然 估计求总体参数的估计值,知道无偏估计,能比较哪个估计量更有效 二、内容讲解 利用样本的统计量来估计总体的一些未知的常数,譬如总体的数学期望、方 差,这就是数理统计学中的点估计问题. 点估计的主要方法是矩估计和极大似然估计

第一节 线性回归模型概述 第二节 一元线性回归模型的参 第六节 异方差性 第七节 序列相关性 第八节 多重共线性

以氢分压动态检测方法为基本原理,以西华特定律为含氢量计算公式的基本模型,研制了由真空变容单元、变容驱动单元和数据采集与处理单元构成的铝合金熔体含氢量快速检测系统.通过实时监测真空室实际压强和动态计算的理论压强以及二者的差值,快速获得熔体氢分压,利用经验公式计算熔体含氢量,不仅测试速度快、测试准确,而且具有操作简单和测试成本低的显著特点

一、一元线性回归模型的基本假设 二、参数的普通最小二乘估计（OLS） 三、参数估计的最大或然法(ML) 四、最小二乘估计量的性质 五、参数估计量的概率分布及随机干扰项方差的估计

一、一元线性回归模型的基本假设 二、参数的普通最小二乘估计(OLS) 三、参数估计的最大或然法(ML) 四、最小二乘估计量的性质 五、参数估计量的概率分布及随机干扰项方差的估计