假设，检验统计量，显著水平，功效 两种假设下的统计检验 纽曼-皮尔森引理 如何构造一个检验统计量 Fisher甄别函数与神经网络

假设，检验统计量，显著水平，功效 两种假设下的统计检验 纽曼-皮尔森引理 如何构造一个检验统计量 Fisher甄别函数与神经网络 检验拟合优度，P-值定义与应用 信号观测的显著程度 皮尔逊的x2检验

1.1 线性空间 1.2 半范数与范数 1.3 赋范线性空间与 Banach 空间 1.4 有限维赋范线性空间与 Riesz 引理 有界线性算子和有界线性泛函 开映射定理 有界线性算子的逆 闭图像定理与共鸣定理 Hahn-Banach 定理 Hahn-Banach 定理的应用 7.1 Hahn-Banach 定理的几何形式 7.2 凸集分离定理 7.3 测度问题

一、费马引理 二、拉格朗日中值定理 三、柯西中值定理 四、泰勒中值定理

第1节 可表示性 第2节 语法的算术化 第3节 不动点引理和递归定理 第4节 不可定义性，不完全性和不可判定性 第1节 可证性条件 第2节 第二可证性条件 (D2) 的证明 第3节 第三可证性条件 (D3) 的证明 第4节 哥德尔第二不完全性定理 第5节 自然的不可判定语句

• 群的概念 • 置换群 • 循环、奇循环与偶循环 • Burnside引理 • Pólya定理 • 例 • 母函数型的Pólya定理 • 图的计数

一、可对角化的概念 二、几个引理 四、对角化的一般方法 三、可对角化的条件

Fourier级数的分析性质 为简单起见,假定f(x)的周期为2π。 首先,利用 Riemann引理可以直接得出 定理16.3.1设f(x)在[-上可积或绝对可积,则对于f(x)的 Fourier系数an与b

Fourier 级数的分析性质 为简单起见，假定 f x( )的周期为2π。 首先，利用 Riemann 引理可以直接得出 定理 16.3.1 设 f x( )在[−π,π]上可积或绝对可积，则对于 f x( )的 Fourier 系数an与bn，有

一、教学目的要求 1.了解大数定律及中心极限定理的提出和发展历史。 2掌握引理:切贝雪夫不等式。 3掌握常用的切贝雪夫大数定律、贝努里大数定理、辛钦大数定律的适用条件及定律内容