基因变异是人类进化的基础，构成了群体中的个体多样性．由于 群体是由一群可以相互婚（交）配的个体组成，如果仅仅从个体的遗 传结构是难以解释群体的遗传组成及其随时间和空间的变化规律，而 且基因型和表型存在复杂关系，因此，研究群体中基因的分布及逐代 传递中影响基因频率和基因型频率的因素，追踪基因变异的群体行 为，应用数学手段研究基因频率和相对应的表型在群体中的分布特征 和变化规律，这就是群体遗传学的研究内容，也是人类遗传学、人类 进化和后基因组学研究的中心任务

一、时序电路(sequential circuit)：电路某一时刻的稳定输出不仅取决于当前输入(present input )，还取决于过去输入(past input)。触发器作为记忆元件保存了过去的输入。 二、现态与次态：过去的输入用触发器的内部状态来表示，称为现态(present state);当前输入之后转变后的状态称谓次态(next state)。时序电路在外部激励下改变状态，因此，时序电路就是有限状态自动机。 三、在描述触发器功能时，我们用了Q0表示现态，Q表示次态。下面我们会用更一般的描述，Qn表示现态，Qn＋1表示次态

第一节化工模拟 化学工程的研究对象通常是非常复杂的,主 要表现在:①过程本身的复杂性:既有化学的, 又有物理的,并且两者时常同时发生,相互影响 。②物系的复杂性:既有流体(气体和液体), 又有固体,时常多相共存。流体性质可有大幅度 变化,如低粘度和高粘度、牛顿型和非牛顿型等 。有时,在过程进行中有物性显著改变,如聚合 过程中反应物系从低粘度向高粘度的转变。③物 系流动时边界的复杂性:由于设备(如塔板、搅 拌桨、档板等)的几何形状是多变的,填充物( 如催化剂、填料等)的外形也是多变的,使流动 边界复杂且难以确定和描述

教学目的 本节考虑可积函数的逼近问题. 本节要证明几个关于积分的 逼近定理.主要是关于 Lebesgue 积分的逼近定理. 教学要点 Lebesgue 可积函数可以用比较简单的函数,特别是用连续函数 逼近. 由于连续函数具有较好的性质, 因此 L 可积函数的逼近性质在处理有 些问题时是很有用的.应通过例题和习题掌握这种方法. 设给定一个测度空间 (X , F ,µ), C 是可积函数类 L(µ) 的一个子类. 若对任意可积 函数 f ∈ L(µ) 和ε > 0, 存在一个 g ∈C , 使得 − µ < ε, ∫ f g d 则称可积函数可以用C 中的函数逼近

第七章我们讨论了数字调制的三种基本方式:数字振幅调制、数字频率调制 和数字相位调制,然而,这三种数字调制方式都存在不足之处,如频谱利用率低、 抗多径抗衰落能力差、功率谱衰减慢带外辐射严重等。 为了改善这些不足,近几十年来人们不断地提出一些新的数字调制解调技 术,以适应各种通信系统的要求。例如,在恒参信道中,正交振幅调制(QAM) 和正交频分复用(OFDM)方式具有高的频谱利用率,正交振幅调制在卫星通信和 有线电视网络高速数据传输等领域得到广泛应用

3.1连续和间断 定义∫(x)定义在(ab),x0∈(ab),若mf(x)→>f(x),则称函数f(x)在 点x连续,x0称为连续点,否则称x为间断点 函数∫(x)在x∈(a,b)连续也可用E-6语言来叙述:∫(x)定义于(a,b),x0∈(a,b) 若E>0,38>0,使得当x∈(ab)且x-x∫(xo+0)且 f(x0-0)=f(x0)=f(x0+0), 即如果∫(x)在x左右极限都存在,且等于该点函数值,称∫(x)在该点连续

定量分析(Quantitative Analysis)的任务是准确 测定试样组分的含量，因此必须使分析结果具有一 定的准确度。不准确的分析结果可以导致生产上的 损失、资源的浪费、科学上的错误结论。 在定量分析中，由于受分析方法、测量仪器、 所用试剂和分析工作者主观条件等方面的限制，使 测得的结果不可能和真实含量完全一致；即使是技 术很熟练的分析工作者，用最完善的分析方法和最 精密的仪器，对同一样品进行多次测定，其结果也 不会完全一样。这说明客观上存在着难于避免的误 差

一、置信度与μ的置信区间 日常分析中测定次数是很有限的，总体平均值 自然不为人所知。但是随机误差的分布规律表明， 测定值总是在以μ为中心的一定范围内波动，并有 着向μ集中的趋势。因此，如何根据有限的测定结 果来估计μ可能存在的范围（称之为置信区间）是 有实际意义的。该范围愈小，说明测定值与μ愈接 近，即测定的准确度愈高。但由于测定次数毕竟较 少，由此计算出的置信区间也不可能以百分之百的 把握将μ包含在内，只能以一定的概率进行判断

工程坯流片 IC设计者在集成电路设计开发阶段，为了验证自己所 设计的集成电路是否成功，必须进行工程坯流片。 集成电路设计者自己进行工程坯流片时，往往一片晶 圆上只能验证一个设计项目（产品），而每次工程坯 流片FOUNDRY至少提供6-12片，制造出的芯片数量 将达到成千上万片，远多于设计阶段产品测试所需的 数量。如果设计成功，则可以将多余的芯片作为商品 出售，如果设计中存在问题，则所有芯片全部报废。 然而多数情况下，一个设计需要至少进行两次工程坯 流片才能成功，由此造成了极大人力和财力的浪费

在数学分析课程中我们已经熟悉 Riemann积分.在处理连续函数或者逐段连续函数 时,在计算一些几何和物理的量时它是很有用的但它也存在一些缺陷例如, Riemann积 分对被积函数的要求较高,它要求被积函数“基本上”是连续的(其确切含义将在§4.4 讨论),在处理极限与积分交换次序时,需要对函数列加上一致收敛性的条件等由于这些 缺陷,使得 Riemann积分在处理分析数学中的一些问题时显得不够有力因此需要建立 新的积分的理论.二十世纪初, Lebesgue建立了一种新的积分理论新的积分理论消除了 上述缺陷,并且包含了原有的 Riemann积分理论