多元线性回归( multiple linear regression)是分析一个随机变量与多个变量 之间线性关系的最常用的统计方法。实际工作中,常常希望知道所关心的事物受 哪些因素的影响,比如销售量与价格和广告费的关系,农业产量与原料和气候的 关系,生育水平与教育水平和经济水平的关系,物价和失业率的关系,收入与受 教育程度和年龄的关系等等。多元线性回归用变量的观察数据拟合所关注的变量 和影响它变化的变量之间的线性关系式,检验影响变量的显著程度和比较它们的 作用大小,进而用两个或多个变量的变化解释和预测另一个变量的变化 回归这一名词起源于19世纪生物学家F.高尔顿进行的遗传学研究,他在研 究子女身高与父母身高之间关系时发现

偏微分(PDE)非线性图像滤波方法具有优良特性,但由于其计算量大而无法满足实时控制需求.细胞神经网(CNN)可以描述图像PDE模型,利用模拟CNN芯片并行求解,有助于提高其实时性.本文用CNN实现了PDE偏差非线性图像滤波器,提出了一种局部运算的噪声估计方法以选择适当的平滑系数.计算结果表明,这种噪声估计方法可以对不同噪声水平作出较精确的估计.仿真实验结果表明,CNN-PDE非线性滤波器取得了满意的滤波效果,用CNN实现PDE非线性滤波器的方法是有效可行的

讨论一般线性模型{y,xβ,D}下的线性充分性和最小线性充分性,得到相应的刻划定理

将单轴压缩条件下遭受到剪切带(峰值应力之后呈现线性应变软化行为)形式的单一剪切破坏普通混凝土试样的峰后应力-应变曲线斜率的解析解推广为非线性情形.在峰值应力之前,采用Scott模型描述非线性的本构关系.剪切带的非线性应变软化本构关系由导出的最短普通混凝土试样峰后斜率反算.利用得到的峰后本构关系,对其他较长的普通混凝土试样的应力-应变曲线进行了预测.预测的峰后应力-应变曲线依赖于试样的高度,且与实验结果吻合.估算的剪切带内部平均塑性剪切应变远大于在单轴压缩条件下测得的轴向应变的极限值.若测得的峰后应力-应变曲线被视为本构关系,则普通混凝土柱的峰后延性将被极大地低估

以下略去函数空间的变量,且主要考虑分离空间形式。 三维空问中的变换:矢量平移,旋转等。 线性变换:7(aa)+b1B)=aTa)+b76) 线性变换⑦是一种对矢量的运算,可以是常数、微分等,但√不是线性变换。 线性变换T将一个矢量变为另一个矢量 若知道变换了对基矢|n)的作用,则对任意矢量()的作用也就知道 由完备性条件

多元线性回归(multiple linear regression)是分析一个随机变量与多个变量 之间线性关系的最常用的统计方法。实际工作中,常常希望知道所关心的事物受 哪些因素的影响,比如销售量与价格和广告费的关系,农业产量与原料和气候的 关系,生育水平与教育水平和经济水平的关系,物价和失业率的关系,收入与受 教育程度和年龄的关系等等。多元线性回归用变量的观察数据拟合所关注的变量 和影响它变化的变量之间的线性关系式,检验影响变量的显著程度和比较它们的 作用大小,进而用两个或多个变量的变化解释和预测另一个变量的变化

用秩的概念，线性方程组(1)有解的条件可以叙述如下： 定理 7(线性方程组有解判别定理) 线性方程组(1)有解的充要条件为它的系 数矩阵

实验目的 1、了解线性规划的基本内容。 2、掌握用数学软件包求解线性规划问题。 实验内容 1、两个引例。 2、线性规划的基本算法 3用数学软件包求解线性规划问题。 4、建模案例:投资的收益与风险 5、实验作业

一、线性规划模型与解的主要概念 二、线性规划的单纯形法，线性规 三、划多解分析 四、线性规划应用——建模

一、非线性结构分析的定义 二、非线性行为的原因 三、非线性分析的重要信息 四、非线性分析中使用的命令