3线性方程组 1.3.1数域K上的线性方程组的初等变换 举例说明解线性方程组的 Gauss消元法。 定义(线性方程组的初等变换)数域K上的线性方程组的如下三种变换 (1)互换两个方程的位置 (2)把某一个方程两边同乘数域K内一个非零元素c; (3)把某一个方程加上另一个方程的k倍,这里k∈K 的每一种都称为线性方程组的初等变换。 容易证明,初等变换可逆,即经过初等变换后的线性方程组可以用初等变换复原。 命题线性方程组经过初等变换后与原方程组同解

§1.1 热力学的研究对象 §1.2 几个基本概念 1. 系统和环境 2. 状态和状态函数 3. 过程与途径 4. 热力学平衡系统 §1.3 能量守恒——热力学第一定律 1.热力学能的概念 2.功和热的概念 3.热力学第一定律的数学表达式 §1.4 体积功 1.体积功 2.可逆过程 3.相变体积功 §1.5 定容及定压下的热 §1.6 理想气体的热力学能与焓 1. Joule实验 2. 理想气体的热力学能: U = f(T) 3. 理想气体的焓: H = f(T) §1.7 热容 §1.8 理想气体的绝热过程 §1.9 实际气体的节流膨胀 Joule-Thomson实验 节流膨胀的热力学特点 实际气体经节流膨胀后的温度变化 §1.10 化学反应的热效应 1.化学反应的热效应 2.定容反应热与定压反应热 3.反应进度 4.热化学方程式的写法 5.反应热的测量 §1.11 生成焓与燃烧焓 §1.12 反应焓与温度的关系——基尔霍夫方程

设fx)是定义在闭区间[ab]上的连续函数,如果x∈[ab]使 得f(x)=0则称x是fx)的一个零点 从几何图形看,函数f(x)的零点就是曲线y=f(x)与x轴的交 点。这个事实对我们求数值解很有启发作用 提示:函数f)的零点其实也就是(非线性)方程fx)=0的 解,所以求函数的零点问题也就是非线性方程求解的问题。 结论:由高等数学中的界值定理可知,若fa)f(b)<0,方程 f(x)=0在[ab内一定有解 求函数零点的方法有对分法,牛顿法和不动点算法

§2.1 自发过程的共同特征 §2.2 热力学第二定律的经典表述 §2.3 卡诺循环和卡诺定理 §2.4 熵的概念 1.可逆过程的热温商及熵的引出 2.不可逆过程的热温商 3.热力学第二定律的数学表达式——Clausius不等式 §2.5 熵变的计算及其应用 1.定温过程的熵变 2.定压或定容变温过程的熵变 3.相变化的熵变 §2.6 熵的物理意义及规定熵的计算 1.宏观状态和微观状态 2.熵是系统混乱度的度量 3.热力学第三定律及规定熵的计算 §2.7 Helmholtz函数和Gibbs函数 §2.8 热力学函数的一些重要关系式 1. 热力学函数之间的关系 2. 热力学基本公式 3. Maxwell关系式 §2.9 △G的计算 1. 简单状态变化的定温过程的△G 2. 物质发生相变过程的△G 3. 化学反应的△G 4. △G随温度T的变化——吉布斯－亥姆霍兹公式 §2.10 非平衡态热力学简介 1. 熵产生和熵流 2. 熵产生公式 3. 最小熵产生原理和耗散结构

因子分析( Factor Analysis)是多元统讣分析技术的一个分支,其主要目的 是浓缩数据。它通过研究众多变量之间的内部依赖关系,探求观测数据中的基本 结构,并用少数几个假想变量来表示基本的数据结构。这些假想变量能够反映原 来众多的观测变量所代表的主要信息,并解释这些观测变量之间的相互依存关 系,我们把这些假想变量称之为基础变量,即因子( Factors)。因子分析就是研 究如何以最少的信息丢失把众多的观测变量浓缩为少数几个因子 因子分析是由心理学家发展起来的,最初心理学家借助因子分析模型来解释 人类的行为和能力,1904年查尔斯·斯皮尔曼( Charles spearman)在美国心理学 杂志上发表了第一篇有关因子分析的文章,在以后的三四十年里,因子分析的理 论和数学基础逐步得到了发展和完善,它作为一个一般的统计分析工具逐渐被人 们所认识和接受

因子分析( Factor Analysis)是多元统讣分析技术的一个分支,其主要目的 是浓缩数据。它通过研究众多变量之间的内部依赖关系,探求观测数据中的基本 结构,并用少数几个假想变量来表示基本的数据结构。这些假想变量能够反映原 来众多的观测变量所代表的主要信息,并解释这些观测变量之间的相互依存关 系,我们把这些假想变量称之为基础变量,即因子( Factors)。因子分析就是研 究如何以最少的信息丢失把众多的观测变量浓缩为少数几个因子 因子分析是由心理学家发展起来的,最初心理学家借助因子分析模型来解释 人类的行为和能力,1904年查尔斯·斯皮尔曼( Charles spearman)在美国心理学 杂志上发表了第一篇有关因子分析的文章,在以后的三四十年里,因子分析的理 论和数学基础逐步得到了发展和完善,它作为一个一般的统计分析工具逐渐被人 们所认识和接受。50年代以来,随着计算机的普及和各种统计软件的出现,因 子分析在社会学、经济学、医学、地质学、气象学和市场营销等越来越多的领域 得到了应用

目前，随着教育改革的不断深入，高等职业教育发展迅速，进入到一个新的历史阶段。 学校规模之大，数量之众，专业设置之广，办学条件之好和招生人数之多，都大大超过了 历史上任何一个时期。然而，作为高职院校核心建设项目之一的教材建设，却远远滞后于 高等职业教育发展的步伐，以至于许多高职院校的学生缺乏适用的教材，这势必影响高职 院校的教育质量，也不利于高职教育的进一步发展

9.1 数组的概念 9.2 一 维 数 组 9.3 多维数组的定义和使用 9.4 字符数组及字符串 9.5 数组作函数参数

一、高级统计学研究的对象 多指标或多变量数据 企业管理:产值、单位成本、原 材料消耗、工资、劳动生产率、 销售收入、利润、全要素生产率 居民家庭消费:家庭收入、家庭 人口、阶层、中高档消费品支出 等等

高中数学必修_第一章 集合与函数的概念_课件_20070906高一数学（1.1.2-1子集和等集）