当问题的机理非常不清楚难以直接利用其他知 识来建模时,一个较为自然的方法是利用数据 进行曲线拟合,找出变量之间的近似依赖关系 即函数关系

7.2点估计的评价标准 对于同一个未知参数,不同的方法得 到的估计量可能不同,于是提出问题 应该选用哪一种估计量? 用何标准来评价一个估计量的好坏? (1)无偏性 常用 标准 （2)有效性 (3)致性

本工作页介绍使用 Mathcad进行矩阵运算 1.定义矩阵的方法可以使用热键Ctrl+M或者点击 Matrix运算板上的矩阵符号按钮,在弹出的 matrix对话框中,输入待产生的矩阵的阶数

单位圆的面积等于π ，计算第一象限内的单位圆的面积, 方法为:把它分成n个窄的曲边梯形 ,计算S大,S小,其中n可以为1000, 10000

§1 复数及代数运算 §2 复数的几何表示 §3 复数的乘幂与方根 §4 区域 §5 复变函数 §6 复变函数的极限和连续性

第一讲 线性代数基础 第二讲 线性方程组直接方法 第三讲 线性最小二乘问题 第四讲 非对称特征值问题 第五讲 对称特征值问题 第六讲 线性方程组定常迭代法 第七讲 Krylov子空间迭代法 第八讲 特征值问题的迭代解法 附录A IEEE浮点运算标准 附录B 数值计算中的误差 附录C 高性能计算 – 科学计算软件介绍

Tavlor公式 多项式是一类很重要的函数,其明显特点是结构 简单,因此无论是数值计算还是理论分析都比较方便 从计算的角度看,只须加、减、乘三种运算,连除法 都不需要,这是其它函数所不具备的优点。 用多项式近似地表示给定函数的问题不仅具有实 用价值,而且更具有理论价值。一般的函数不好处理 先用较好处理的多项式近似替代,然后通过某种极限 手续再过渡到一般的函数

直觉概率分析：三门问题 直觉的形式化：概率空间 条件概率与贝叶斯定理 随机变量及其期望与方差

一、f(x)=Pm(x)e型 二、f(x)=ex [P(x)coSaX+pn(x)sinax]型 方程y\+py+qy=f(x)称为二阶常系数非齐次线性 微分方程,其中p、q是常数. 二阶常系数非齐次线性微分方程的通解是对应 的齐次方程的通解y=Y(x)与非齐次方程本身的一个 特解y=y*(x)之和:

问题已知(x,Y)的枧率分布 g(x,y)为已知的二元函数 求Z=g(X,Y)的概率分布 方法转化为(X,Y)事件