了解概率论与数理统计的研究对象一—随机现象的统计规律。掌握确定性现象和随机 现象两个基本概念,并对本书内容体系有一个大致总体的了解

在前四章里我们讨论了概率论的基本概念与方法,从中我们 学到一条基本的道理,随机变量及其所伴随的概率分布全面描述 了随机现象的统计规律性但是在实际中一个随机现象所服从的 分布是什么概型可能完全不知道,或者由于随机现象的某些事实 而知道其概型,但不知其分布函数中所含的参数.这些反而正是研 究者所希望了解的,是研究的目的

导数的思想最初是法国数学家费马(Fermat1601—1665)为解决极大，极小问题而引入的，但导数作为微分学中最主要的概念却是英国数学家牛顿(Newton)和德国数学家莱布尼兹(Leibniz)分别在研究力学和几何学过程中建立的

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函数f(x)的单调性与极值是函数的重要性态.如图: 曲线弧AB是单增的曲线.但从A到C的曲线是向下弯 (或凸)的;从C到B的曲线是向上弯(或凹)的.显然,曲线 的弯曲方向和弯曲方向的转变点对我们研究函数的性 态是十分重要的.这就是下面讨论的凹性与拐点

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§5.1 数值积分公式 §5.2 牛顿-科特斯公式 §5.3 复化求积公式 §5.4 龙贝格求积公式 §5.5 高斯型求积公式 §5.6 数值微分 §5.7 数值实验

工程实际中，存在大量的解线性方程组的问题。很多数值方法到最后也会涉及到线性方程组的求解问题：如样条插值的M和m关系式，曲线拟合的法方程组，方程组的Newton迭代等问题。 4.1 高斯消去法 4.2 选主元素的高斯消去法 4.3 矩阵的三角分解法 4.4 平方根法与改进平方根法 4.5 向量和矩阵的范数 4.6 线性方程组的性态和解的误差分析 4.7 解线性方程组的迭代法 4.8 迭代法的收敛性及误差估计

§3.1 曲线拟合的最小二乘法 §3.2 最小二乘法的求法 §3.3 最佳平方逼近 §3.4 数值实验

函数f(x)的单调性与极值是函数的重要性态如图: 曲线弧AB是单增的曲线但从A到C的曲线是向下弯 (或凸)的;从C到B的曲线是向上弯(或凹)的.显然,曲线 的弯曲方向和弯曲方向的转变点对我们研究函数的性 态是十分重要的.这就是下面讨论的凹性与拐点