数据和信息 数据是对某种情况的记录,包括数值数居 (例如各种统计资料数据)以及非数值数据 两种,后者如各种图、表格、文字和特殊 符等; 信息是经过加工处理后对管理决策和实现管 理目标或任务具有参考价值的数据,它是一 种资源

概率论与数理统计是研究随机现象统计规律性的学科而随机现象的规律性在相同的 条件下进行大量重复试验时会呈现某种稳定性.例如,大量的抛掷硬币的随机试验中,正面 出现频率;在大量文字资料中,字母使用频率工厂大量生产某种产品过程中,产品的废品 率等.一般地,要从随机现象中去寻求事件内在的必然规律,就要研究大量随机现象的问题 在生产实践中,人们还认识到大量试验数据测量数据的算术平均值也具有稳定性.这 种稳定性就是我们将要讨论的大数定律的客观背景在这一节中

一、数组的指针的意义，数组元素的指针的意义,数组名作函数参数 二、通过指针引用数组元素,数组名与数组的指针作函数参数 三、指针引用数组时指针的定位

3.1 数组的基本概念 3.2 一维数组 3.3 多维数组 3.4 数组作为函数的参数 3.5 数组与字符串 3.6 数组应用举例 3.7 构造数据类型

一、数据及数据文件(Data and Data file) 1.数据类型:(Data mode)用于编程和计算的数据类型(表31) 数组: 字符数组(Character array) 数值数组(Numeric array) 包括整形(int,uint8,int16,uint16,int32,uint32)单精度(signal),双精度(duble)(MATLAB最常用的变量类型),稀疏(sparce)数组

第6章代数系统 6.1代数系统的概念 6.2代数系统的同态和同构 6.3代数系统的积代数 6.4半群与独异点 6.5群与交换群 6.6环与域 6.7格与布尔代数

9.1 格 9.2 布尔代数 9.3 子布尔代数、积布尔代数 和布尔代数同态 9.4 布尔代数的原子表示 9.5 布尔代数Br2 9.6 布尔表达式及其范式定理

在机械稳健性优化设计中不确定变量常被假定为服从某种特定分布的随机变量,在随后的优化模型中丢掉了这些不确定变量的初始数据,这种对不确定变量的处理方式往往不能真切地反映不确定变量的本质,使得出的结论偏离事实.为了更加真切地反映这些不确定变量,使用盲数表达机械设计中的不确定变量,运用盲数运算规则表达各不确定变量之间的关系,把盲数理论和稳健设计相结合,建立基于盲数理论的稳健设计优化模型.使用该优化模型对一个气动换向装置进行了优化计算,优化结果好于传统的稳健设计结果.基于盲数的方法是一种离散化的数值计算方法,算例充分展示了其灵活性,证明了该优化方法是合理的和实用的

第一章 初等数学 第二章 解析几何 第三章 线性代数 第四章 微分学 第五章 积分学 第六章 向量与场论初步 第七章 级数 第八章 复变函数 第九章 积分变换 第十章 特殊函数 第十一章 常微分方程 第十二章 偏微分方程 第十三章 积分方程 第十四章 概率论 第十五章 数理统计方法 第十六章 随机过程 第十七章 统计计算方法 第十八章 误分析插值法曲线拟合 第十九章 数值微分·数值积分·积分方程数值解 第二十章 线性方程组的解法·矩阵求逆 第二十一章 方程解法、非线性方程组解法 第二十二章 矩障特征值的计算 第二十三章 常微分方程数值解法 第二十四章 偏微分方程的有限差分方法 第二十五章 偏微分方程的有限元方法及其他方法 第二十六章 离散数学 第二十七章 模糊数学 第二十八章 组合数学 第二十九章 现代控制论 第三十章 信息论 第三十一章 系统工程

数据信息 控制信息 数值型数据 非数值型数据 指令信息等 第一节 数据信息的表示 2.1.1 表示数据的大小 二进制、八进制、十六进制、二-十进制 2.1.2 表示数据的符号 原码、补码、反码 2.1.3 表示小数点 定点、浮点