一、一般求积公式及代数精度 二、 插值型求积公式 三 、牛顿—柯特斯（Newton-Cotes）公式 四、余项 五 、复合求积公式与龙贝格（Romberg）算法 六、 高斯（Guass）求积公式

第8章数据处理 第一单元重要的特征数 一、学习目标 介绍数据处理的几个常见概念,要求了解总体、样本、均值、方差等基本概 念,会计算均值和方差等重要特征数. 二、内容讲解 我们把所研究对象的全体称为总体,而组成总体的基本单位称为个体从总体 中抽取出来的个体称为样品

概率论与数理统计是研究随机现象统计 规律性的学科.随机现象的规律性只有在相 同的条件下进行大量重复试验时才会呈现出 来.也就是说,要从随机现象中去寻求必然 的法则,应该研究大量随机现象

由于留数定理是对在内除有有限个 孤立奇点外单值解析的函数适用 故用留数计算多值函数积分时, 必须首先划出单值区域, 再对每一单值区域计算积分:

• 统计与数学的区别 • 统计史及产生的背景 • 注重统计的应用特点 • 不过分强调理论 • 点与点的结合 • 数表的生成

第四讲随机变量的数字特征 内容提要 (1)随机变量的数学期望(直接计算,随机变量函数的期望,期望的性质)方差(直接计算,性质) (2)协方差、协方差矩阵与相关系数(计算,性质) (3)矩和混合矩 (4)常见分布的期望与方差

第三节协方差及相关系数 对多维随机变量,随机变量的数学期望和方差只反了各自的平均值与偏离程度,并 没能反映随机变量之间的关系.本节将要讨论的协方差是反映随机变量之间依赖关系的一 个数字特征

随机变量的数学期望是对随机变量取值水平的综合评价,而随机变量取值的稳定性是 判断随机现象性质的另一个十分重要的指标

§5 复变函数 §6 复变函数的极限和连续性 §1 解析函数的概念 §2 函数解析的充要条件

在人们的生产实践中,经常会遇到如何利用现有资源来安排生产,以取得最大经济 效益的问题。此类问题构成了运筹学的一个重要分支一数学规划,而线性规划( Linear Programming简记LP)则是数学规划的一个重要分支。自从1947年G.B. Dantzig提出 求解线性规划的单纯形方法以来,线性规划在理论上趋向成熟,在实用中日益广泛与深 入。特别是在计算机能处理成千上万个约束条件和决策变量的线性规划问题之后,线性 规划的适用领域更为广泛了,已成为现代管理中经常采用的基本方法之一