数据类型、常量和变量的定义。运算符的种类、优先级和结合方向，表达式的类型和求值，简单的C程序设计及基本输入输出

我们有多处对不连续变化的变量采取了连续化的方法,从而建立了相应的微分方程模型。但是由于以 下原因: 第一,有时变量事实上只能取自一个有限的集合; 第二,有时采取连续化方法后律立的植刑比校复杂

本章主要内容简介 1.向量的内积,长度的概念;向量空间的规范正交基;正交矩阵;正交变换; 2.矩阵的特征值,特征向量; 3.相似矩阵,实对称矩阵正交相似与对角矩阵的方法; 4.二次型及其矩阵表示,二次型秩的概念;二次型的标准形,规范形; 5.配方法化二次型为标准形;二次型与对应矩阵的正定性判别

在建立数学模型时常常需要确定一些参数,选什么量为参数 ,怎样选取参数,其中也有一些技巧,参数选得不好,会使 问题变得复杂难解,给自己增添许多不必要的麻烦。确定参数以后,一般需要利用数据来获得这些参数的具体取值,例如在使用经验方法建模时,假如你准备用线性函数ax+b来 表达变量间的关系,你还要用最小二乘法去求出参数a、b 的值,这一过程被称为“参数识别”。总之,参数的选取应使其后的识别尽可能简便,让我们来考察一个实例

目的和意义 一、本课程是《化工原理》课程的继续和深入。 二、深入了解“传递过程”微观机理、基本理论和计算方法。 三、学习一些新的方法: 四、动量、热量、质量传递的类似律; 五、数学公式的简化

参数估计方法是处理实际问题时最常用的方法。当总体的某些参数未知(一般要求分布类型已知)时,从样本出发构造适当的统计量,作为未知参数的估计量。当取得一组观察值后,以相应的统计量的观察值作为未知参数的估计值,并讨论估计值对真值进行估计的可靠性

统计力学的基本出发点 1.物质由大量的分子或粒子构成。 2.热现象是大量分子运动的整体表现,与 热现象有关的各种宏观性质(pVT关系、 热容、反应焓、传递性质、反应速率常 数等)可通过对相应微观性质的研究经 由统计平均得出

• 支持向量机 • 二元线性SVM • SVM用于非线性分类 • 机器学习方法 • 人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN） • 深度学习（Deep Learning）现状 • 经典的深度学习模型/算法 • 卷积神经网络 Convolutional Neural Networks (CNN) • 多层反馈网络 Recurrent neural Network(RNN) • 自动编码器 AutoEncoder • 受限玻尔兹曼机 Restricted Boltzmann Machine, RBM • 深度置信网络 (Deep Belief Nets，DBN）

产品仓库容量H=9。期初库存量为2,要求 期末(七月底)库存量为0。每个月生产的 产品在月末入库。求最优生产计划 OSC

生产一库存问题 产品仓库容量H=9。期初库存量为2,要求期末(七月底)库存量为0。每个月生产的产品在月末入库。求最优生产计划xk