1、从现实对象到数学模型 2、数学建模示例 3、数学建模的方法和步骤

绪论 数学模型 数学建模过程 数学建模示例 建立数学模型的方法和步骤 数学模型的分类

数学模型概论 1、什么是数学建模 2、建模示例椅子能在不平的地面上放稳吗 3、数学建模的方法和步骤

§16.1 平面点集与多元函数 4 学时 §16.2 二元函数的极限 4 学时 §16.3 二元函数的连续性 4 学时 §17.1 可微性 4 学时 §17.2 复合函数微分法 4 学时 §17.3 方向导数与梯度 2 学时 §17.4 泰勒公式与极值问题 4 学时

一、课程目的与要求 本课程目的在于培养MBA学员通过模型定性定量解决问题的能力,特别是掌握优化的 思想和基本手段,提高解决工作中实际问题的能力。课程通过案例使学员能够理解所学的理 论和方法。本课程讲授学时应在40~48,课堂案例讨论学时12~16(三到五个案例),总学 时60

第四章随机变量的数字特征 数字特征的优越性: 1.较集中地反映了随机变量变化的一些平均特征 2.很多重要的随机变量(如二项分布、泊松分布、均匀分布、指数分布、正态分布等)的分布函数都能用一、两个数字特征完全确定。 3.重要的数字特征--数学期望、方差具有明确的统计意义,同时还具有良好的数学性质。 4.随机变量的数字特征较易求出

引言 解方程是代数中的一个基本的问题,特别是在中学所学代数中,解方程占 有重要地位这一章和下一章主要讨论一般的多元一次方程组,即线性方程组线性方程组的理论在数学中是基本的也是重要的内容

解方程是代数中的一个基本的问题，特别是在中学所学代数中，解方程占有 重要地位.这一章和下一章主要讨论一般的多元一次方程组，即线性方程组. 线性方程组的理论在数学中是基本的也是重要的内容. 对于二元线性方程组

掌握随机变量的数学期望、方差、协方差、相关系数等几个基本概念及其性质并会求一 些随机变量及函数的数学期望与方差为后面的学习打下基础

众所周知，高等数学中许多重要方法，如求极限、 求导数、求不定积分、求定积分、解常微分方程、向量 运算、求偏导数、计算重积分、级数展开等，只靠笔算 难以完成.为提高读者用高等数学解决实际问题的能 力，本章将对符号计算系统 Mathematica 及其在上述运 算中的应用进行简单介绍。 第一节 初识符号计算系统Mathematica 第二节 用Mathematica做高等数学