统计学习方法即机器学习方法，是计算机及其应用领域的一门重要学科。本书分为监督学习和无监督学习两篇，全面系统地介绍了统计学习的主要方法。包括感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与最大熵模型、支持向量机、提升方法、EM算法、隐马尔可夫模型和条件随机场，以及聚类方法、奇异值分解、主成分分析、潜在语义分析、概率潜在语义分析、马尔可夫链蒙特卡罗法、潜在狄利克雷分配和PageRank算法等

3.1 动态元件 一、电容 二、电感 三、电容电感的串联与并联 3.2 动态电路方程及其解 一、电路方程 二、微分方程的经典解 3.3 电路的初始值 一、换路定律 二、初始值的求解 3.4 电路的响应 一、零输入响应 二、零状态响应 三、全响应 3.5 一阶电路的三要素法 一、三要素法公式 二、三要素公式说明 三、三要素的计算 四、举例 3.6 一阶电路的阶跃响应 一、阶跃函数 二、阶跃响应 3.7 二阶电路分析 一、RLC串联电路的方程 二、RLC串联电路的零输入响应 三、RLC串联电路的阶跃响应 3.8 正弦激励下一阶电路的响应

利用数学方法解决实际问题通常包括:分析实际问题,建立数学模型,开发求解的算法,编写求解程序,以及运行程序并得到近似结果这五个步骤。其中前面两步为建模,后面三步为模型求解。 计算方法所面对的正是\模型求解\,或者说求模型的数值解。因此我们不能把“计算方法理解为“计算“的\方法\,而应理 解为利用计算工具求解复杂数学问题的方法论和基本方法

Ø第一节 流体流动的起因 Ø第二节 流场的特征及分类 Ø第三节 迹线与流线 Ø第四节 流管、流束、流量和平均流速 Ø第五节 流体的连续性方程 Ø第六节 理想流体的运动微分方程 Ø第七节 理想流体沿流线的伯努利方程及其应用 Ø第八节 沿流线非稳定流动的伯努利方程 Ø第九节 沿流线主法线方向速度和压力的变化 Ø第十节 动量方程和动量矩方程

2.1 随机过程基本概念及其数学描述 2.2 谱密度与相关函数 2.3 线性系统在随机输入下的响应 2.4 白噪声产生方法及其仿真 2.5 古典辨识方法 2.6 小结及习题

在使用电脑之前，都必须安装操作系统、驱动程序及其他应 用程序。本章首先介绍制作Windows 98/Me启动软盘的方法，然 后介绍Windows XP的安装过程及驱动程序的安装方法，最后介绍 使用DirectX检测系统硬件性能的方法。通过本章的学习，读者可 以顺利地安装操作系统，并对自己组装电脑的总体性能有一个基 本的认识

一、是否题 1.在一定温度T(但T