 归纳： 数学归纳法与强数学归纳法 运用良序公理来证明  递归： 递归定义 结构归纳法与递归算法

聊城大学：《拓扑学 Topology》课程教学资源（PPT课件讲稿）第五章 可数性公理 §5.1 第一与第二可数性公理

厦门大学数学科学学院：《高等代数》课程教学资源_2019-2020学年第一学期《高等代数》期末考试卷

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

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

这一章,我们为学习多元函数微积分学 作准备,介绍空间解析几何和向量代数。这 是两部分相互关联的内容。用代数的方法研 究空间图形就是空间解析几何,它是平面解 析几何的推广。向量代数则是研究空间解析 几何的有力工具。这部分内容在自然科学和 工程技术领域中有着十分广泛的应用,同时 也是一种很重要的数学工具

离散数学（又称计算机数学）是现代数学的重要分支，是计算机专业课程中的核心基础课程之一。离散数学以是研究：离散量的结构和相互之间的关系为主要目标，其研究对象一般为：有限或可数个元素（例如：自然数、整数、真假值、有限个结点等），而离散性也是计算机科学的显著特点

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

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