一、学习 Access 22003数据表视图中的各项操作方法 二、掌握在数据表视图中进行各项数据编辑的操作方法 三、理解关于数据排序、数据筛选等操作的含义

一.(本题共40分)给定有理数域上的多项式f(x)=x4+3x2+3 1.(本题5分)证明f(x)为中的不可约多项式 2.(本题5分)设a是f(x)在复数域C内的一个根.定义 Qa]= {ao +aa+a2a2}. 证明:对于任意的g(x)∈x],有g(a)∈a];又对于任意的B,ya,有 Bry Qa 3.(本题5分)接上题.证明:若B∈Qa],B≠0,则存在∈a],使得y=1. 4.(本题15分)找出f(x)的一个sturm序列.判断f(x)有几个实根. 5.(本题10分)求下面三阶方阵在有理数域Q上的最小多项式:

1.掌握留数定理,了解留数的计算方法; 2.应用留数定理计算实变函数的定积分

本词汇包括基本英汉数学物理词汇和常用科学技术英语缩略语等内容 其中,基本英汉数学物理词汇和常用数学物理英语缩略词B、C部分按教材 (梁昆淼编,数学物理方法,北京:高等教育出版社,1998年第三版)内容 顺序编排,其它内容均按英文字母次序编排

留数定理 一、留数定理 二、留数定理的应用 三、本章小结

建立快速有效的针对大规模文本数据的聚类分析方法是当前数据挖掘研究和应用领域中的一个热点问题.为了同时保证聚类效果和提高聚类效率，提出基于\互为最小相似度文本对\搜索的文本聚类算法及分布式并行计算模型.首先利用向量空间模型提出一种文本相似度计算方法；其次，基于\互为最小相似度文本对\搜索选择二分簇中心，提出通过一次划分实现簇质心寻优的二分K-means聚类算法；最后，基于MapReduce框架设计面向云计算应用的大规模文本并行聚类模型.在Hadoop平台上运用真实文本数据的实验表明：提出的聚类算法与原始二分K-means相比，在获得相当聚类效果的同时，具有明显效率优势；并行聚类模型在不同数据规模和计算节点数目上具有良好的扩展性

CABOSFV_C是一种针对分类属性高维数据的高效聚类算法,该算法采用集合稀疏差异度进行距离计算,并采用稀疏特征向量实现数据压缩.该算法的聚类效果受集合稀疏差异度上限参数的影响,而该参数的选取没有明确的指导.针对该问题提出基于集合稀疏差异度的启发式分类属性数据层次聚类算法(heuristic hierarchical clustering algorithm of categorical data based on sparse feature dissimilarity,HABOS),该方法从聚结型层次聚类思想的角度出发,在聚类数上限参数的约束下,应用新的内部聚类有效性评价指标(clustering validation index based on sparse feature dissimilarity,CVISFD)进行启发式度量,从而实现对聚类层次的自动选取.UCI基准数据集的实验结果表明,HABOS有效地提高了聚类准确性和稳定性

竞争学习和Kohonen自组织网络 竞争学习根据输入模式来更新权值，输入单元i与所有输 出单元j 用wij 连接。输入的数目即为输入的维数，输出的 数目即为输入数据要聚类的数目

通过对低碳含铝钢20Mn2精炼过程的取样分析,得出精炼渣的熔化温度偏高,渣中存在大量固相CaO,并导致钢中含有CaO类夹杂物,精炼渣吸附夹杂物能力差.利用Fact Sage热力学计算,从渣的低熔点区域控制和渣-钢反应这两个方面对渣系进行研究与优化.结果表明,CaO/Al2O3质量比在1.5左右添加质量分数为3% CaF2可以有效降低渣的熔化温度,渣的熔化温度随着CaF2含量的升高呈现先降低后升高的趋势,MgO的质量分数控制5%左右低熔点区域面积达到最大.在SiO2质量分数大于30%区域,钢中氧含量大体上随着CaO/Al2O3质量比的增加而降低,在SiO2的质量分数低于30%区域随着CaO含量的升高而降低,钢中酸溶铝含量在SiO2含量高的区域随着Al2O3/SiO2质量比的增加而升高,在SiO2含量低的区域随着CaO/SiO2质量比的增加而增加.根据热力学分析结果得出合理的渣系范围：CaO 50%-60%,Al2O320%-35%,SiO25%-10%,MgO 5%-8%,CaF20-5%.优化渣系的实验结果表明,优化后渣系熔化温度降低,钢中夹杂物数量、面积和平均尺寸均有明显下降

一、 本课学习的主要内容： 1、名词单数第三格的构成和意义 2、人称代词第三格 3、数量数词（1—30） 4、数量数词 1—4 的用法