教学目的:了解引入随机变量的原因,离散型与连续型随机变量的定义。重点掌握几种重要的离散型与连 续型随机变量,包括(0-1)分布,二项分布,泊松分布,均匀分布,指数分布,正态分布。理解正态分布 在现实生活中的普遍性。理解并掌握随机变量函数的分布的具体解法

1联系原子核外电子运动的特征,了解波函数、四个量子数和电子云的基本概念,了解波函数和电子云的角度分布示意图。 2掌握周期系元素的原子的核外电子分布的一般规律及其与周期表的关系,明确原子(及离子)的外层电子分布和元素分区的情况。联系原子结构了解元素的某些性质的一般递变情况

一、二阶常系数齐次线性差分方程的求解 二、二阶常系数非齐次线性差分方程的求解 三、小结

积分因子法求解微分方程 通过例子进一步理解积分因子法 分项组合求积分因子 变量分离方程的解法和应用

一、一阶常系数齐次线性差分方程的求解 二、一阶常系数非齐次线性差分方程的求解 三、小结

一、酸碱平衡与分布 曲线 二、配位滴定中的副 反应及条件稳定常数 三、氧化还原反应与 条件电极电位 四、沉淀的溶解平衡

一、非正规有限差分法 二、热传导杆 三、有限差分法的更多正规分析 四、热方程 五、一致性+稳定性产生收敛性

二维随机向量及其分布函数 设随机试验E的样本空间是Ω. X=X(a)和Y=Y()是定义在Ω上的随机变 量,由它们构成的向量(X,Y),称为二维随机向 量. 二维随机向量(X,Y)的性质不仅与X及 Y的性质有关,而且还依赖于X和Y的相互关系, 因此必须把(X,Y)作为一个整体加以研究. 为此,首先需要引入二维随机向量(X,Y) 的分布函数的概念

随机变量的函数 离散随机变量函数的分布 连续随机变量函数的分布

通过对多雷达扫描得到的高炉料面进行数据处理,根据数据的特征,分别采用模糊C均值聚类和特征加权模糊C均值聚类算法对料面数据进行分类,建立标准料面模型库.再通过模糊模式识别中贴近度的方法把待分类的目标料面与模型库相匹配,为后续的布料控制提供依据.该算法在某2500 m3高炉上进行了实验,取得良好的效果.仿真结果表明了其有效性