差分格式的稳定性 线性多步法 常微分方程组的有限差分法 高阶常微分方程的有限差分法

第四章多维随机变量及其分布 4.1多维随机变量及其分布函数、 边缘分布函数 在前一章中,我们所讨论的随机现象只涉及到一个 随机变量,但在很多随机现象中,往往要涉及到多 个随机变量

在许多实际问题中,常常会遇到要研究一个随机变量与多个变量之间的相关关系,例 如,某种产品的销售额不仅受到投入的广告费用的影响,通常还与产品的价格、消费者的 收入状况、社会保有量以及其它可替代产品的价格等诸多因素有关系研究这种一个随机 变量同其他多个变量之间的关系的主要方法是运用多元回归分析.多元线性回归分析是一 元线性回归分析的自然推广形式,两者在参数估计、显著性检验等方面非常相似.本节只 简单介绍多元线性回归的数学模型及其最小二乘估计

定积分的分部积分法 一、分部积分公式 定积分也可以象不定积分一样进行分部积分, 设函数u(x)、v(x)在区间[a,b]上具有连续导数,则 有udv=[-rvdu

一、 细菌的分类地位 二、 细菌的命名 三、 细菌分类鉴定的标准 四、 细菌的分类体系 五、 细菌的鉴定

直接利用基本积分表和分项积分法所能计算的 不定积分是非常有限的,为了求出更多的积分,需 要引进更多的方法和技巧本节和下节就来介绍求积 分的两大基本方法换元积分法和分部积分法 在微分学中,复合函数的微分法是一种重要的 方法,不定积分作为微分法的逆运算,也有相应 的方法。利用中间变量的代换,得到复合函数的 积分法—换元积分法。通常根据换元的先后 把换元法分成第一类换元和第二类换元

1. 设在因子共有 r 个水平，每个水平下抽 n 个单位的样本数据。则 A. SST、SSA 和 SSE 的自由度分别是：（nr-r）、（r-1）、（nr-r） B. SST、SSA 和 SSE 的自由度分别是：（nr-1）、（r-r）、（nr-1） C. SST、SSA 和 SSE 的自由度分别是：（nr-1）、（r-1）、（nr-r） D. SST、SSA 和 SSE 的自由度分别是：（nr-1）、（nr-r）、（r-1）

本案例以营销渠道，渠道发展理论分析为基础，对国内外钢铁流通模式进行比较分析，对国内外几家行业翘楚的钢铁企业的渠道展开案例分析，以宝钢公司钢铁营销渠道为研究对象，通过差距分析，提出渠道一体化融合的方案

一、存储器管理的需求 二、分区管理方法 三、分页管理方法 四、分段管理方法 五、内存分配与回收 六、地址转换 七、相关数据结构

1 感知机存在的一个问题 2 线性可分 SVM SVM 的种类 函数间隔和几何间隔 学习的原始最优化问 题 凸优化问题 线性可分 SVM 学习算 法—最大间隔法 支持向量与间隔边界 拉格朗日对偶性 KKT 条件 线性可分 SVM 学习的 对偶算法 3 线性不可分 SVM 线性 SVM 学习的对偶 算法 线性 SVM 学习算法 线性不可分时的 SV 合页损失函数 4 非线性 SVM 与核函数 希尔伯特空间 核函数的定义 核函数的选取 核技巧在 SVM 中的应 用 非线性 SVM 算法 5 序列最小最优化算法 SMO 算法的基本思路 两变量二次规划的求 解方法 两个变量的选择方法