第六讲数组 前言:变量与循环(输入五个数,计算其平均值) 一、一维数组 1、什么是数组? 2、数组的特点。 3、数组的声明? 4、声明时的注意事项。 5、数组的初始化。(有4种方法) 6、数组的引用。(下标与索引) 二、二维数组 1、什么是二维数组。 2、二维数组的声明。 3、二维数组的初始化。 4、二维数组的引用 5、二维数组的举例

4.1 一维数组 ➢ 一维数组的定义和初始化 ➢ 一维数组元素的引用 ➢ 一维数组的应用 4.2 字符数组 ➢ 字符数组的定义和初始化 ➢ 字符数组的输入输出 ➢ 字符串处理函数 ➢ 字符数组的应用 4.3 结构 ➢ 结构类型的定义 ➢ 结构类型变量的定义及初始化 ➢ 结构类型变量的应用 ➢ 结构的应用 4.4 结构数组和二维数组 ➢ 结构数组的定义、初始化和应用 ➢ 二维数组的定义、初始化和应用 ➢ 复杂数组的应用

第一章 绪论 第二章 数控机床维护及故障诊断 第一节 数控机床的验收与精度检测 第二节 数控机床的维护 第三节 数控机床的故障处理 第四节 数控系统故障诊断的方法 第五节 数控机床的抗干扰 第三章 数控机床机械结构故障诊断 第一节 数控机床机械故障诊断方法 第二节 主轴部件 第三节 滚珠丝杠螺母副 第四节 导轨副 第五节 刀库及换刀装置 第六节 液压与气压传动系统 第四章 伺服系统故障诊断 第五章 数控机床I/O控制的故障 第一节 数控机床PLC的功能 第二节 PLC输入/输出元件 第三节 数控机床PLC控制的故障诊断 第六章 MNC863T数控系统故障诊断 概述 系统构成 总线结构形式 组成 连接关系 数控系统故障诊断

在经典计量经济学模型中,所利用的数据(样本观测值)的一个特征是 ,或者只利用时间序列数据(time series),或者只利用截面数据(cross section) 。我们经常遇到在同一时间包含不同截面成员信息的数据,或在若时间区 间观测到相关的一些截面成员的数据。例如许多欧洲国家的GDP时间序列数 据,或者是一段时间不同地区的失业状态数据。我们称这些数据为联合利用 时间序列/截面数据(Pooled time series, cross section)有的书中也称这类 数据为面板数据(panel data),指在时间序列上取多个截面,在这些截面上同 时选取样本观测值所构成的样本数据

一、一维数组的定义 一维数组定义的一般形式为： 类型说明符 数组名[常量表达式]； 其中，类型说明符是任一种基本数据类型或 构造数据类型，用于说明数组中存放的数据的 类型。 数组名是用户定义的数组标识符。方括号中 的常量表达式表示数据元素的个数，也称为数 组的长度

时间序列数据或截面数据都是一维数据。例如时间序列数据是变量按时间得到的数据；截面数据是变量在截面空间上的数据。面板数据是同时在时间和截面上取得的二维数据。所以，面板数据（panel data）也称时间序列截面数据（time series and cross section data）或混合数据（pool data）

在程序设计中,为了处理方便,把具有相同类型的若干变量按有序的形式组织起来。这 些按序排列的同类数据元素的集合称为数组。在C语言中,数组属于构造数据类型。一个数 组可以分解为多个数组元素,这些数组元素可以是基本数据类型或是构造类型。因此按数组 元素的类型不同,数组又可分为数值数组、字符数组、指针数组、结构数组等各种类别

1.1数环和数域 研究数学问题常常需要明确规定所考虑的数的 范围,学习数学也是如此。 比如,先学习自然数,然后整数,再正有理数、 有理数、实数、复数。再比如讨论多项式的因式分 解、方程的根的情况,都跟数的范围有关

第一讲：数学的起源与早期发展； 第二讲：古代希腊数学； 第三讲：中世纪的东西方数学 I； 第四讲：中世纪的东西方数学 II； 第五讲：文艺复兴时期的数学； 第六讲：牛顿时代：解析几何与微积分的创立； 第七讲：18 世纪的数学：分析时代； 第八讲：19 世纪的代数； 第九讲：19 世纪的几何与分析 I； 第十讲：19 世纪的几何与分析 II； 第十一讲：20 世纪数学概观 I； 第十二讲：20 世纪数学概观 II； 第十三讲：20 世纪数学概观 III； 第十四讲：数学与社会 第十五讲：中国现代数学的开拓

岩石结构面的定量化描述对于理解结构面的力学性质至关重要,投影覆盖分形描述法是结构面定量化表征的主要方法之一.然而,投影覆盖法计算结构面分形维数时存在三角形单元划分的缺陷.从概率分析角度考虑,将随机数应用于三角形单元的划分中,提出了基于随机数估算结构面分维数的投影覆盖法.应用改进投影覆盖法计算了红砂岩结构面的分维数,获得了120个分维值,并将其作为一个分维数样本;然后分析了此样本的分布特征,并将样本均值作为结构面分维数的精准值.实例分析证明,采用改进投影覆盖法所获分维数样本是来自正太分布总体;投影覆盖法计算的分维数几乎是改进投影覆盖法所获结果的极限值;基于随机数进行三角形单元划分更符合实际结构面形貌特征,从而计算的分维数更精准