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运输、指派和转运问题，实际上都可以用 L.P. 模型加以描述，所以可以认为它们是 L.P. 的特例 单列一章的原因在于：应用面极广，实践性 很强，而特有的数学结构使得人们设计出了 特别有效的方法对此类模型进行求解 本章的重点在：掌握表格化方法求解运输、 指派、转运问题的模型

L.P. 问题中变量个数多于 2 时，图解法失效 即使是计算机求解，首先也要有有效算法，然 后才可能利用程序去实现它 单形法，是 L.P. 问题算法之基础。本质上，它 是代数方法，可以用线性代数的理论证明方法 的合法性，清楚地说明算法背后的“为什么” 。由于课时限制我们不准备这么做，将把有限 的精力和时间浅尝辄止：了解算法本身的使用 ，并不证明“为什么”

L.P. 模型因其应用极广、方法成熟，已被证 明是 OR 中最成功的定量方法 本章尝试利用 L.P. 模型解决经济、金融、管 理中的一些问题 要点：L.P. 模型应用的广度？建立 L.P. 模型 的一般思路是？别人是如何考虑问题的？虽 然例子可能很简单 不要忘了：非负约束始终是L.P. 模型的特征 之一

一、意义: 在“土壤--根体系”的研究中,根系活力的强弱对营养物质的吸收起着决定的作用, 测定根系活力的方法很多,其中根的阳离子交换量(Cation Exchange Capacity简称.e.c 测定,是一种比较简单易行的方法,也能反映出根系新陈代谢的一般情况,特别是在“外层 空间”的理论提出之后,人们越来越多地注意到细胞壁及其细胞间隙的作用。因此,对研究 作物根的吸收能力是有一定意义的

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2-1.信号一般有哪几种分类方法？各分为哪几类？请简要说明。 2-2.请简述信号的几种描述方法。 2-3.写出周期信号两种展开式的数学表达式，并说明系数的物理意义

众所周知,数理统计是从大量偶然的事件中寻 找内在的统计规律,因此既要根据不同的预报对 象选取合适的数字模型,又要选择有物理意义的 因子。 而长期预报中的预报对象一般认为是一些气象 要素的平均值(如月平均气温,月总降水量等) ,所以统计分析在长期预报中是必不可少的。统 计学方法在长期预报方面有其它预报方法不能代 替的作用

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