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已知R.V. X的分布，及Y=g(X)，y=g(x)为连续函数，如何求R.V. Y=g(X)的分布？ 一、X是离散型R.V.情形此时Y=g(X)必为离散型R.V.为求R.V. Y的分布律，(1)搞清Y=g(X)的所有取值；(2)求Y取每个值的概率

线性规划中所使用的数据,大多是些估计值,有的不够准确，这就需要研究当对某些数据作稍许改变 时，最优解是否变化?如何变化?更何况实际情况还常有变动，特别经济问题是如此,象产品价格的变动,资 源限制数的增减，约束条件的增减，变量的增减等等。这势必影响最优解和最优值。可见充分利用原最优 表，分析最优解对某些数据变化的反应程度即灵敏度是十分必要的，同时也避免了因条件的些许改变而去 从头求解，故灵敏度的分析亦称最优化后分析

形态结构相似,生理功能相同,在个体发育中来源一致的 …细胞群组成的结构和功能单位,称为组织。植物的各个器官根、茎、叶、花、果实和种子都是由几种组织构成的,每一种组 织都具有一定的分布规律使并行使一种主要的生理功能,各种组织 的功能相互配合、相互依赖,就保证了某一器官所担负的生理功能 得以正常进行。植物组织有分生组织和成熟组织两大类,分生组织 的细胞具有旺盛的分裂能力,分生组织细胞分裂的结果不断产生新的细胞和组织,使植物体不断长大和增粗

1学科基础课平台必修课 《高等数学 C》 《无机化学 B》 《无机化学实验 B》 《药学类专业导论》 《医用物理学 B》 《有机化学 A》 《有机化学实验 A》 《生物化学 D》 《分析化学 D》 《分析化学 D》实践 《生理学 C》 《物理化学 C》 《仪器分析》 《仪器分析实验》 II 《药用植物学与生药学》 《药学野外实习》实习（见习） 2学科基础课平台选修课 《人体解剖学 A》 《医学统计学》 《实验动物学 A》 《细胞生物学 B》 《中医药学概论》 《医学导论》 《医学免疫学 E》 《病理生理学 B》 《医学微生物学 A》 《诊断学 B》 III 3专业课平台必修课 《药理学 A》 《药理学实验》 《药物化学》 《药物化学实验》 《天然药物化学》 《药事管理与法规》 《药物分析 A》 《药物分析 A 实验》 《药剂学 A》 《药剂学 A 实验》 《药物制剂工程》 《生物药剂学与药物动力学》 《药学生产实习 A》 《药学专业毕业设计（论文）》 4专业课平台选修课 《波谱解析》 IV 《生物制药工艺学》 《药学综合知识与技能》 《药用高分子材料学》

I 目 录 1学科基础课平台必修课 《高等数学 C》 《无机化学 B》 《无机化学实验 B》 《药学类专业导论》 《医用物理学 B》 《有机化学 A》 《有机化学实验 A》 《生物化学 D》 《分析化学 D》 《分析化学 D》实践 《生理学 C》 《物理化学 C》 《仪器分析》 《仪器分析实验》 II 《药用植物学与生药学》 《药学野外实习》实习（见习） 2学科基础课平台选修课 《人体解剖学 A》 《医学统计学》 《实验动物学 A》 《细胞生物学 B》 《创新创业课程》 《医学导论》 《医学免疫学 E》 《病理生理学 B》 《生物技术制药 A》 《医学微生物学 A》 《药物毒理学 A》 III 《诊断学 B》 3专业课平台必修课 《药理学 A》 《药理学实验》 《药物化学》 《药物化学实验》 《天然药物化学》 《药事管理与法规》 《药物分析 A》 《药物分析 A 实验》 《药剂学 A》 《药剂学 A 实验》 《生物药剂学与药物动力学》 《药学生产实习 A》 《药学专业毕业设计（论文）》 4专业课平台选修课 IV 《波谱解析》 《临床药物治疗学》 《临床药学》 《药学综合知识与技能》 《药用高分子材料学》 《药学前沿与进展》

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生活细胞内的有机物质,在酶的催化下进行氧化分解, 产生二氧化碳和水,并释放出大量能量的过程称为呼吸 作用。被呼吸作用氧化分解的有机物主要是糖类(碳水化合物), 常被称为“呼吸底物”,呼吸底物的分解亦称降解。伴随呼吸作用的进 行,植物重量减轻,同时有大量的能量和CO释放。呼吸与光合作用 共同组成了绿色植物的代谢核心。光合作用所制造的有机物及其所 贮存的能量,必须经过呼吸作用的转化,才能变为构成植物体的成 分与有效的能量,植物的 生长发育以及各种生理活动都 与呼吸作用有直接或间接的联 系。呼吸是生命的共同现象, 动物具有专门的呼吸器官

10.1本章习题类型与解题方法 这一章的习题大致分为叫类,即施密特触发器的V,和V1计算,单稳态电 路的分析计算,多谐振荡器的分析计算,555定时器的应用。 脉冲发生电路的分析方法是本章的一个重点,也是难点。 、施密特触发器阈值电压的计算 解题方法和步骤

 方法性工具  差分运算  延迟算子  线性差分方程  ARMA模型  AR模型（Auto Regression Model）  MA模型（Moving Average Model）  ARMA模型（Auto Regression Moving Average model）  平稳序列建模  序列预测  建模步骤  模型识别  参数估计  模型检验  模型优化  序列预测