使用盲数表达优化设计中的不确定变量,结合常用的基于实数变量的优化算法,提出了基于盲数的优化方法.该方法从微观的角度分析和描述设计变量与优化参数之间的关系,给出优化问题的盲数解.盲数解不但给出了设计变量的取值,而且还给出了不同取值时优化对象处于最优状态的可靠性的评价

研究多元地质统计学涉及以下方面的若干问题:(1)多元地质统计学的基本假设,包括:协同区域化变量、互变异函数、互协方差以及协同区域化变量的二阶平稳假设和内蕴假设;(2)协同区域化矩阵;(3)协同区域化的线性模型;(4)多元地质统计学的最佳估计方法,包括用协同克立格法对区域化变量的估计、空间分量的估计以及区域化因子的估计

第一节 变量的地址和指针 第二节 指针变量的定义和基类型 第三节 给指针变量赋值 第四节 对指针变量的操作 第五节 函数之间地址值的传递

主要研究时间-空间域中多个变量的地质统计学方法,其内容包括:时间-空间域中区域化变量的性质;时间-空间域中多元信息的互变异函数及互协方差函数;应用时间-空间信息对某区域化变量进行最优估计,以及应用时间-空间域的信息对空间分量及区域化因子进行最优估计

本文研究了一种特殊的、但具有代表性的队决策问题。这种问题包括有二位的逻辑变量。文中提出了一种所谓的加权布尔多项式——它把实变量空间和逻辑变量空间联系起来——用来做为一种对这类队决策问题的求解方法。在讨论了加权布尔多项式的若干重要性质之后,如完备性、正交性、增生与蜕化,作者提出了一种广义支付矩阵（或称W矩阵）的概念。并通过一个典型的例子（协同模型）来说明它的运用技巧

第六章几种离散型变量的分布及其应用 连续型随机变量:数值变量资料。 离散型随机变量:分类变量资料经整理后 得到的例数。 连续型随机变量有n个,无数种; 离散型随机变量只有一个,(n+1)种

为将不同数据类型、但相互关联的一组数 为将不同数据类型、但相互关联的一组数据，组合成一个有机整体使用， 据，组合成一个有机整体使用，C语言提供一种称为“结构”的数据结构。 5.1 结构类型与结构变量的定义 结构类型与结构变量的定义 5.2 结构变量的引用与初始化 结构变量的引用与初始化 5.3 结构数组 5.4 指向结构类型数据的指针 指向结构类型数据的指针 5.5 共用型和枚举型 共用型和枚举型

10.1．指针的基本概念 10.2．指针变量的定义和初始化 10.3指针变量作为函数参数 10.4 指针与数组 10.4.1 指针与一维数组 10.4.2 指针与多维数组 10.4.3 用指针访问字符串 10.4.4指针数组和多级指针 10.5 指针与函数 10.5.1 用函数指针变量调用函数 10.5.2用函数指针变量作函数参数 10.5.3返回指针的函数

指针是Ｃ语言中的重要概念，也是Ｃ语言的 指针是Ｃ语言中的重要概念，也是Ｃ语言的重要特色。使用指针，可以使程序更加简洁、紧 重要特色。使用指针，可以使程序更加简洁、紧 凑、高效。 4.1 指针和指针变量的概念 指针和指针变量的概念 4.2 指针变量的定义与应用 指针变量的定义与应用 4.3 数组的指针 4.4 函数的指针

在医学中经常要遇到分析两个或多个变量间关系的情况,有时是希望了解某个 变量对另一个变量的影响强度,有时则是要了解变量间联系的密切程度,前者 用下一章将要讲述的回归分析来实现,后者则需要用到本章所要讲述的相关分 析实现