由第一章知:显函数y=f(x),也可写成F(x,y =y-f(x)=0.由方程F(x,y)=0确定的隐函数可能 有两种情形:y是x的函数y=f(x)或x是y的函 数x=(y);但并非所有隐函数都可化为一个显函 数.如y-esy+x2y2=0. 因而有必要研究隐函数的求导方法,下面通过几个例 子来介绍

1,指数函数希望能够在复平面内定义一个函 数f(z)具有实函数中的指数函数ex的三个性质: i)f(z)在复平面内解析; ii) f'(z) f(z) i)当m(z)=0时,f(z)=ex,其中x=re(z) 前面的例1中已经知道,函数

1.复数列的极限设{an}(n=12)为一复数列 ,其中an=an+ibn,又设a=a+ib为一确定的复数 如果任意给定ε0,相应地能找到一个正数 N(a),使|an-aN时成立,则a称为复数 列{an}当n→∞时的极限,记作 此时也称复数列{an}收敛于a

基本概念 用点估计来估计总体参数,即使是无偏有效 的估计量,也会由于样本的随机性,从一个 样本算得估计量的值不一定恰是所要估计 的参数真值.而且,即使真正相等,由于参数 值本身是未知的,也无从肯定这种相等.到 底二者相差多少呢?这个问题换一种提法就 是,根据估计量的分布,在一定的可靠程度 下,指出被估计的总体参数所在的可能数值 范围.这就是参数的区间估计问题

一、贝努里概型和二项分布 例1设生男孩的概率为p,生女孩的概率为q=-p,令表示随机抽查出生的4个婴儿中“男孩”的个数. 我们来求X的概率分布

总体 总体是指的一个随机变量X 、 样本 样本是指的与总体X的分布完全一样的n个 相互独立的一组随机变量Xx2n其中n 称为样本容量、而对样本做一次观察得到的具体的试验数 据,称作样本值,用小写字母1x2xn表示

简介（Introduction） 我们知道在实际应用中有许多非线性方程的例子，例如 （1）在光的衍射理论（the theory ofdiffraction of light)中,我们需要求x-tanx=0的根 （2）在行星轨道（planetary orbits）的计算中,对任意的a和b，我们需要求x-asinx=b的根

从历史的典籍中人们不难发现许多关于钱粮、户口、地震、 水灾等等的记载,说明人们 很早就开始了统计的工作. 但是当时的统计,只是对有更 关事实的简单记录和整理, 而没有在一定理论的指导下, 作出超越这些数据范围之外 的推断

属于一种迭代法，但如果不考虑计算过程的舍入误 差，CG算法只用有限步就收敛于方程组的精确解

针对工厂烟囱排放的灰尘扩散问题，本文基于微分方程的大气扩散数学模型，建立一个能够模拟灰尘浓度分布特征的模型，用于确定工厂周围地表灰尘浓度。该模型考虑了烟囱排放的灰尘量、风速和地形等因素，并使用了数值方法进行求解