2.1 基本分析思路和方法 2.1.1 上策均衡 2.1.2 严格下策反复消去法 2.1.3 划线法 2.1.4 箭头法 2.2 纳什均衡 2.3 无限策略博弈分析和反应函数 2.3.1 古诺的寡头模型 2.3.2 反应函数 2.3.3 伯特兰德寡头模型 2.3.4 公共资源问题 2.3.5 反应函数的问题和局限性 2.4 混合策略和混合策略纳什均衡 2.4.1 严格竞争博弈和混合策略的引进 2.4.2 多重均衡博弈和混合策略 2.4.3 混合策略和严格下策反复消去法 2.4.4 混合策略反应函数 2.5 纳什均衡的存在性 2.6 纳什均衡的选择和分析方法扩展

1 导言 2 基本原理与概念 2.1 基本原理 2.2 对象的产生，排列及删除 2.3 在线帮助 3 R的数据操作 3.1 对象 3.2 在文件中读写数据 3.3 存储数据 3.4 生成数据 3.4.1 规则序列 3.4.2 随机序列 3.5 使用对象 3.5.1 创建对象 3.5.2 对象的类型转换 3.5.3 运算符 3.5.4 访问一个对象的数值：下标系统 3.5.5 访问对象的名称 3.5.6 数据编辑器 3.5.7 数学运算和一些简单的函数 3.5.8 矩阵计算 4 R绘图 4.1 管理绘图 4.1.1 打开多个绘图设备 4.1.2 图形的分割 4.2 绘图函数 4.3 低级绘图命令 4.4 绘图参数 4.5 一个实例 4.6 grid 和lattice 包 5 R的统计分析 5.1 关于方差分析的一个简单例子 5.2 公式 5.3 泛型函数 5.4 包 6 R编程实践 6.1 循环和向量化 6.2 用R写程序 6.3 编写你自己的函数 7 R 相关的文献

人工神经网络为学习实数值和向量值函数提供了一种实际的方法，对于连续值和离散值的属性都可以使用，并且对训练数据中的噪声具有很好的健壮性。反向传播算法是最常见的网络学习算法。反向传播算法考虑的假设空间是固定连接的有权网络所能表示的所有函数的空间。包含3层单元的前馈网络能够以任意精度逼近任意函数，只要每一层有足够数量的单元。即使是一个实际大小的网络也能够表示很大范围的高度非线性函数。反向传播算法使用梯度下降方法搜索可能假设的空间，迭代减小网络的误差以拟合训练数据

一、(10分)已知系统的传递函数=2且初始条件为c()=1,()=0R(s)s2+3s+2试求阶跃输入r(t)=1(1)作用时,系统的输出响应()

1948年，W.R.Evans根据反馈控制系统开环传递 函数与其闭环特征方程式之间的内在联系，提出了 一种非常实用的求取闭环特征方程式根的图解法－ 根轨迹法。 当系统特征方程式中的某一参数（例如开环增 益 、时间常数 ）连续由零变化到无穷大时，特征 方程式的根连续变化而在 平面上形成的运动轨迹， 即为闭环系统特征根的根轨迹

本文用基于传递函数概念的虚拟等价系统方法统一分析各种类型的多变量确定性自校正控制系统的稳定性、收敛性和鲁棒性，分别针对参数估计收敛到真值、参数估计收敛到非真值以及参数估计不收敛的3种情况给出若干定理、推论和注释.在各个判据的基础上，进一步深化对确定性多变量自校正控制系统的理解.所得结论说明：参数估计的收敛性不是确定性多变量自校正控制系统稳定和收敛的必要条件；系统自身的反馈信息对确定性多变量自校正控制是充分的，即外加激励信号不是必要的

一、系统函数 二、序列线性时不变系统的频率响应 三、无限脉冲响应系统和有限脉冲响应系统

第3章 Verilog语言要素 本章介绍 Verilog HDL的基本要素,包括标识符、注释、数值、编译程序指令、系统任务 和系统函数。另外,本章还介绍了 Verilog硬件描述语言中的两种数据类型

1 线性系统的时域数学模型 2 系统传递函数 3 系统物理结构图 4 信号流图 5 线性定常系统数学模型的MATLAB实现

1 线性系统的时域数学模型 2 系统传递函数 3 系统物理结构图 4 信号流图 5 线性定常系统数学模型的MATLAB实现