一、多元函数的极值 二、多元函数的最大值与最小值 三、条件极值与拉格朗日乘数法

通常,在分析估计回归直线的性能和自变量对 最终回归的影响时,用方差分析方法 方差分析是一种主要用于线性回归模型中β 值非零的情况下的识别方法。假设用最小二乘 法已求出参数β的值,那么观察到的输出值和 拟合值的差异是残差

经济数学基础 第4章多元函数的微分 这个结论来自多元函数微分学的拉格朗日乘数法.犹如一顿饭吃得如何往往取决于多样菜及其吃法一样,经济变量往往取决于多种因素,属于多元函数.要研究这种多元函数的变化规律及最优问题,就得学习多元函数微分学

本文用最小二乘配点法分析弹性壳体弯曲问题。采用了加权残数法中的混合法-事先既不满足壳体弯曲定解微分方程式亦不满足边界条件,所选试函数为文献[1]中提到的双重幂级数。对于4边简支圆柱壳,其数值计算解与经典解析解误差不超过1.5%;对于悬臂圆柱壳,取其特例一悬臂效分析时,其结果与解析解误差亦不大。用本法可以编制出壳体弯曲问题的通用计算程序

一、分别用前乘法、后乘法和“一口清”速算法完成下列各组一位数乘法习题进行乘法口诀练习

乘法可以分为不隔位乘法和隔位乘法,又可分为前乘法与后乘 法的几种方法,都是乘法的基本运算方法 乘数是一位数的不隔位乘法,其运算步骤如下:

4 奇异值分解 4.1 奇异值，奇异向量和奇异值分解 4.2 奇异值基本性质 4.3 奇异值更多性质 ∗ 5 线性最小二乘问题的求解方法 5.1 正规方程法 5.2 QR 分解法 5.3 奇异值分解法 6 最小二乘问题的推广及其应用 ∗ 6.1 正则化与加权正则化 6.2 约束最小二乘 6.3 多项式数据拟合 6.4 线性预测 6.5 信号恢复 6.6 SVD：图像压缩 — 截断 SVD 6.7 SVD：图像配准 Rigid Alignment / Shape Registration

第一节参数的最小二乘估计 第二节单因素方差分析的最小二乘估计 第三节二因素方差分析(不考虑交互作用)的最小二乘估计 第四节二因素方差分析(有交互作用时)的最小二乘估计

第一节 参数的最小二乘估计 第二节 单因素方差分析的最小二乘估计 第三节 二因素方差分析(不考虑交互作用)的最小二乘估计 第四节 二因素方差分析(有交互作用时)的最小二乘估计

运用多刚体动力学罗伯森-维登堡法充分考虑悬架系统的作用,建立了两轴汽车六自由度操纵稳定性模型.在此基础上,运用Hurwitz定理分析汽车的操纵稳定性,得出汽车具有稳定行驶性能的两个必要条件:汽车后悬架弹簧有效距离的平方与后悬架单侧弹簧刚度乘积大于前悬架弹簧有效距离的平方与前悬架单侧弹簧刚度乘积;汽车后轴所载质量与前轮胎侧偏刚度的乘积大于前轴所载质量与后轮胎侧偏刚度的乘积