1.求下列函数的条件极值: (1)f(x,y)=xy,约束条件为x+y=1; (2)f(x,y,z)=x-2y+2z,约束条件为x2+y2+z2=1;

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