在继续阐述量子力学基本原理之前，先用 Schrodinger 方程来处理一类简单的问题——一维定态问题。其好处有四： （1）有助于具体理解已学过的基本原理； （2）有助于进一步阐明其他基本原理； （3）处理一维问题，数学简单，从而能对结果进行细致讨论，量子体系的许多特征都可以在这些一维问题中展现出来； （4）一维问题还是处理各种复杂问题的基础

7.1 运输模型 7.2 运输问题的计算机求解 7.3 运输问题的应用 一、产销不平衡的运输问题 二、生产与储存问题 三、转运问题 7.4 运输问题的表上作业法 一、确定初始基本可行解 二、最优解的判别 三、改进运输方案的办法——闭回路调整法 四、如何找多个最优方案

§4.1 异方差性 一、异方差的概念 二、异方差的类型 三、实际经济问题中的异方差性 四、异方差性的后果 五、异方差性的检验 六、异方差的修正 七、案例 §4.2 序列相关性 一、序列相关性概念 二、实际经济问题中的序列相关性 三、序列相关性的后果 四、序列相关性的检验 五、案例 §4.3 多重共线性 一、多重共线性的概念 二、实际经济问题中的多重共线性 三、多重共线性的后果 四、多重共线性的检验 五、克服多重共线性的方法 六、案例 *七、分部回归与多重共线性 §4.4 随机解释变量问题 一、随机解释变量问题 二、实际经济问题中的随机解释变量问题 三、随机解释变量的后果 四、工具变量法 五、案例

6.1 分支限界法的基本概念 6.2 0-1背包问题 6.3 单源路径问题 6.4 装载问题 6.5 布线问题 6.6 最大团问题 6.7 旅行售货员问题 6.9 电路板排列问题

6.1 分支限界法的基本思想 6.2 单源最短路径问题 6.3 装载问题 6.4 布线问题 6.5 0－1背包问题 6.6 最大团问题 6.7 旅行售货员问题 6.8 电路板排列问题

 理解动态规划算法的概念  掌握动态规划算法的基本要素 最优子结构性质 重叠子问题性质  掌握动态规划算法的设计方法 找出最优解的性质，并刻划其结构特征 递归地定义最优值 以自底向上的方式计算出最优值 根据计算最优值时得到的信息，构造最优解  通过应用范例学习动态规划算法设计策略  矩阵连乘问题 (Matrix-Chain Multiplication)  最长公共子序列问题  最大子段和问题 Maximum Sub-Sequence Sum  凸多边形最优三角剖分问题 Optimal Triangulation of a Convex Polygon  图像压缩问题  0-1背包问题（0/1 Knapsack Problem） 最优二叉查找树 （Optimal Binary Search Tree）

• 平面应力问题 • 平面应变问题 • 空间问题 • 轴对称问题 • 杆件问题 • 薄板/薄壳弯曲问题

回溯法有“通用的解题法”之称。应用回溯法解问题时，首先应 该明确问题的解空间。一个复杂问题的解决往往由多部分构成，即， 一个大的解决方案可以看作是由若干个小的决策组成。很多时候它们 构成一个决策序列。解决一个问题的所有可能的决策序列构成该问题 的解空间。解空间中满足约束条件的决策序列称为可行解。一般说来， 解任何问题都有一个目标，在约束条件下使目标达优的可行解称为该 问题的最优解

行波法一般用来求解无界区域上的定解问题(如初值问题),对 于有限区域上的定解问题一混合问题或边值问题,本章介绍另一种求 解方法一分离变量法.它的基本思想是将偏微分方程的问题转化为常 微分方程的问题,先从中求出一些满足边界条件的特解,然后利用叠 加原理,作出这些解的线性组合,令其满足余下的定解条件,从而得 到定解问题的解

如果不能达到要求,就必须要做些改变。 但是需要改变什么呢?设计师首先要进行需求分析,明确问题所在,这项工作并不简单, 实际的许多问题往往并不像表面看到的那样。在确定问题之后,设计师还要分析造成问题的 原因,提出一些解决问题的办法,单纯依靠教学就能解决问题的情况太少了,为了有效地解 决问题,常常需要综合多种变化之道 设计师通过使用某种类型的需求评估过程推导出教学目的,目的一般表述为为了满足某 个需要学习者必须获得的技能、知识和态度,这类目的描述语句常常使用“解决”、“运用” “管理”等动词,重在学习者学完后能够做什么,以及在什么样的真实环境中运用新学技能