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西安石油大学:《化工原理》课程教学资源(电子教案)第九章 蒸馏(倪炳华)
文档格式:PDF 文档大小:329.25KB 文档页数:30
§9.1. 概述 §9.2. 二元物系的汽液平衡 §9.3. 蒸馏方式 §9.4. 二元连续精馏的分析和计算 §9.5. 双组分精馏过程的其它类型 §9.6. 其它蒸馏方式 §9.7. 多元蒸馏
山东理工大学:《数学分析》课程授课教案(讲义)第十四章 多元函数微分学
文档格式:DOC 文档大小:733.5KB 文档页数:10
一、偏导数的定义 1.偏导数定义 定义1设f(x,y)是一个二元函数,定义在R2内某一个开集D内,点(x,yo)∈D,在f(x,y)中 固定y=yo,那么f(x,yo)是一个变元x的函数,如果f(xy)在点x可导,即如果
西安石油大学:《数学分析 Mathematical Analysis》课程教学资源_各章课后习题解答(共二十一章)
文档格式:PDF 文档大小:2.72MB 文档页数:285
第一篇 极限论 第一部分 极限初论 第二部分 极限续论 第二篇 单变量微积分学 第一部分 单变量微分学 第二部分 单变量积分学 第三篇 级数论 第一部 分数项级数和广义积分 第二部分 函数项级数 第四篇 多变量微积分学 第一部分 多元函数的极限论 第三部分 含参变量的积分和广义积分 第四部分 多变量积分学
《SPSS分析统计》课程教学资源(讲义)第八课:征服一般线性模型――General Linear Model菜单详解(下)
文档格式:DOC 文档大小:175KB 文档页数:10
所谓的多元方差分析,就是说存在着不止一个应变量,而是两个以上的应 变量共同反映了自变量的影响程度。比如要研究某些因素对儿童生长的影响程 度,则身高、体重等都可以作为生长程度的测量因子,即都应作为应变量
北京大学:《市场调研》第七章 数据分析:二元变量相关和回归
文档格式:PPT 文档大小:417KB 文档页数:36
(1)对两变量间的相关度的分析的统计技术称为 二元变量技术。若涉及两个以上的变量,采用 的统计技术叫多元变量技术。 ( 2)分析两个变量之间的相关度时,两个变量分 别被定义为自变量和因变量。自变量是指那些 可以影响因变量结果的变量。例如,价格、广 告费或零售点的数量等自变量常用于预测或解 释一个品牌的销售量或市场份额(因变量)
中山大学:《数学分析》第一讲 整体与部分
文档格式:DOC 文档大小:309KB 文档页数:8
本节我们考察多元函数的极限,也就是整体极限(重极限)与部分极限(方向极限或路径 极限)的关系为方便起见,我们仅讨论二元函数的极限,当然包括全微分和方向导数,以及 上、下极限与连续性值得注意的是单变量函数与多变量函数的根本区别在于对单变量而言 趋于某点仅有两个方向,而对多变量却有无穷多个方向
北京大学:《数学分析》课程教学资源(讲义)第四章 多元函数微分学
文档格式:PDF 文档大小:113.87KB 文档页数:21
2.1偏导数 设D是R中的区域,z=∫(x,y)是D上的函数.设B=(x,y0)∈D,我们希望定 义f(x,y)在P点的导数,即因变量相对于自变量的变化率.但如果将P=(x,y)作为变量 由于其是二维向量,没有除法,因此很难定义∫(x,y)-f(x0,y)相对于 P-P=(x-x,y-y0)的变化率.我们只能将P=(x,y)的分量x和y分别作为自变量 来定义导数
《数学分析》课程教学资源(讲义)第十三章 多元函数的积分
文档格式:PDF 文档大小:445.84KB 文档页数:43
§13.1 二重 Riemann 积分 §13.2 多重积分及其基本性质 §13.3 重积分的计算 §13.4 重积分的变量替换 §13.4.1 仿射变换 §13.4.2 一般的变量替换 §13.4.3 极坐标变换 §13.5 重积分的应用和推广
《复变函数论》课程教学资源(书籍文献)数学分析解答(共十六章)
文档格式:PDF 文档大小:4.67MB 文档页数:572
第一章 集合与映射 第二章 数列极限 第三章 函数极限与连续函数 第四章 微分 第五章 微分中值定理及其应用 第七章 定积分 第八章 反常积分 (9)利用第六章第 3 节习题 1(10)的结果 第九章 数项级数 第十章 函数项级数 第十一章 Euclid 空间上的极限和连续 第十二章 多元函数的微分学 第十三章 重积分 第十四章 曲线积分、曲面积分与场论 第十五章 含参变量积分 第十六章 Fourier 级数
北京大学:《概率统计》课程教学资源 Probstathsy(各章讲义,共九章)
文档格式:PDF 文档大小:2.07MB 文档页数:260
第一章 古典概型和概率空间 第二章 随机变量和概率分布 第三章 随机向量及其分布 第四章 数学期望和方差 第五章 多元正态分布和极限定理 第六章 描述性统计 第七章 参数估计 第八章 假设检验 第九章 线性回归分析
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