把数学测验目标逐级分解为指标系统,使各个指标都可以直接进行 测量的量化要素就是编制数学测验。编制数学测验一般有以下主要步骤

本节必须掌握的问题: 一、平面方程←三元一次方程Ax+By+Cz+D=0 二、平面方程常用的四种形式:点法式(重要),一般式(重要),三点式,截距式。 三、如何表示特殊位置的平面方程?

一、空间直线方程的四种形式: 1、一般方程; 2、对称式方程(或称标准方程); 3、两点式方程; 4、参数方程。 二、如何将直线的一般方程化为对称式方程? 三、两直线的位置关系 四、直线与平面的位置关系 五、于平面束方程的概念

一、斯托克斯(stokes)公式 定理设为分段光滑的空间有向闭曲线是以 为边界的分片光滑的有向曲面,的正向与 的侧符合右手规则,函数P(x,y,z),Q(x,y,z) R(x,y,z)在包含曲面在内的一个空间区域内具 有一阶连续偏导数,则有公式

一、齐次方程 1.定义形如f()的微分方程称为齐次方程 2.解法作变量代换u=,即y=xu

一、空间曲线方程的两种表示形式一般方程和参数方程 二、已知空间曲线,如何求该曲线在坐标面上的投影曲线? 三、已知立体或曲面,如何求它们在坐标面上的投影? 四、简单的立体或曲面的作图

本节必须掌握哪些内容? 一、曲面是动点在空间的几何规迹。曲面与三元方程F(x,y,z)=0—一对应。 讨论两类问题:

一、上面所介绍的都是将文档表示为T维词条权向量的。但用户可能提出的查询中的词条不在用在索引文档的词条中。 二、例如,从词条相似性的角度来看,词条“数据挖掘”和“知识发现”设有什么直接的共同点。然而,从语义角度来看,这两个词条有很大的相同点

呵呵现在任给一函数f(x),我们怎么知道小波级数可以无限逼近这个函数呢 我们想象任给beta>0,可以将f(x)曲线按每beta长度分成很多小段,对应很多点 若我们可以用一函数g(x)来拟合这些点,那么g(x)和(x)在任意x上的误差将小于beta 若点数量为2^n个那么我们就可以分别用^(n-1)个L波和2^(n-1)个H波拟合 然后可将L波再分解,最后得到一棵树(分解的级数由你决定)

一、介绍根据内容检索的基本概念。 二、介绍检索系统的评介方法。讨论针对文本数据的根据内容检索问题,集中讨论向量空间表示,以及文档中匹配查询的算法、隐含语义索引和文档分类。介绍用于对个人偏好建模的自动推荐系统