本书精选了高等数学与线性代数共1200多道题·分为例题和习题两部分编写而成，这些题目大多选自历年各高校的研究生入学试题及全国统考试题，类型全面，覆盖面广，信息量大我们假定读者手中已有一套高等数学与线性代数的教材，因而在每节的开头只列出内容要点，或列出一些很重要的但不易记往的公式.各种类型问题的解题方法和技巧将有层次地贯率于整节的例题之中，以此为读者提供切实有效的指南.每节后面都有相应数量的习题.供读者通过自己动手解题来掌握要领，触类旁通，提高解题的能力.在书的末尾、给出了数学（一）至数学（五）的五套摸拟试题·供读者自我检验.左上角标有“△”记号者，表示该题为全国统考试题本书除作为硕士生入学考试的应考指南外，也可作为工科院校(包括电大、夜大、业大、职大等)学生学习高等数学和线性代数的教学参考书

1、设a为有理数,x为无理数。证明: (1)a+x是无理数;(2)当a≠0时,ax是无理数。 2、试在数轴上表示出下列不等式的解: (1)x(x2-1)>0;(2)|x-1|x-3|;(3)√x-1-2x-1≥3x-2 3、设a、b∈R证明:若对任何正数ε有a-b<,则a=b

12.1 面板数据定义 12.2 面板数据模型分类 12.3 面板数据模型的估计方法 12.4 面板数据模型的设定与检验 12.5 面板数据建模案例分析 12.6 面板数据建模的 EViews 操作

第一章 随机事件与概率 第二章 随机变量函数及其分布 第三章 多维随机变量及其分布 第四章 大数定律和中心极限定理 1.1 随机事件及其运算（1） 1.1 随机事件及其运算（2） §1.2 概率与频率（1） §1.2 概率与频率（2） §1.3 概率的性质 时间 §1.4 条件概率（1） §1.4 条件概率（2） §1.5 事件的独立性 时间 2.1 随机变量及其分布(1) 2.1 随机变量及其分布（2） 2.2 随机变量的数学期望 2.4 常用离散分布 2.5 常用连续分布（1） 2.5 常用连续分布（2） 2.6 随机变量函数的分布 2.7 分布的其他特征数 3.4 多维随机变量的特征数（2） 3.5 条件分布和条件期望 4.2 特征函数 4.3 大数定律（1） 4.3 大数定律（2） 4.4 中心极限定理（1） 4.4 中心极限定理（2）

人教版（2012）小学数学二年级下册1 数据搜集整理1 数据搜集整理导学案(2)

§1 大数定律 •切比雪夫大数定律 •伯努利大数定律 •辛钦大数定律 §2 中心极限定理 •定义 •独立同分布的中心极限定理 •棣莫弗-拉普拉斯定理 •用频率估计概率时误差的估计

一、切比雪夫不等式 三、伯努利大数定律 二、切比雪夫大数定律 四、辛钦大数定律

一、切比雪夫不等式 三、伯努利大数定律 二、切比雪夫大数定律 四、辛钦大数定律

一、一组变量,名字相同,数据类型相同,用下标(索引-Index)来区分。例如:a(0),a(1),…,a(n)H称为数组a的成员(元素、下标变量) 二、两种类型的数组: 1 静态数组:成员数量不变 2 动态数组:成员数量可变

注意力缺陷多动障碍（ADHD）是儿童期最常见的精神疾病之一，在大多数情况下持续到成年期。近年来，基于功能磁共振数据的ADHD分类成为了研究热点。文献中已有的大多数分类算法均假设样本是均衡的，然而事实上，ADHD数据集通常是不平衡的。传统的学习算法会使得分类器倾向于多数类样本，从而导致性能下降。本文研究了基于不平衡神经影像数据的ADHD分类问题，即基于静息状态功能磁共振数据对ADHD进行分类。采用功能连接矩阵作为分类特征，提出了一种基于多目标支持向量机的ADHD数据分类方案。该方案将不均衡数据分类问题建模为具有三个目标的支持向量机模型，其中三个目标分别为最大化分类间隔、最小化正样本误差和最小化负样本误差，进而正负样本经验误差可以被分开处理。然后采用多目标优化的法向量边界交叉法对模型进行求解，并给出一组代表性的分类器供决策者进行选择。该方案在ADHD-200竞赛的五个数据集上进行测试评估，并与传统分类方法进行对比。实验结果表明本文提出的三个目标支持向量机分类方案比传统的分类方法效果好，可以有效的从算法层面解决数据不平衡问题。该方案不仅可用于辅助ADHD诊断，还可用于阿尔茨海默病和自闭症等疾病的辅助诊断