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一切在G上关于y满足Lipschitz条件的连续映射f 所构成的集合记为 , 而相应的初值问题(1.1)构成的问题类记为
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1 二分法求 f (x) = 0 的根原理:若 f C[a, b],且 f (a) · f (b) < 0,则 f 在 (a, b) 上必有一根
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§1 逼近的概念 §2 最佳平方逼近 §3 正交多项式及性质 §4 数据拟合与最小二乘法 §5 超定线性方程组的最小二乘解
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数列极限是考察数列在n→∞这一过程中的变化 总趋势(即有无极限).而对于函数y=f(x),当考察它的 变化总趋势时,因自变量的连续变化过程有许多情况, 如x→∞,x→-00,x→0,x→x,x→xi等
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利用 法则求解时存在的困难是:当方程 组的阶数 很大时,计算量为 Cramer n 常用计算方法: 直接解法:它是一类精确方法,即若不考虑 计算过程中的舍入误差,那么通过有限步运 算可以获得方程解的精确结果
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数值模拟是依据被模拟对象的数学或逻辑模型,利用计算机进行实验的一种技术.已成为与理论分析,实验室实验并列的重要研究方法
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在解决线性方程组是否有解的判别条件之后, 我们知道在秩A=秩A=n(方程组未知量个数)时, 方程组有唯一解。在秩A=秩A
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第六章 不定积分 第七章 定积分 第八章 定积分的应用和近似计算 第九章 数项级数 第十章 广义积分 第十一章 函数项级数、幂级数 第十二章 富里埃级数和富里埃变换 第十三章 多元函数和极限与连续
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基本概念 用点估计来估计总体参数,即使是无偏有效 的估计量,也会由于样本的随机性,从一个 样本算得估计量的值不一定恰是所要估计 的参数真值.而且,即使真正相等,由于参数 值本身是未知的,也无从肯定这种相等.到 底二者相差多少呢?这个问题换一种提法就 是,根据估计量的分布,在一定的可靠程度 下,指出被估计的总体参数所在的可能数值 范围.这就是参数的区间估计问题
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这一节我们将把这一求导法则推广到多元函 数的情形,主要介绍多元复合函数的微分法和隐 函数的微分法。我们知道,求偏导数与求一元函 数的导数本质上并没有区别,对一元函数适用的 微分法包括复合函数的微分法在内,在多元函数 微分法中仍然适用,那么为什么还要介绍多元
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