第六章几种离散型变量的分布及其应用 连续型随机变量:数值变量资料。 离散型随机变量:分类变量资料经整理后 得到的例数。 连续型随机变量有n个,无数种; 离散型随机变量只有一个,(n+1)种

3.1 计算机网络与互联网 3.1.1 计算机网络定义 3.1.2 计算机网络性能参数 3.1.3 计算机网络分类 3.1.4 互联网及其组成 3.2 互联网体系结构及设计 3.2.1 计算机网络体系结构的定义 3.2.2 协议分层 3.2.3 边缘论 3.3 OSI 参考模型 3.3.1 OSI 参考模型结构 3.3.2 OSI/RM 各层功能及其实现机制 3.4 TCP/IP 体系结构 3.4.1 TCP/IP 层次结构 3.4.2 TCP/IP 分层工作原理 3.5 OSI 参考模型与 TCP/IP 体系结构的比较 3.6 互联网发展现状及其存在的问题 3.6.1 互联网发展现状 3.6.2 互联网存在的问题 3.7 互联网体系结构研究进展 3.7.1 互联网体系结构发展的三种思路 3.7.2 基于改良式路线的互联网体系结构研究进展 3.7.3 基于革命式路线的互联网体系结构研究进展

概述(Introduction) 利用混合气体中各组分(component)在液体中溶解度(solubility 的差异而分离气体混合物的单元操作称为吸收。吸收操作时 某些易溶组分进入液相形成溶液( solution),不溶或难溶组分 仍留在气相(gas phase),从而实现混合气体的分离

第2章连续信号与系统的时域分析 2.1冲激函数及其性质 2.2系统的冲激响应 2.3信号的时域分解和卷积积分 2.4卷积的图解和卷积积分限的确定 2.5卷积积分的性质 2.6卷积的数值计算

LR(0)技术的局限性 没有查看下一符号( Token)决定分析动作仅 仅根据到目前已经看到的东西

由5.4.2节知道，从完成的功能来看，数字滤波器可以分为数字低通滤波器、数字高通滤波器、数字带通滤波器及数字带阻通滤波器；从数字滤波器的单位冲激响应来看，还可以分为无限冲激响应（IIR）数字滤波器和有限冲激响应（FIR）数字滤波器。本章将讨论IIR数字滤波器实现的常用结构和FIR数字滤波器实现的常用结构。 8.1 数字滤波器结构的表示方法 8.2 线性线位FIR数字滤波器的零点分布特征 8.3 IIR数字滤波器的基本结构 8.4 FIR数字滤波器的基本结构 8.5 FIR数字滤波器和IIR数字滤波器的Lattice结构 8.6 IIR滤波器与FIR滤波器比较

电磁理论涉及很多定理和原理，它们深刻地揭示了电磁场与波的特性和规律。精通这些定理和原理的内涵、论证和应用，有利于提高分析和解决电磁理论问题的能力。这些定理和原理大致可以分为4大类：第一类来源于矢量分析。由于电磁场是一种矢量场，因此，一切描述矢量场特性的公式和定理原则上均可适用于电磁场。例如，第一章所述的Helmholtz定理和Green定理。此外，描述矢量场求解的惟一性定理以及描述矢量场边界特性的镜像原理等，在电磁理论中也获得广泛应用。 4.1 惟一性定理 4.2 镜像原理 4.3 互易定理 4.4 等效原理 4.5 惠更斯定理 4.6 巴俾涅原理（互补原理） 4.7 几何光学原理 §4.8 物理光学原理 §4.9 几何光学绕射理论

第一章 矢量分析 梯度、散度、旋度、亥姆霍兹定理 第二章 静电场 电场强度、电位、介质极化、场方程、边界条件、能量与力 第三章 静电场的边值问题 电位微分方程，镜像法，分离变量法。 第四章 恒定电流场 电流，电动势，电流连续性原理，能量损耗 第五章 恒定磁场 磁通密度，场方程，边界条件 第六章 电磁感应 电磁感应定律，自感与互感，磁场能量与力。 第七章 时变电磁场 位移电流，麦克斯韦方程，边界条件，位函数，能流密度矢量，正弦电磁场，复能流密度矢量。 第八章 平面电磁波 理想介质中的平面波，平面波极化特性，平面边界上的正投射，任意方向传播的平面波的表示，平面边界上的斜投射，各向异性媒质中的平面波

◆本课程是电子科学与技术专业研究生的专业基础课，主要讲授电磁场的基本理论、分析方法和应用。 ◆通过该课程的学习，可以使学生在学习《电磁场与电磁波》等课程的基础之上，进一步结合无线通信技术、微波技术和天线工程等对电磁理论的要求，掌握电磁场的基本理论，熟悉分析电磁问题的一些基本方法，了解现代电磁理论的主要应用领域。 本课程是研究生的专业基础课，主要讲授电磁场的基本理论、 分析方法和应用。 ◆课程兼有专业基础课程和专业课程的特点，主要目的在于使学生掌握在电磁场领域从事科学研究的基础知识，培养和提高学生分析和解决实际电磁问题的能力。 1. 教学目的和要求 2. 教学内容 3. 教材介绍 4. 参考书目 5. 学习方法

 回归（Regression，或Linear Regression）分析变量间的关系，有明确的因果关系假设。  即要假设一个变量为自变量，一个为因变量，用回归表示自变量对因变量的影响。  如年龄对收入的影响。[解释]  由于回归构建了变量间因果关系的数学表达，它具有统计预测功能