高等量子力学课程是物理类各专业研究生的一门基础课.本书第一版就是作者在讲授此课程近20年所用讲义的基础上增改而成的.本第二版是在原第一版的基础上修订而成的，此次修订主要增加了量子力学理论在一些具体问题中的典型应用技巧，加强了帮助读者提高应用能力的内容.全书共分八章：希尔伯特空间、量子力学的理论结构、狄拉克方程、对称性理论、角动量理论、散射理论、二次量子化以及辐射的量子理论，内容充实新颖，理论结构和逻辑关系完整严密，并广泛采用算符代数方法，本书以基本原理为出发点进行严谨的阐述，概念定义准确，分析透彻，数学推演脉络清楚；同时注重理解能力、分析能力的训练和培养

通过本章学习,要求掌握各种形态预测股 价走势的方法,重点掌握趋势线、轨道线 、头肩顶、头肩底、双底、双顶、三重底 、三重顶、圆底、圆顶的常用形态。初步 掌握筹码分析的理论。 第一节 趋势线 第二节 抵抗线 第三节 各种形态

文本分类概述 特征提取 主要分类算法 Rocchio 法 贝叶斯 K近邻 决策树

信号流图特征式,它是信号流图所表示的方组的系数矩阵的 行列式。在同一个信号流图中不论求图中任何一对节点之间 的增益,其分母总是△,变化的只是其分子

通过本项目学习，使学生了解在产品和完工产品的含义；理解生产费用在完工产品与在产品之间分配的基本原理；掌握各种费用分配方法的特点、适用范围和计算方法等

背景 MDPs 强化学习问题 蒙特卡洛方法 (Monte Carlo Methods) 蒙特卡洛预测（Monte Carlo Prediction） 蒙特卡洛控制（Monte Carlo Control） 时序差分学习 (Temporal-Difference Learning) 时序差分预测（TD Prediction） 时序差分控制（TD Control） Sarsa：on-policy Q-learning : off-policy 策略梯度 (Policy Gradient) Monte-Carlo Policy Gradient Actor-Critic Policy Gradient 深度强化学习 Deep Q-Networks (DQN) Policy Gradients for Deep Reinforcement Learning

• 核酸分子杂交的基本原理 • 核酸分子杂交的基本方法 • 探针的标记

§12-1 分子运动的基本概念 §12-2 气体分子的热运动 §12-3 统计规律的特征 §12-4 理想气体的压强公式 §12-5 麦克斯韦速率分布律 §12-6 温度的微观本质 §12-7 能量均分定理 §12-8 玻耳兹曼分布律 §12-10 气体分子的碰撞和平均自由程

19.3M-B统计在理想气体中的应用(续) 一.麦克斯韦分子速率分布定律 二.玻尔兹曼粒子按势能分布规律 三.能均分定律理想气体内能

一、单项选择题（本大题共 15 小题，每小题 1 分，共 15 分） 在每小题列出的四个备选项中只有一个是符合题目要求的，请将其代码填写在题后的 括号内。错选、多选或未选均无分。 1.要提高放大电路的负载能力，可引入( ) A.串联负反馈 B.电压负反馈 C.并联负反馈 D.电流负反馈