一.1.282.1473.(b,10)=14.0.958405.726.393 7.-18. 9.(m)=510.(a,b)|c (,) 11.A12.D13.D14.C15.D16.a17.d18.b19.d20.c 三.1.解:由于(9,21)=3,而3144,所以原方程有解

第四章一元函数的导数与微分 第ニ节求导法则 一基本初等函数的导数 二.导数的四则运算法则 三,反函数的导数 四,复合函数的导数 五隐函数的求导法则 六参数方程求导法则 七取对数求导法

这一讲我们介绍了全概率公式、贝叶斯公式它们是加法公式和乘法公式的综合运用,同学们可通过进一步的练习去掌握它们.值得一提的是，后来的学者依据贝叶斯公式的思想发展了一整套统计推断方法，叫作“贝叶斯统计”.可见贝叶斯公式的影响

经济数学基础 第2章导数与微分 第三单元导数、微分的概念及四则运 算 第一节导数和微分的概念 一、学习目标 本节课主要讨论导数和微分的概念,通过学习应明确导数与微分的定义,了解导数的几何意义和经济意义,会求曲线的切线方程;了解导数、微分与连续之间的关系并熟练背住导数和微分的基本公式

随着人类的进化,为了揭示生命的奥秘,人们越来越注重遗 传学的研究,特别是遗传特征的逐代传播,已引起人们广泛 的注意。无论是人,还是动、植物都会将本身的特征遗传给下一代,这主要是因为后代继承了双亲的基因,形成自己的基因对,由基因又确定了后代所表现的特征。本节将利用数 学的马氏链方法来建立相应的遗传模型等,并讨论几个简单而又有趣的实例

教学目的 继续介绍集合论的基础内容, 如映射, 基数, 可数集与不 可数集等. 本节要点 一一对应的思想与方法贯穿本节的核心.基数的概念.可数 集的讨论,都要用的一一对应的方法.证明两个不同的集对等, 从而具有相 同的基数, 特别地, 要证明一个集是可数集, 有时需要一定的技巧, 因而 具有一定的难度, 通过较多的例题和习题, 使学生逐步掌握其方法和技巧. 映射 在数学分析课程中我们对函数已经很熟悉. 在数学分析中函数的定义域通常是

第一章 随机事件和概率 随机试验 样本空间、随机事件 频率和概率 古典概型 几何概型 概率的公理化结构 条件概率 事件的独立性 贝努里概型 第二章 离散型随机变量及其分布 随机变量的概念 一维离散型随机变量的分布律 二维离散型随机变量 离散型随机变量函数的分布律 第三章 连续型随机变量及其分分布函数 一维连续性随机变量及其分布 二维连续性随机变量及其分布 连续性随机变量函数的密度函数 第四章 随机变量的数字特征 数学期望 方差 协方差和相关系数 矩 几个重要随机变量的期望和方差 第五章 大数定律与中心极限定理 依概率收敛 大数定律 依分布收敛 中心极限定理

第9章随机事件与概率 第七单元方差 一、学习目标 通过本节课的学习,认识方差是随机变量取值的离散程度的反映.学会方差 的定义及其性质,会进行方差的计算. 二、内容讲解

定义设A是数域K上一个n阶方阵,g(x)是K上一个m次多项式.如果g(A)=0,则g(x) 称为方阵A的一个化零多项式 Hamilton-Cayley-定理设A是数域K上的n阶方阵,f是A的特征多项式,则f(A)=0. 证明A在C内相 Jordan似于形矩阵J,即有c上可逆阵T使TAT=J显然对任意正 整数k

通过介绍Bahn- Banach定理在最佳逼近方面的应用帮助 学生认识这一定理应用的途径和方式 lahn- Banach定理在理论上和应用上都是十分重要的,它往往提 供了某些学科或学科分支的理论基础.这里介绍一些它们在逼近论方 面的应用 定义3设X是线性赋范空间,E是X的子集合,x∈X,称 y∈E是x关于E的最佳逼近元