一、 BBDBC 二、1、0.62、0.3753、1-p 三、1、(1)A1A2A3或A1-A2-A3; (2)A1+A2+A3; (3)A1A2A3+A1A2A3+A1A2A3+A1A2A3 (4)A1A2A3或A1+A2+A3

随机变量分布函数的定义 分布函数的性质 离散随机变量的分布函数

一、交错级数及其审敛法 二、绝对收敛与条件收敛 三、 阿贝尔判别法和狄里克雷判别法

1、掌握碰撞理论和过渡态理论分别采用的模型、基本假设、计算速率常数的公式及该理论的优缺点。会利用两个理论来计算简单反应的速率常数，理解活化能、阈能和活化焓等能量之间的关系。 2、了解溶剂对反应速率影响 3、了解快速反应的几种测试手段 4、了解光对化学反应的影响 5、了解催化剂对化学反应的影响

第一节 群落与群落生态学 第二节 群落的性质及其基本特征 第三节 群落的种类组成及其数量特征 第四节 群落的外貌 第五节 群落的结构

为提高热轧换规格首块钢头部卷取温度命中率，采用数据挖掘技术，从历史带钢冷却数据中推断出与实际带钢相匹配的卷取温度模型水冷换热学习系数，并将其应用于模型预设定计算。首先，对冷却特征参数进行识别，按照相对型、绝对型、相等型和策略型四种方式进行定义，并对实际带钢与历史带钢的各项冷却特征参数进行相似距离计算。当历史带钢的总相似距离满足要求时，将其聚类为实际带钢的相似卷，并考虑各相似卷的时间影响，计算相似权重值；随后，基于相似带钢的头部和尾部信息，建立由卷取温度预报误差、偏离学习系数回归值惩罚项和偏离默认值惩罚项等构成的目标函数以及相应的约束条件，采用梯度下降法求解该二次规划问题，通过三次优化逐步计算出学习系数参考值和表征学习系数与带钢速度及目标卷取温度呈双线性关系的两个参数；最后，根据实际带钢的穿带速度、目标卷取温度等冷却条件计算冷却设定所需的学习系数。现场应用表明：基于十万块历史带钢冷却数据驱动的模型参数即时自适应设定算法可增强卷取温度模型对带钢头部冷却的预设定能力，学习系数即时自适应设定能力随着内存中保存的历史带钢冷却数据的多样性和检索出的相似卷数量的增加而提升

随机变量的函数 离散随机变量函数的分布 连续随机变量函数的分布

▪ 离散随机变量的概率函数 ▪ 离散随机变量概率分布的表示方法

第一篇 极限论 第一部分 极限初论 第二部分 极限续论 第二篇 单变量微积分学 第一部分 单变量微分学 第二部分 单变量积分学 第三篇 级数论 第一部 分数项级数和广义积分 第二部分 函数项级数 第四篇 多变量微积分学 第一部分 多元函数的极限论 第三部分 含参变量的积分和广义积分 第四部分 多变量积分学

一、元素和同位素 元素—由原子组成(原子核、核外电子)目前己108种(总数)92种 (自然界) 同种原子可有不同原子量(中子数不同称同位素,108种元素中(108 21=87种)均具有两种以上同位素混合同位素共300多种,其中几十种具有 放射性,蜕变释放、β、γ粒子。放射性同位素,对人体杀伤力很强