a x 的函数项级数称为幂级数. 幂级数 由系数数列{ }n a 唯一确定. 幂级数至少有一个收敛点. 以下着重 讨论型如

1实数 2数集确界原理 3函数概念 4具有某些特性的函数

第二节 适合性检验 第三节 独立性检验

数学分析：导数的引出及导数的定义（电子教案）

金属多晶体三维晶粒尺寸分布常近似呈Gamma分布或Lognormal分布．基于这2种分布函数，导出了体积权重与个数权重的晶粒体积分布特征多量的相互关系，并利用一种低碳钢奥氏体晶粒组织的实验数据及文献数据对其进行了验证．利用该关系，通过对多晶材料晶粒组织二维截面的标准金相测量，即可计算个数权重的三维晶粒体积分布的特征参量．

1数据域分析 2逻辑分析仪的基本原理 3逻辑分析仪的应用

差分格式的稳定性 线性多步法 常微分方程组的有限差分法 高阶常微分方程的有限差分法

1、有限维空间的同构性。 2、有限维空间单位球的紧性特征。 3、可分性与可分空间

4 分而治之法 5 对分法和反迭代 6 奇异值分解 7 扰动分析

针对分类数据, 通过数据对象在属性值上的集中程度定义了新的基于属性值集中度的类内相似度(similarity based on concentration of attribute values, CONC), 用于衡量聚类结果中类内各数据对象之间的相似度; 通过不同类的特征属性值的差异程度定义了基于强度向量差异的类间差异度(dissimilarity based on discrepancy of SVs, DCRP), 用于衡量两个类之间的差异度.基于CONC和DCRP提出了新的分类数据聚类有效性内部评价指标(clustering validation based on concentration of attribute values, CVC), 它具有以下3个特点: (1)在评价每个类内相似度时, 不仅依靠类内各数据对象的特征, 还考虑了整个数据集的信息; (2)采用几个特征属性值的差异评价两个类的差异度, 确保评价过程不丢失有效的聚类信息, 同时可以消除噪音的影响; (3)在评价类内相似度及类间差异度时, 消除了数据对象个数对评价过程的影响.采用加州大学欧文分校提出的用于机器学习的数据库(UCI)进行实验, 将CVC与类别效用(category utility, CU)指标、基于主观因素的分类数据指标(categorical data clustering with subjective factors, CDCS)指标和基于信息熵的内部评价指标(information entropy, IE)等内部评价指标进行对比, 通过外部评价指标标准交互信息(normalized mutual information, NMI)验证内部评价效果.实验表明相对其他内部评价指标, CVC指标可以更有效地评价聚类结果.此外, CVC指标相对于NMI指标, 不需要数据集以外的信息, 更具实用性