一、 Newton插值多项式的构造 二、差商的定义及性质 三、差分的定义及性质 四、等距节点 Newton插值公式

二维离散随机变量的联合分布与边缘分布 联合分布函数与边缘分布函数 二维连续随机变量的联合分布与边缘分布

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

当精确函数 y = f(x) 非常复杂或未知时， 在一系列节点 x0 … xn 处测得函数值 y0 = f(x0 ), …, yn = f(xn )， 由此构造一个简单易算的近似函数 g(x)  f(x)， 满足条件 g(xi ) = f(xi ) (i = 0, …, n) 这里的 g(x) 称为f(x) 的插值函数

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

计算不仅仅只是作为验证理论模型的正确性的手段，大量的事实表明它已成为重大科学发现 的一种重要手段。 科学计算与实验、理论三足鼎立，相辅相成， 成为当今科学活动的三大方法

1矩阵的概念 一、实际例子 例1设某物质有m个产地,n个销地,如果 以a表示由第i个产地销往第j个销地的数量,则 这类物质的调运方案,可用一个数表表示如下

第一章 函数与极限 第二章 导数与微分 第三章 微分中值定理与导数的应用 第四章 不定积分 第五章 定积分 第六章 定积分 第七章 向量代数与空间解析几何 第八章 多元函数微分法及其应用 第九章 重积分 第十章 曲线积分与曲面积分 第十一章 无穷级数 第十二章 微分方程

▪ 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

直接解法：它是一类精确方法，即若不考虑计算过程中的舍入误差，那么通过有限步运算可以获得方程解的精确结果. Gauss 逐步（顺序）消去法、 Gauss主元素法、矩阵分解法等；