一、基本概念 二、标准不确定度的评定 三、 测量不确定度的合成 四、测量不确定度应用实例

3.1 数组的基本概念 3.2 一维数组 3.3 多维数组 3.4 数组作为函数的参数 3.5 数组与字符串 3.6 数组应用举例 3.7 构造数据类型

(1. 鞍山科技大学 理学院, 辽宁 鞍山 114044; 2. 武汉大学 数学与统计学院, 湖北 武汉 430072) 摘 要: 分子生物学中基因无方向的反转基因组重排问题在数学上已被证明是一个 N P2难问题. 目前, 较好 的算法是 Ch ristie (2001) 的 3ö22近似算法. 本文给出一种适合于计算基因无方向的反转基因组重排问题的模 拟退火算法, 定义了解的邻域结构. 数据实验的结果表明该算法性能优于 3ö22近似算法

一、 最小二乘法原理 二、 正规方程 三、 精度估计 四、 组合测量的最小二乘法处理

一、 函数误差 二、随机误差的合成 三、 系统误差的合成 四、系统误差与随机误差的合成 五、误差分配 六、 微小误差取舍准则 七、 最佳测量方案的确定

一、基本术语 二、 研究误差的意义 三、误差的基本概念 四、 有效数字

一、承载信息的函数 二、模拟信号是连续的(continuous)，数字信号是离散的(discrete)

一、颜色和色彩空间 人类视网膜(Retinal)中存在两种细胞：◼ 杆状细胞(Rods)和圆锥细胞(Cones)

一、模拟视频 二、真空管摄像机（电子束进行扫描） 三、CCD摄像机（单传感器，三传感器） 四、光盘，磁带 五、数字视频 六、分量数字化和复合信号数字化 七、数字视频有利于进行视频处理

一、视觉的时间域响应特性 二、彩色电视制式 三、 彩色电视信号的类型 四、电视图像数字化 五、 图像子采样 六、 数字电视简介