3.1集合的基本概念 3.2集合的运算 3.3集合恒等式 3.4集合的覆盖与划分 3.5笛卡尔积

5.1函数的基本概念 5.2反函数和复合函数 5.3集合的基数

6.1代数系统的基本概念 6.2二元运算的性质 6.3子代数和积代数

1 、信源的数学模型及分类 2、信息量及其性质 3、离散信源的熵及性质 4、联合熵和条件熵 5、平均互信息量及其性质 6、扩展信源 7、离散有记忆信源的熵 8、马尔可夫信源的信息熵 9、离散信源的信息（速）率和信息含量效率 10、连续随机变量下的熵和平均互信息量

关系的基本概念 关系的表示方法 关系的运算 关系的幂运算 关系的重要性质 闭包的复合运算 字典次序 相容关系 等价关系

8.1 层次分析模型 8.2 循环比赛的名次 8.3 社会经济系统的冲量过程 8.4 效益的合理分配

《应用随机过程教程》教学资源（参考资料）与在算法和智能计算中的应用——第16章 离散状态的Markov控制与决策过程简介

§7.1 Fourier变换的概念与性质 §7.2离散 Fourier变换 §7.3 Fourier变换的应用

8.1 层次分析模型 8.2 循环比赛的名次 8.3 社会经济系统的冲量过程 8.4 公平的席位分配 8.5 存在公正的选举规则吗 8.6 价格指数

3.1 图像的几何变换 3.2 图像的离散傅立叶变换 3.3 图像变换的一般表示形式 3.4 图像的离散余弦变换 3.5 图像的离散沃尔什一哈达玛变换 3.6 K-L变换 3.7 本章小结