线性规划(LP) 问题与建模 二维线性规划图解法 计算机解法 极小化下的求解与大M法 灵敏度分析 对偶规划 LP求解步骤与OR软件包操 建模与案例分析

近年来随着全基因组关联分析等新技术的发展,对多个传统高度近视基因位点如MYP1、MYP上候选基因的研究有了新进展;同时还发现数个新的基因位点如MYP20、MYP21等,对进一步明确高度近视的遗传机制、临床干预和预后分析具有重要意义

2.1 信号时域特征的获取方法 2.2 信号与数据的插值方法及实现 2.3 信号与数据的拟合方法及实现 2.4 数值微分和数值积分及实现 2.5 时域信号的平滑与建模方法及实现 2.6 MATLAB在时域分析与处理中的应用

拉格朗日插值 分段线性插值 三次样条插值 一、插值的定义 二、插值的方法 三、用Matlab解插值问题 返回 一 维插值 一、二维插值定义 二、网格节点插值法 三、用Matlab解插值问题 最邻近插值 分片线性插值 双线性插值 网格节点数据的插值 散点数据的插值 二维插值

§1 共形映射的概念 §2 分式线性映射 §3 唯一决定分式线性映射的条件 §4 几个初等函数所构成的映射

层次分析法(Analytic Hierarchy Process,简称AHP)是对一些较为复杂、较为模 糊的问题作出决策的简易方法,它特别适用于那些难于完全定量分析的问题。它是美 国运筹学家T.L. Saaty教授于70年代初期提出的一种简便、灵活而又实用的多准则 决策方法

2.4随机变量的函数及其分布 一、随机变量的函数 问题的由来 很多实际问题中需要研究以随机变量为自 变量的函数

2.3独立随机变量,条件分布 一、相互独立随机变量 随机事件A与B相互独立,若

工程实际中，存在大量的解线性方程组的问题。很多数值方法到最后也会涉及到线性方程组的求解问题：如样条插值的M和m关系式，曲线拟合的法方程组，方程组的Newton迭代等问题。 4.1 高斯消去法 4.2 选主元素的高斯消去法 4.3 矩阵的三角分解法 4.4 平方根法与改进平方根法 4.5 向量和矩阵的范数 4.6 线性方程组的性态和解的误差分析 4.7 解线性方程组的迭代法 4.8 迭代法的收敛性及误差估计

一、信号的描述 二、信号的特点(模拟 三、信号的能量、大小及功率 四、典型信号的数学描述