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教学目的欧氏空间R”上的测度与积分是本课程的主要研究对象本节讨 论欧氏空间上的若干拓扑概念通过本节的学习可以熟悉欧氏空间上的开集, 闭集和 Borel集, Cantor集等常见的集,为后面的学习打下基础 本节要点由R”上的距离给出邻域内点聚点的定义从而给出开集,闭集 的定义由开集生成一个o代数引入 Borel集 Cantor集是一个重要的集,它有 一些很特别的性质.应使学生深刻理解本节介绍的各种集的概念并熟练应用 充分利用几何图形的直观,可以帮助理解本节的内容
文档格式:DOC 文档大小:37KB 文档页数:6
课程性质:数学分析是数学系最重要的一门基础课,是许多后继 课程如微分几何,微分方程,复变函数,实变函数与泛函分析,计算 方法,概率论与数理统计等课程必备的基础,是数学系本科一、二年 级学生的必修课
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《近世代数基础》课程定理定义及证明题解_近世代数
文档格式:DOC 文档大小:877.5KB 文档页数:98
《近世代数基础》课程定理定义及证明题解_近世代数_章节习题与答案
文档格式:PPT 文档大小:652KB 文档页数:95
《数学建模》课程教学资源(PPT讲稿)SAS基础培训(生成SAS数据集、加工SAS数据集)Statistical Analysis System
文档格式:PPTX 文档大小:2.31MB 文档页数:38
问题1:什么是(初等)数论? 问题2:素数有哪些性质?
文档格式:PPT 文档大小:59KB 文档页数:7
一、集合是现代数学各分支的共同基础,当 然也是本书的基础,读者应熟练地掌握 本章的全部内容,本章的一些内容,如 集合的并、交、Venn图等已在中学及 大学的其他课程中学习过,但为了内容 的完整及这些内容基础地位,我们没有 省略这些内容
文档格式:DOC 文档大小:82.17KB 文档页数:10
一、课程性质、目的和任务 《化工原理》课程是化工类及相近专业的一门主要技术基础课,它是综合运用数学、物 理、化学等基础知识,分析和解决化工类型生产中各种物理过程(或单元操作)问题的工程 学科,本课程担负着由理论到工程、由基础到专业的桥梁作用。该课程教学水平的高低,对 化工类及相近专业学生的业务素质和工程能力的培养起着至关重要的作用
文档格式:PDF 文档大小:4.05MB 文档页数:562
自动化专业 《自动化专业导论》 《专业引领实战训练》 《专业认识与实践》 《控制工程数学基础》 《计算机软件基础》 《工程技术创新导论》 《电机与拖动》 《微控制器技术课程设计》 《单片微机控制技术》 《专业开放实验》 《专业综合实战训练(1)(2)》 《电力电子技术》 《自动控制原理》 《微机原理与接口技术》 《供电技术》 《工业计算机网络与通信》 《系统工程导论》 《系统误差分析与标准》 《DSP 原理及应用》 《现代控制理论》 《检测技术与仪表》 《计算机控制系统》 《自动控制系统仿真》 《运动控制系统》 《过程控制》 《自动控制系统综合实验(1)(2)》 《基于 LabVIEW 的虚拟仪器设计》 《数字信号处理》 《电气控制与 PLC 技术》 《现场总线技术》 《创新创业竞赛实战》 《惯性导航技术》 《物联网系统基础与应用》 《毕业实习》 《嵌入式系统》 《系统辨识》 《集散控制系统》 《先进控制理论》 《楼宇自动化》 《应用自适应控制》 《专业英语》 《毕业设计》 自动化专业(卓越计划) 《企业认知实习》 《学业规划》 《自动化专题讲座》 《微控制器技术综合设计》 《数字媒体技术》 《虚拟仪器项目实战》 《系统供电设计》 《自动化职业规划》 《嵌入式系统核心设计与项目实战》 《运动体自主定位定向原理》 《基于 PC 架构的可编程序控制器项目实战》 《智能物联与感知技术》 《自动控制系统综合实验》 《工业以太网联网设计与项目实战》 《自动测试设备系统集成与项目实战》 《智能建筑》 《物联网技术应用与开发》
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目 录 1学科基础平台必修课 《数学分析》 《高等代数与解析几何》 《概率论与数理统计 A》 《概率论与数理统计》 《大学物理 A1》 《大学物理 A2》 2.学科基础平台选修课 《物理实验》 《数学规划基础》 《信息与计算科学专业导论》 《统计学》 《统计学实验》课程实验 《离散数学》 《C++程序设计 A》 《C++程序设计实验 A》 3.专业课平台必修课 《数值分析 A》 《数值分析》 《数值分析 A 实验》 《数学建模》 《数学建模实践》 《数据库原理 A》 《数据结构与算法分析》 《信计专业毕业实习》 《信息与计算科学专业毕业设计(论文)》 4专业课平台选修课 《常微分方程》 《多元统计分析》 《数学物理方程》 《实变函数与泛函分析》 《复变函数与积分变换》 《组合与图论》 《运筹学》 《运筹学基础及应用》 《数值最优化》 《微分方程数值解》 《控制理论基础》 《Oracle 高级数据库开发设计》 《大数据与深度学习》 《Python 程序设计》 《R 语言》 《算法分析与设计》 《操作系统》 《计算机网络原理Ⅰ》 《Java 程序设计》 《Java 程序设计实训》 《ASPNET 程序设计》 《web 前端开发》 《web 前端开发》程序设计 《软件开发实践》
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