教学目的:了解多维随机变量的重要性质及其特征,重点介绍二维随机变量的有关结论。包括分布函数的 概念及其性质,二维连续型随机变量密度函数的性质。掌握边缘分布的概念,了解条件分布的概念及其具 体求解方法,了解随机变量相互独立的概念及其意义。掌握二维随机变量函数分布的基本求法

一、回顾FEM和F一D 二、一维实例 三、一二三维的有限差分矩阵 四、高斯消元的代价 五、Krylov法 六、通讯下限 七、基于改善通讯的预条件器

一、为什么学习泊松方程 二、热流,势能流,静电学 三、提升许多求解偏微分方程问题的能力 四、基本数值技术 五、基函数(FEM)和有限差分法 六、积分方程法

一、非线性问题 二、杆件和电路实例 三、理查森和线性收敛 四、简单的线性实例 五、牛顿法 六、牛顿法的引出

一、解的存在和唯一性 二、高斯消元法 三、LU分解 四、对角元和等比级数 五、逐步逼近法 六、适应条件

1.试证明:在奇偶归约算法中,如果对于所有i,满足g+(即对角占优),则 消去奇下标变量后的方程组仍具有对角占优的性质

在求解线性方程组(System of Linear Equations)的算法中,有两类最基本的算法,一类 是直接法,即以消去为基础的解法。如果不考虑误差的影响,从理论上讲,它可以在固定 步数内求得方程组的准确解。另一类是迭代解法,它是一个逐步求得近似解的过程,这种 方法便于编制解题程序,但存在着迭代是否收敛及收敛速度快慢的问题

图论在计算机科学、信息科学、人工智能网络理论、系统工程、控制论、运筹学和 经济管理等领域有着广泛的应用。但很多图论问题虽易表达,却难以求解,其中有相当多 的图论问题均属NP完全问题。本章主要介绍工程实用简单图论问题的并行算法及其MP 编程实现,包括传递闭包、连通分量、最短路径和最小生成树等

1、设n个人围坐在一个圆着周围,现在从第s个人开始报数,数到第m个人,让他出 局,然后从出局的下一个重新开始报数,数到第m个人,再让他出,如此反复直 到所有的人全部出局为止。下面要解决的 Josephus问题是:对于任意给定的n,s和m,求 出这n个人的出局序列。设用整数序列1,2,3,n,表示顺序围坐在圆桌周围的人, 采用数组表示作为求解过程中使用的数据结构。然后使用n=9,s=1,m=5,以及n=9,s=1, m=0,或者n=9,s=1,m=10作为输入数据,检查你的程序的正确性

有限单元法的形成与发展在工程技术领域内,经常会遇到两类典型的问题。第一类问题, 可以归结为有限个已知单元体的组合例如,材料力学中的连续梁、 建筑结构框架和桁架结构。把这类问题称为离散系统。如左图所示平面桁架结构,是由6个承受轴向力的“杆单元”组成。尽管离散系 统是可解的,但是求解右图这类复杂的离散系统,要依靠计算机技术