1 Methods for Generating Random Variables 1.1 Generating Uniform(0,1) random number 1.2 Random Generators of Common Probability Distribution in R 1.2.1 The Inverse Transform Method 1.2.2 The Acceptance-Rejection Method 1.2.3 Transformation Methods 1.2.4 Sums and Mixtures 1.3 Multivariate Distribution 1.3.1 Multivariate Normal Distribution 1.3.2 Mixtures of Multivariate Normals 1.3.3 Wishart Distribution 1.3.4 Uniform Distribution on the d−Sphere 1.4 Stochastic Process

1.2.1 三种基本的逻辑关系和运算 1.2.2 常用的逻辑关系和运算 1.2.3 逻辑代数的基本运算规律 1.2.4 逻辑函数的及其表示方法 1.2.5 逻辑函数的卡诺图化简法

 1.1计算机网络的应用  1.1.1家庭应用  1.1.2商业应用  1.2计算机网络的组成  1.2.1 因特网的边缘部分  1.2.2 因特网的核心部分  1.2.2.1电路交换  1.2.2.2分组交换  1.3计算机网络的体系结构  1.3.1计算网络协议与层次划分  1.3.2 计算网络体系结构举例  1.3.2 .1 OSI网络体系结构  1.3.2.2 TCP/IP网络体系结构

1.1 计算机网络在信息时代中的作用 1.2 因特网概述 1.2.1 网络的网络 1.2.2 因特网发展的三个阶段 1.2.3 因特网的标准化工作 1.2.4 计算机网络在我国的发展 1.3 因特网的组成 1.3.1 因特网的边缘部分 1.3.2 因特网的核心部分 1.4 计算机网络在我国的发展 1.5 计算机网络的类别 1.5.1 计算机网络的定义 1.5.2 几种不同类别的网络 1.6 计算机网络的性能 1.6.1 计算机网络的性能指标 1.6.2 计算机网络的非性能特征 1.7 计算机网络的体系结构 1.7.1 计算机网络体系结构的形成 1.7.2 协议与划分层次 1.7.3 具有五层协议的体系结构 1.7.4 实体、协议、服务和服务访问点 1.7.5 TCP/IP 的体系结构

* 1.1 并⾏计算 * 1.1.1 并⾏计算与计算科学 * 1.1.2 当代科学与⼯程问题的计算需求 * 1.2 并⾏计算机系统互连 * 1.2.1 系统互连 * 1.2.2 静态互联⽹络 * 1.2.3 动态互连⽹络 * 1.2.4 标准互联⽹络 * 1.3 并⾏计算机系统结构 * 1.3.1 并⾏计算机结构模型 * 1.3.2 并⾏计算机访存模型

1.1课前导读 1.1.1 Active Server Pages简介 1.1.2ASP的新特性 1.2课堂教学 1.2.1基本概念 1.2.1ASP的运行环境 1.2.2在 Windows98/Me中安装PWS 1.2.3在 Windows2000/XP中安装S

1.1 计算机网络在信息时代中的作用 1.2 因特网概述 1.2.1 网络的网络 1.2.2 因特网发展的三个阶段 1.2.3 因特网的标准化工作 1.2.4 计算机网络在我国的发展 1.3 因特网的组成 1.3.1 因特网的边缘部分 1.3.2 因特网的核心部分 1.4 计算机网络在我国的发展 1.5 计算机网络的类别 1.5.1 计算机网络的定义 1.5.2 几种不同类别的网络 1.6 计算机网络的性能 1.6.1 计算机网络的性能指标 1.6.2 计算机网络的非性能特征 1.7 计算机网络的体系结构 1.7.1 计算机网络体系结构的形成 1.7.2 协议与划分层次 1.7.3 具有五层协议的体系结构 1.7.4 实体、协议、服务和服务访问点 1.7.5 TCP/IP 的体系结构

1 概率论基础 1.1 为什么需要概率空间 1.1.1 理发师悖论 (Barber paradox) 1.1.2 贝特朗悖论 (Bertrand’s Paradox) 1.1.3 非悖论, 生日问题 1.2 概率空间 1.2.1 可测空间 1.2.2 概率空间 1.2.3 条件概率 1.2.4 全概率公式和 Bayes 公式 1.3 随机变量和分布函数 1.3.1 数字特征 1.3.2 矩函数 (Moment Generating Function) 1.3.3 特征函数 (Characteristic function) 1.3.4 反演公式及唯一性定理 1.3.5 多维随机变量的特征函数 1.4 独立性与条件期望 1.4.1 独立性 1.4.2 条件期望 1.4.3 条件分布 1.4.4 一般条件期望 ⋆ 2 随机过程的基本概念与类型 2.1 随机过程的背景 2.2 基本概念 2.3 有限维分布与 Kolmogorov 定理 2.3.1 随机过程的数字特征 2.4 随机过程的基本类型 2.4.1 平稳过程 2.4.2 独立增量过程 3 Brown 运动（维纳过程） 3.1 基本概念与性质 3.2 维纳过程的分布 3.3 维纳过程的数字特征 3.3.1 二次变差 3.4 Brown 运动的鞅性质 3.5 Brown 运动的最大值变量及反正弦律 3.6 Brown 运动的几种变化 3.6.1 Brown 桥 3.6.2 几何 Brown 运动 4 Poisson 过程 4.1 齐次泊松过程 4.1.1 Poisson 过程数学模型 4.1.2 齐次泊松过程的数字特征 4.1.3 时间间隔与等待时间的分布 4.1.4 到达时间的条件分布 4.1.5 更新计数过程 4.2 复合泊松过程 4.2.1 复合 Poisson 过程 4.3 非齐次泊松过程 (了解内容，不考察) 5 鞅 (Martingale) 过程 5.1 基本概念 5.2 鞅的停时定理及其应用 5.2.1 鞅的停时定理 5.3 连续鞅

▪ 1.1 并行计算 ▪ 1.1.1 并行计算与计算科学 ▪ 1.1.2 当代科学与工程问题的计算需求 ▪ 1.2 并行计算机系统互连 ▪ 1.2.1 系统互连 ▪ 1.2.2 静态互联网络 ▪ 1.2.3 动态互连网络 ▪ 1.2.4 标准互联网络 ▪ 1.3 并行计算机系统结构 ▪ 1.3.1 并行计算机结构模型 ▪ 1.3.2 并行计算机访存模型 ▪ 2.1 共享存储多处理机系统 ▪ 2.1.1 对称多处理机SMP结构特性 ▪ 2.2 分布存储多计算机系统 ▪ 2.2.1 大规模并行机MPP结构特性 ▪ 2.3 机群系统 ▪ 2.3.1 大规模并行处理系统MPP机群SP2 ▪ 2.3.2 工作站机群COW ▪ 3.1 并行机的一些基本性能指标 ▪ 3.2 加速比性能定律 ▪ 3.2.1 Amdahl定律 ▪ 3.2.2 Gustafson定律 ▪ 3.2.3 Sun和Ni定律 ▪ 3.3 可扩放性评测标准 ▪ 3.3.1 并行计算的可扩放性 ▪ 3.3.2 等效率度量标准 ▪ 3.3.3 等速度度量标准 ▪ 3.3.4 平均延迟度量标准

第1章概论 1.1光纤通信发展的历史和现状 1.1.1探索时期的光通信 1.1.2现代光纤通信 1.1.3国内外光纤通信发展的现状 1.2光纤通信的优点和应用口 1.2.1光通信与电通信 1.2.2光纤通信的优点 1.2.3光纤通信的应用 1·3光纤通信系统的基本组成 1.3.1发射和接收 1.3.2基本光纤传输系统 1.3.3数字通信系统和模拟通信系统