1. 掌握各种情形下的函数极限的基本概念与性质。 2. 掌握极限存在性的判定及应用。 3. 熟练掌握求函数极限的基本方法；熟练掌握重要极限

在数学分析课程中我们已经熟悉 Riemann积分. Riemann积分对处理连续函数和几何, 物理中的计算问题时候是很有效的.但是 Riemann积分在理论使存在一些缺陷.主要表 现在以下几个方面

在多元统计分析中,多元正态分布占有相当重要的地位。这是因为,许多随机向量服从正态分布, 或近似服从正态分布,而且目前对于多元正态分布已有一整套统计推断方法,并且得到了许多满意的结果。下面介绍多元正态总休参数的统计推断问题

1.半径为1cm的铁球表面要镀一层厚度为0.01cm的铜,试用求微 分的方法算出每只球需要用铜多少克?(铜的密度为8.9g/cm3。)

人们最熟悉的简单函数无非两类：幂函数和三角函数。英国数学 家 Taylor 在 18 世纪初找到了用幂函数的（无限）线性组合表示一般 函数 f x( )的方法，即通过 Taylor 展开将函数化成幂级数形式

3.平面曲线的弧长与曲率 1直角坐标情形 y=f(x)(a≤x≤b 设曲线弧由直角坐标方程 给出,其中fx)在 四,上具有一阶连续导数。 现在用元素法来计算这曲线弧的长度.取横坐标x为积分变量,它的变化区间 为可.曲线y=f(x)上 对应于p,上任一小区间[,x+d]的一段弧的长度△s可以用该曲现在点

§9.1引言 §9.2 Euler方法 §9.3 Runge-Kutta公式 §9.4单步法的进一步讨论 §9.5线性多步法

正弦余弦算法是一种新型仿自然优化算法，利用正余弦数学模型来求解优化问题。为提高正弦余弦算法的优化精度和收敛速度，提出了一种基于差分进化的正弦余弦算法。该算法通过非线性方式调整参数提高算法的搜索能力、利用差分进化策略平衡算法的全局探索能力及局部开发能力并加快收敛速度、通过侦察蜂策略增加种群多样性以及利用全局最优个体变异策略增强算法的局部开发能力等优化策略来改进算法，最后通过仿真实验和结果分析证明了算法的优异性能

一、图及其分类 本章研究的图与平面几何中的图不同，我们只关心图中有多少个点， 点与点之间有无线连接，至于连线的方式是直线还是曲线，点与点的相对 位置如何，都是无关紧要的。下面介绍有关图的基本概念

目的: 掌握理解几个中值定理的内容实质,熟练掌握罗比塔法则求各种不定式极限的方法,会利用导数求极值, 证明不等式, 判别函数的单调性、凹凸性