一般地，线性搜索算法分成两个阶段： 第一阶段确定包含理想的步长因子（或问题最优解）的搜索区间； 第二阶段采用某种分割技术或插值方法缩小这个区间

一、掌握色谱法的定义和分类。 二、掌握色谱法的重要基本概念：分配系数、容量因子、保留时间、保留体积、死时间、死体积、峰宽、半峰宽、分离度、保留指数等及其相互关系。 三、熟悉四种色谱方法的基本原理和两相的特点。 四、掌握塔板理论的要点及塔板数、塔板高的计算。 五、掌握速率理论的要点，熟悉Van Deemter方程各项意义及影响因素

基本思想 设法将约束问题求解转化为无约束问题求解． 具体说：根据约束的特点，构造某种惩罚函数， 然后把它加到目标函数中去，将约束问题的 求解化为一系列无约束问题的求解． 惩罚策略：企图违反约束的迭代点给予很大的 目标函数值．迫使一系列无约束问题的极小点或 者无限地靠近可行域，或者一直保持在可行域 内移动，直到收敛到极小点．

信赖域方法是求解最优化问题的另一类有效 方法．其最初的设计思想可追溯至Levenberg Marquart 和 对Gauss－Newton法的修 正．线搜索方法是把一个复杂的最优化问题转化 成一系列简单的一维寻优问题．信赖域方法是把 最优化问题转化为一系列相对简单的局部寻优 问题．

定义1设映射C→R满足: (1)正定性0,当且仅当x=0时,=0; (2)齐次性xx∈r,x∈Cn; (3)三角不等式x+y+y,x,y∈Cn

一、树和森林的概念 二、二叉树 (Binary Tree) 三、二叉树的表示 四、二叉树遍历 (Binary Tree Traversal) 五、线索化二叉树 (Threaded Binary Tree) 六、堆 ( Heap ) 七、树与森林 (Tree & Forest) 八、二叉树的计数 九、霍夫曼树 (Huffman Tree)

一、微观粒子的运动特征 二、原子结构 1、波函数与原子轨道 2、四个量子数 3、原子轨道的图形 4、电子云和几率密度 三、核外电子的排布 1、基本原则 2、原子轨道能级的顺序 3、原子中电子的实际排布 4、原子的电子排布和元素周期系 四、元素性质的周期性变化

一、网络基础知识 二、Java网络编程概述 三、Java网络类和接口 四、基于URL的网络编程 五、基于Socket的网络编程 六、数据报通信的应用

第一节复数 第二节复数的三角形式 第三节复平面上的点集 第四节无穷大与复球面 第五节复变函数

第一节 二阶矩过程 第二节 均方极限 第三节 均方连续性 第四节 均方导数 第五节 均方积分 第六节 均方黎曼—司蒂吉斯积分 第七节 均方导数与均方积分的分布 第八节 均方微分方程