生产管理或称生产与作业管理,实际上就是大家早己熟悉的“生产管理学”。这是由于 经济的发展,技术的进步以及信息化时代的到来,世界各国产业结构的组成发生了很大的变 化,其中以各种服务为特征的第三产业在国民经济中所占比重越来越大。在知识经济的社会 里,制造业和服务业已无本质区别。制造业多年积累起来的成功的丰富的管理理论与方法完 全可以应用于服务性企业

每一个事件都有它的发生概率 即给定事件A,存在着一个正数P与之对应, 称之为事件A的概率,记作P(A)或P{A} 最高的发生概率为1,表示必然发生. 最低的概率为0,表示不可能发生. 而一般的随机事件的概率介于0与1之间. 这里只是概率的数学上的规定,其实就是任 何一个事件到实数轴上的[0,1]区间的映射. 但怎样获得切合实际的一个事件的概率呢?

多元分析讨论多变量(多指标)问题,由于变量较多,增加了问题的复杂性。但在许多实际问题中我们经常发现变量之间有一定的相关性,人们自然希望用较少的变量来代替原来较多的变量, 且使这些较少的变量尽可能地反映原来变量的信息。将这种思想引入统计学,就产生了主成分分析,典型相关分析等。下面只介绍主成分分析

一、协方差和相关系数的概念 对于二维随机变量(X,Y),除了关心它的各个分 量的数学期望和方差外,还需要知道这两个分量之 间的相互关系,这种关系无法从各个分量的期望和 方差来说明,这就需要引进描述这两个分量之间相 互关系的数字特征一协方差及相关系数,但如何 工来刻画这种关系呢?

1.3定解条件 一、引入定解条件的必要性: 1.从物理的角度看:物理方程仅能表示一般性,要个性化物体的运动需要附加条件。 2.从数学的角度看:微分方程的解的任意性也需附加条件来确定这些附加的件,就是初始条件和边界条件,统称为定解条件

通常求出随机变量的分布并不是一件容易的事,而人们更关心的是用一些数字来表示随机变量的特点,这些与随机变量有关的数字,就是随机变量的数字特征.最常用的数字特征为数学期望,方差和相关系数

一、作业的问题 作业中最大的问题就是,许多学生并没有将方程的增广矩阵,经过一系列行初等变换后,变化成行简化阶梯矩阵, 将任何一个矩阵经过一系列行初等变换,变化成行简化阶梯矩阵,是线性代数的基本技术,一定要掌握

对于一个函数(t),有可能因为不满足傅氏变 换的条件,因而不存在傅氏变换. 因此,首先将(t)乘上u(t),这样t小于零的部分 的函数值就都等于0了 而大家知道在各种函数中,指数函数e(B>0) 的上升速度是最快的了,因而e-Bt下降的速度 也是最快的. 因此,几乎所有的实用函数p(t)乘上u(t)再乘上 e-后得到的(t)u(t)e-p傅氏变换都存在

4.1解析延拓 一、解析延拓 前言: 前面我们已经从微积分,级数等不同的 角度了解到解析函数具有很多优秀的性质,然 而解析都是对一定的点和区域而言的,婴儿人 们自然想到,若能通过某种方式将解析区域扩 大,那就能使解析函数的优越性在更大范围内体现

Mathematica 是美国 Wolfram 研究公司生产的一种数学分析型的软件，以符号计算见长，也具有 高精度的数值计算功能和强大的图形功能。 假设在 Windows 环境下已安装好 Mathematica4.0，启动 Windows 后，在“开始”菜单的“程序”中单 击 ，就启动了 Mathematica4.0，在屏幕上显示如图的 Notebook 窗口，系统暂时取 名 Untitled-1，直到用户保存时重新命名为止 输入 1+1，然后按下 Shif+Enter 键，这时系统开始计算并输出计算结果