(1. 鞍山科技大学 理学院, 辽宁 鞍山 114044; 2. 武汉大学 数学与统计学院, 湖北 武汉 430072) 摘 要: 分子生物学中基因无方向的反转基因组重排问题在数学上已被证明是一个 N P2难问题. 目前, 较好 的算法是 Ch ristie (2001) 的 3ö22近似算法. 本文给出一种适合于计算基因无方向的反转基因组重排问题的模 拟退火算法, 定义了解的邻域结构. 数据实验的结果表明该算法性能优于 3ö22近似算法

第一节 概述 第二节 单因素试验方差分析 第三节 双因素试验方差分析 第四节 多重比较

第一节 均匀试验设计的概念和特点 第二节 均匀试验设计表 第三节 均匀试验设计的基本方法

第一节 正交设计的基本思想 第二节 正交表 第三节 正交设计的基本程序 第四节 试验方案的选择

第一节 概述 第二节 一次回归正交设计 第三节 二次回归正交设计 第四节 二次回归正交旋转设计

一、数理统计的某些基本概念 1、总体与样本 总 体 ： 被研究对象某特性值的全体。 个 体 ： 组成总体的每个单元。 样本（子样）： 自总体中随机抽取的一部分个体。 样 本 容 量 ： 样本中所包含个体的数目，用n表示

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§1 逼近的概念 §2 最佳平方逼近 §3 正交多项式及性质 §4 数据拟合与最小二乘法 §5 超定线性方程组的最小二乘解

第一节 概述 第二节 测量误差 第三节 有效数字及其运算规则 第四节 偶然误差的正态分布 第五节 有限数据的统计处理和t分布

 Modeling strategies of SEM（模型的用途）  Model confirmation：验证（confirmatory）先设模型的恰当性  Model generation：设起始模型，与观察数据比较之后，进行必要的修正，反复估计而得到最佳拟合的模型  Model competation：利用不同模型的比较以决定何者最能反应真实数据 1、模型设定（model specification） 2、模型识别（model identification） 3、模型估计（model estimation） 4、模型评价（model evaluation） 5、模型修正（ model modification）