7.1 绪论 7.2 常微分方程的分类 7.3 标准型的转化 7.4 线性常微分方程组 7.5 非线性常微分方程组 7.6 稳态解及其稳定性分析 7.7 数值稳定性和误差传播 7.8 应用举例

1.1 网络的图 树 1.1.1 网络的图 1.1.2 树 1.2 基本回路和基本割集 1.2.1 基本回路 1.2.2 基本割集 1.3 关联矩阵及基尔霍夫定律方程的关联矩阵形式 1.4 基本回路矩阵及基尔霍夫定律方程的基本回路矩阵形式 1.5 基本割集矩阵及基尔霍夫定律方程的基本割集矩阵形式 1.6 广义支路及其方程的矩阵形式 1.7 用矩阵运算建立节点电压方程

第一节 回归分析与回归方程 第二节 简单线性回归模型的最小二乘估计 第三节 拟合优度的度量 第四节   回归系数的区间估计和假设检验 第五节   回归模型预测 第六节 案例分析

一、一元线性回归模型的基本假设 二、参数的普通最小二乘估计（OLS） 三、参数估计的最大或然法(ML) 四、最小二乘估计量的性质 五、参数估计量的概率分布及随机干扰项方差的估计

第一章 序言与基本概念 7 第二章 初等积分法 11 第三章 存在性和唯一性定理 37 第四章 奇解 57 第五章 高阶微分方程 73 第六章 线性微分方程组 99 第七章 定性理论与分支理论初步 125 第八章 边值问题 141 第九章 线性偏微分方程 193

第一节 线性回归模型概述 第二节 一元线性回归模型的参 第六节 异方差性 第七节 序列相关性 第八节 多重共线性

一、问题的提出 1.直接方法(以 Gauss消去法为代表)的缺 陷: 对于低阶或中等阶数(n≤100)的线性方程组十分有 效,但当n较大时,特别是由某些微分方程经离散 后得到的线性方程组,由于舍入误差的积累以及 计算机的存贮困难,直接方法变得无能为力

一、矩阵指数expA的定义和求法 定义设A为nxn常数矩阵,则定义矩阵指数expA为下列矩阵级数的和

第3章线性网络的一般分析方法 3.1支路分析法 3.2网孔分析法 3.3节点分析法 3.4独立电路变量的选择与独立方程的存在性 3.5回路分析法和割集分析法 3.6电路的对偶特性与对偶电路

2.1.1求解Ax=b的高斯消去法和选主元高斯消去法 高斯消去法(Gaussian Elimination) 思首先将A化为上三角阵( upper-triangular- 路 matrix),此过程称为消去过程,再求解如 下形状的方程组,此过程称为回代求解 ( backward substitution)