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本章重点内容 一、关系的数学定义和性质 二、关系模式的完整性约束条件 三、关系代数 四、关系的规范化原则,范式的基本概念和分解方法

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?

递推关系是计数的一个强有力的工具 ,特别是在做算法分析时是必需的。递推 关系的求解主要是利用母函数。当然母函 数尚有其他用处,但这主要是介绍解递推 关系上的应用

一、关系数据结构 1 关系定义 2 关系性质 3 关系模式 二、关系的完整性

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向量组 一、基本要求 1.理解n维向量的概念; 2.理解向量组线性相关、线性无关的定义; 3.了解有关向量组线性相关、线性无关的重要结论 4.理解向量组的最大无关组与向量组的秩的概念 5.理解齐次线性方程组有非零解的充要条件及非齐次线性方程有解的充要条件; 6.理解齐次线性方程组的解的结构及通解等概念 7.理解非齐次线性方程组的解的结构及通解等概念; 8.掌握用行初等变换求线性方程组通解的方法

本章主要讨论启示的主体和启示的对象的关系，启示的真理与理性的真理的关系，启示与传承的关系，以及有关启示的真理的辨别和确认的问题

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