1设E是直线上的一有界集,mE>0,则对任意小 于mE的正数,恒有子集E1,使m*E1=c 证明:由于E有界,故不妨令EC[a,b 令f(x)=m*(en[a,x),则f(a)0,f(b)=m*E 下证f(x)在[a,b]上连续

5-1多项式插值的问题 前面根据区间[ab上给出 的节点做插值多项式Ln(x) 近似f(x),一般总认为L1(x)的次 数n越高逼近(x)的精度 越好,但实际上并非如此。这是 因为对任意的插值节点 ,当n>0时,L(x)不一定收敛 到∫(x),本世纪初龙格 ( Runge)就给出了一个等距节 点插值多项式Ln(x)不收 敛的f(x)的例子。他给出的函数 为f(x)=1(1+x)

第6章定积分 第二单元N-L公式 一、学习目标 通过本节课的学习,理解并能熟练运用NL公式 二、内容讲解 1.n-公式: F(x)是f(x)的一个原函数,则 f(x)dx=f(b)-(a)简记为F(x) 对于N-L公式作几点说明:

费马定理设函数f(x)在x的某邻域U(xo)上有定义, 并且在点x处可导,如果对任意x∈U(xo) 有f(x)≤f(xd),或f(x)f(xo 即在x取到极值,则f'(xo)=0 证明:不失一般性。设f(x)在点x=c取到最大值, 则f(x)≤f(c),x∈(a,b)

经典粒子群算法由于多样性差而陷入局部最优，从而造成早熟停滞现象.为克服上述缺点，本文结合人工免疫算法，提出一种基于自适应搜索的免疫粒子群算法.首先，该算法改善了浓度机制；然后由粒子最大浓度值来控制子种群数目以充分利用粒子种群资源；最后对劣质子种群进行疫苗接种，利用粒子最大浓度值调节接种疫苗的搜索范围，不仅避免了种群退化现象，而且提高了算法的收敛精度和全局搜索能力.仿真结果表明该算法求解复杂函数优化问题的有效性和优越性

定义3.3.1若E可以表成至多可列个闭集之并,则称E为Fa型集;若 E可以表成至多可列个开集之交,则称E为G型集;若E可以看成由区间出发 经至多可列次交并余差运算的结果,则称E为 Borel集 由开集与闭集的对偶性可直接得到Fa型集与G6型集的对偶性:F为Fa型 集CF是G型集,G为G型集CG是F型集 证明留作习题

4.3同步时序电路 4.3.1同步时序电路分析(书页159) 根椐逻辑图找出对同步时序电路的输出和状态在输入和时钟作用下变化规律的直观准确的描述,从而得出电路的逻辑功能。 同步时序电路的描述方法:逻辑图;函数 表达式;状态转移表;状态转移图;时序波形图

7.1 资源数量变化的分析 7.2 目标函数中价值系数cj的变化分析 7.3 技术系数αij的变化 8.1 参数c的变化 8.2 参数b的变化分析

性质1(线性性)设f(x)和8(x)都在[a,b上可积,k1和k2是常数 小函数kf(x)+k2g(x)在a,b上也可积,且有 ∫k/(x)+k8(x)x=k(x)dx+Jg(x)x 证对anb的任意一个划分 q=x0