一、内容小结 1.线性方程组的表示形式 2.齐次线性方程组 3.非齐次线性方程组 4.关于矩阵秩与方程组解的几个结论 二、题型及方法 1.利用初等行变换求解线性方程组 2.讨论线性方程组有唯一解、无穷多解、无解的情况 3.与方程组解的结构相关的证明题

一、内容小结 1.正交矩阵的定义与性质 2.特征值特征向量的定义与性质 3.相似矩阵的定义与性质 4.矩阵可对角化的条件 5.实对称矩阵特征值特征向量的性质

2.1随机变量的直观意义与定义 一、随机变量定义 随机变量的实例 上述变量都定义在样本空间上具有以下特点: (1)变量的取值由随机试验的结果来确定; (2)取各数值的可能性大小有确定的统计规律性

int x,y printf(\请输入两个整数:n\) scanf(\%d, %d\, &x, &y)

#include void maino Int x, y, 2, printf(\请输入三个整数xy,z:\) scanf(\%d%d%d\, &x, &y, &z)

#include void maino printf\小数表示形式:%6fn\,3.141593)

#include #include void maino char strl[10], str2[10]: printf(\请输入字符串strl:mn\)

第17章非线性电路 本章重点 17.1非线性电阻 17.6*工作在非线性范围的运算放大器 17.2非线性电容和非线性电感17.7阶非线性电路的状态平面 17.3非线性电路的方程 17.8*非线性振荡电路 17.4小信号分析法 17.9*混沌电路简介 17.5分段线性化方法 17.10*人工神经元电路

在许多实际问题中,常常会遇到要研究一个随机变量与多个变量之间的相关关系,例 如,某种产品的销售额不仅受到投入的广告费用的影响,通常还与产品的价格、消费者的 收入状况、社会保有量以及其它可替代产品的价格等诸多因素有关系研究这种一个随机 变量同其他多个变量之间的关系的主要方法是运用多元回归分析.多元线性回归分析是一 元线性回归分析的自然推广形式,两者在参数估计、显著性检验等方面非常相似.本节只 简单介绍多元线性回归的数学模型及其最小二乘估计

前面讨论了参数的点估计,它是用样本算出的一个值去估计未知参数即点估计值仅仅 是未知参数的一个近似值,它没有给出这个近似值的误差范围 例如,在估计某湖泊中鱼的数量的问题中,若根据一个实际样本,利用最大似然估计法 估计出鱼的数量为50000条,这种估计结果使用起来把握不大实际上鱼的数量的真值可 能大于50000条,也可能小于50000条且可能偏差较大 若能给出一个估计区间,让我们能较大把握地(其程度可用概率来度量之)相信鱼的数量 的真值被含在这个区间内,这样的估计显然更有实用价值