1:若方程y+p(x)y=0的一个特解为y=cos2x则该方程满足初值条件y(0)=2的 特解为() A cos 2x+2 B cos 2x+1 C2 coS x cos 2X 答案D 解:将y=cos2x代入方程求出函数p(x)再求解方程得到正确答案为D.也可以作 如下分析一阶线性齐次方程 y+p(x)y=0任意两个解只差一个常数因子所以A,B,C三个选项都不是该方程的解 2微分方程“卫

基本概念 采样理论( sampling theory)是指如何进行试样 采集的数学统计理论。怎样通过局部采样在统计 意义上尽可能代表总体,是采样理论和方法所研 究的内容。分析化学中常用的采样方法包括固体 物质的采样方法、动态过程的采样方法和质量检 验的采样方法。 采样常数(sampling constants)为表征实验室样 本的均衡性,或考虑样本的分隔效应, Ingamell和 Visman分别定义了几个采样常数,以便更好的描 述采样特征

第三章面向对象的程序设计 本章导读 一、掌握类与对象的概念,类与对象的定义方法及二者间的区别。 二、掌握类的成员函数的定义方法、保存方法及调用方法。掌握类中成员的访问机制和方法。 三、了解对象的作用域和生存期

第一节 微分方程的基本概念 一、问题的提出 二、微分方程的定义 三、主要问题-----求方程的解 第二节 可分离变量的微分方程 第三节 齐次方程 一、齐次方程 二、可化为齐次的方程 第四节 一阶线性微分方程 一、线性方程 二、伯努利方程 第五节 全微分方程 一、全微分方程及其求法 二、积分因子法 三、一阶微分方程小结 第六节 欧拉－柯西近似法 一、方向场 积分曲线 二、欧拉-柯西近似法 第七节 可降阶的高阶微分方程 一、 型 二、 型 三、恰当导数方程 四、齐次方程 第八节 高阶线性微分方程 一、概念的引入 二、线性微分方程的解的结构 三、降阶法与常数变易法 第九节 二阶常系数齐次线性微分方程 一、定义 二、二阶常系数齐次线性方程解法 三、n阶常系数齐次线性方程解法 第十节 二阶常系数非齐次线性微分方程 第十一节 欧拉方程 第十二节 微分方程的幂级数解法 一、问题的提出 二、 特解求法 三、二阶齐次线性方程幂级数求法 第十三节 常系数线性微分方程组解法举例 一、微分方程组 二、常系数线性微分方程组的解法 三、小结

目录 一、土地开发整理项目区的划定和要求 二、土地开发整理项目规划方案编制及内容 三、作物灌溉制度和水资源分析 四、土地开发整理项目規劃方案编制的思路 五、土地开发整理项目规划方案择优的做法 六、项目规划方案判别和注意的问题

第2章C++语言基础 本章是学习C++语言的基础,包括以下几个方面: 1.结构化程序设计方法与面向对象程序设计方法的各自特点、区别和相互联系。 2.面向对象的程序设计方法中的有关概念,如类、对象、封装、继承、消息和多态性等。 3.C++程序的基本组成和框架结构 4.掌握C++语言中的基本数据类型、各种运算符、表达式。 5.C++数据输入流对象cin和输出流对象cout的使用。 6.程序的3种基本结构 7.构造数据类型,如数组、结构体、指针等的定义方法、特点和使用方法。 7.函数的定义、调用及函数调用过程中的参数传递的机理和程序执行流程。 8.引用的概念及其定义和使用方法

集中趋势的测定方法 离散趋势的测定方法 回归、相关分析的种类及方法 统计推论的方法 计算机用于统计分析的步骤

动态规划方法是处理分段过程最优化问题的一类及其有效的方法。在 实际生活中，有一类问题的活动过程可以分成若干个阶段，而且在任 一阶段后的行为依赖于该阶段的状态，而与该阶段之前的过程如何达 到这种状态的方式无关。这类问题的解决是多阶段的决策过程。在 50 年代，贝尔曼（Richard Bellman）等人提出了解决这类问题的“最 优化原理”，从而创建了最优化问题的一种新的算法设计方法－动态 规划

本章主要内容： 什么是决策，决策在管理中的地位，决策的基本步骤，个体决策与群体决策，决策目标，决策准则，决策的类型。 决策的基本方法，包括确定型决策方法，风险型决策方法，非确定型决策方法； 21决策的含义与过程 22决策的要素与类型 23决策理论的分类 24决策的基本方法

湘方言的形成和发展 湘语次方言的划分 湘方言的主要特征 湘方言音档