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科学是人类逐步积累起来的、可被接受的、 可 验证的系统的分科知识体系。 研究是一种有意识地对客观事物进行观察与 分 析的认识活动。 科学研究是以科学的观点和方法,对未知事 物 进行探索、观察和分析,从而发展有关科学知识 理论和技术)的认褞活动

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

高等量子力学课程是物理类各专业研究生的一门基础课.本书第一版就是作者在讲授此课程近20年所用讲义的基础上增改而成的.本第二版是在原第一版的基础上修订而成的，此次修订主要增加了量子力学理论在一些具体问题中的典型应用技巧，加强了帮助读者提高应用能力的内容.全书共分八章：希尔伯特空间、量子力学的理论结构、狄拉克方程、对称性理论、角动量理论、散射理论、二次量子化以及辐射的量子理论，内容充实新颖，理论结构和逻辑关系完整严密，并广泛采用算符代数方法，本书以基本原理为出发点进行严谨的阐述，概念定义准确，分析透彻，数学推演脉络清楚；同时注重理解能力、分析能力的训练和培养

本章叙述中为了区别图中的顶点和解空间树中的顶点，凡是在解 空间树中出线队顶点一律称为结点。 分支限界法同回溯法类似，它也是在解空间中搜索问题的可行解 或最优解，但搜索的方式不同。回溯法采用深度优先的方式，朝纵深 方向搜索，直至达到问题的一个可行解，或经判断沿此路径不会达到 问题的可行解或最优解时，停止向前搜索，并沿原路返回到该路径上 最后一个还可扩展的结点

文本分类概述 特征提取 主要分类算法 Rocchio 法 贝叶斯 K近邻 决策树

在许多商业决策中，期望货币值的确是一种不错的决 策准则。但还有许多时候，期望货币值（注意力集中 在收入）根本无法提供希望的最佳决策方案 例如：为一幢房子购买保险的决策并不会比不买保险 带来更高的期望货币值，否则，保险公司如何赚钱？ 类似地，即使决策的期望货币值是负的，许多人还是 会买彩票！ 这说明：货币值对决策者来说并不是所有可能结果的 真实价值的唯一之度量－－效用分析的意义在于：关 注产出的同时，需要关注风险！－－如，投资决策 重点：掌握效用分析基础及其与度量的关系

通过本项目学习，使学生了解在产品和完工产品的含义；理解生产费用在完工产品与在产品之间分配的基本原理；掌握各种费用分配方法的特点、适用范围和计算方法等

背景 MDPs 强化学习问题 蒙特卡洛方法 (Monte Carlo Methods) 蒙特卡洛预测（Monte Carlo Prediction） 蒙特卡洛控制（Monte Carlo Control） 时序差分学习 (Temporal-Difference Learning) 时序差分预测（TD Prediction） 时序差分控制（TD Control） Sarsa：on-policy Q-learning : off-policy 策略梯度 (Policy Gradient) Monte-Carlo Policy Gradient Actor-Critic Policy Gradient 深度强化学习 Deep Q-Networks (DQN) Policy Gradients for Deep Reinforcement Learning

1. 简要叙述试验数据的处理方法。 2. 分析对比试验数据的处理的三种方法。 3. 试对已知的一组试验数据进行回归分析。 4. 简述动态测试数据的分类