仍然是已知 x1 … xm ; y1 … ym, 求一个简单易算的近似函数 f(x) 来拟合这些数据

优点: 具有严格的规律性,便于记忆. 缺点: 不具有承袭性,即每当增加一个节点时,不仅要增加求和的项数,而且以前的各项也必须重新计算

一、牛顿法及其几何意义 二、 收敛性及其收敛速度 三、 计算实例及其程序演示

解线性方程组的两类方法 直接法: 经过有限次运算后可求得方程组精确解的 方法(不计舍入误差!) 迭代法：从解的某个近似值出发，通过构造一个 无穷序列去逼近精确解的方法

向量范数( vector norms 定义1:R空间的向量范数Ⅱ,对任意x,∈满足下列条件 (1)‖≥0;‖=0=0 (2)x=对任意eC (3)‖x+

我们知道在进行抽样设计时，往往要求先掌握关于总体 的一些知识。比如分层抽样时，必须知道各层的权重。又如 进行比估计和回归估计时，必须事先知道辅助变量的总体总 和或者均值。有时候，我们对这些知识一无所知，似乎不能 利用一些好的抽样方法。其实不然，只要获取那些知识的代 价并不算大，我们就可以先进行一次抽样，获得辅助信息的 知识，然后再进行第二次抽样。第二次抽样就可以使用分层 抽样或者比估计等方法了

一、基础知识篇（一般） 二、操作系统篇（重点） 三、办公软件篇（重点） 四、网络基础篇（重点） 五、信息安全篇（一般）

一、完全竞争市场的条件 （1)市场上有大量的买者和卖者 （2)每个厂商提供的商品都是同质的 （3)所有的资源有完全的流动性 （4)信息是完全的

第一章 生物体运动系 第二章 生物运动学 第三章 生物体系统运动模型 第四章 感觉系统模型与感知信息融合 第五章 仿生系统常用感知器与致动器 第六章 神经控制 第七章 认知控制 第八章 自主控制 第九章 进化算法与人工生命 第十章 仿生系统实例

【百部】 【白果】 【白及】 【白芍】 【白头翁】 【白鲜皮】 【白芷】 【板蓝根】 【斑蝥】 【半夏】 【鳖甲】 【槟榔】 【薄荷】 【柴胡】 【蟾酥】 【蝉蜕】 【陈皮】 【沉香】 【川贝母】 【川乌】 【川芎】 【大黄】 【当归】 【党参】 【丹参】 【大青叶】 【颠茄草】 【地黄】 【冬虫夏草】 【杜仲】 【阿胶】 【防风】 【粉防己】 【番泻叶】 【茯苓】 【附子】 【甘草】 【干姜】 【蛤蚧】 【枸杞子】 【钩藤】 【广藿香】 【关木通】 【龟甲】 【桂枝】 【合欢皮】 【何首乌】 【红花】 【厚朴】 【黄柏】 【黄精】 【黄连】 【黄芪】 【黄芩】 【滑石】 【槲寄生】 【僵蚕】 【姜黄】 【降香】 【桔梗】 【芥子】 【金钱白花蛇】 【金银花】 【鸡血藤】 【决明子】 【菊花】 【苦楝皮】 【苦参】 【苦杏仁】 【连翘】 【灵芝】 【硫黄】 【龙胆】 【龙骨】 【鹿茸】 【麻黄】 【麦冬】 【芒硝】 【马钱子】 【明党参】 【牡丹皮】 【木香】 【南沙参】 【牛黄】 【牛膝】 【平贝母】 【蒲公英】 【前胡】 【秦皮】 【全蝎】 【忍冬藤】 【人参】 【人参叶】 【肉苁蓉】 【肉桂】 【桑白皮】 【桑寄生】 【桑椹】 【桑叶】 【三七】 【山药】 【山楂】 【砂仁】 【麝香】 【石膏】 【石斛】 【熟地黄】 【水蛭】 【松花粉】 【酸枣仁】 【太子参】 【天冬】 【天麻】 【天南星】 【土鳖虫】 【蜈蚣】 【五加皮】 【五味子】 【小茴香】 【西红花】 【信石】 【辛夷】 【熊胆】 【雄黄】 【细辛】 【血竭】 【洋地黄叶】 【洋金花】 【延胡索】 【野菊花】 【伊贝母】 【益母草】 【茵陈】 【银杏叶】 【淫羊藿】 【远志】 【玉竹】 【泽泻】 【浙贝母】 【赭石】 【知母】 【枳实】 【栀子】 【朱砂】