1. 分析矩形波导的马卡悌里（Marcatili）近似方法 2. 分析矩形波导的库玛（Kumar）方法 3. 分析矩形波导的有效折射率方法 4. 【例】有效折射率方法分析脊形波导 5. 【例】有效折射率方法分析条形扩散波导

1 概率论基础 1.1 为什么需要概率空间 1.1.1 理发师悖论 (Barber paradox) 1.1.2 贝特朗悖论 (Bertrand’s Paradox) 1.1.3 非悖论, 生日问题 1.2 概率空间 1.2.1 可测空间 1.2.2 概率空间 1.2.3 条件概率 1.2.4 全概率公式和 Bayes 公式 1.3 随机变量和分布函数 1.3.1 数字特征 1.3.2 矩函数 (Moment Generating Function) 1.3.3 特征函数 (Characteristic function) 1.3.4 反演公式及唯一性定理 1.3.5 多维随机变量的特征函数 1.4 独立性与条件期望 1.4.1 独立性 1.4.2 条件期望 1.4.3 条件分布 1.4.4 一般条件期望 ⋆ 2 随机过程的基本概念与类型 2.1 随机过程的背景 2.2 基本概念 2.3 有限维分布与 Kolmogorov 定理 2.3.1 随机过程的数字特征 2.4 随机过程的基本类型 2.4.1 平稳过程 2.4.2 独立增量过程 3 Brown 运动（维纳过程） 3.1 基本概念与性质 3.2 维纳过程的分布 3.3 维纳过程的数字特征 3.3.1 二次变差 3.4 Brown 运动的鞅性质 3.5 Brown 运动的最大值变量及反正弦律 3.6 Brown 运动的几种变化 3.6.1 Brown 桥 3.6.2 几何 Brown 运动 4 Poisson 过程 4.1 齐次泊松过程 4.1.1 Poisson 过程数学模型 4.1.2 齐次泊松过程的数字特征 4.1.3 时间间隔与等待时间的分布 4.1.4 到达时间的条件分布 4.1.5 更新计数过程 4.2 复合泊松过程 4.2.1 复合 Poisson 过程 4.3 非齐次泊松过程 (了解内容，不考察) 5 鞅 (Martingale) 过程 5.1 基本概念 5.2 鞅的停时定理及其应用 5.2.1 鞅的停时定理 5.3 连续鞅

1.1 薄膜的定义 1.2 薄膜的特性 1.3 薄膜技术与薄膜材料受到广泛关注的原因 1.4 薄膜的分类 1、电功能膜： 如绝缘膜、半导体膜、导电膜和压电膜等。 2、磁功能膜： 如磁记录膜、巨磁电阻膜、隧道磁阻薄膜、磁光等 3、光功能膜： 包括光敏膜、光记录膜、光反射膜、光分离膜。 4、分离膜： 包括气体分离膜、液体分离膜、气-液分离膜。 5、催化膜： 这类膜具有化学功能，包括催化膜、反应膜。 6、气敏膜： 这类膜对不同的气体，例如：CO2、NH3、CH4等有不同的敏感性。 1.5 薄膜材料与技术所研究的问题

利用CFD仿真对首钢1780m3霍戈文内燃式热风炉进行了数值模拟分析,主要研究了空气和煤气混合前在矩形燃烧器中的流动,混合气体在燃烧室的燃烧、含量分布、温度分布、火焰形状以及拱顶的速度分布和温度分布.结果表明:空气喷嘴出口界面和煤气出口截面的流场都存在一定程度的不均匀性;沿燃烧室宽度方向,火焰高度变化剧烈;拱顶出口截面残余极少量的一氧化碳,蓄热室表面烟气速度分布不均,最高温差也很大

一、依据生态习性的分类 二、依据园林用途的分类 三、依据经济用途分类 四、依据自然分布的分类

3.1 微机故障的特点 3.2 微机启动过程分析【重点】 3.3 死机故障分析【重点】 3.4 运行速度降低故障分析 3.5 随机性故障分析 3.6 开关机故障分析

6.2 差分式放大电路  直接耦合放大电路的零点漂移问题 6.2.0 概述  差分的基本概念  电路组成及工作原理  抑制零点漂移原理 6.2.1 基本差分式放大电路 6.2.2 FET差分式放大电路 6.2.3 差分式放大电路的传输特性

以齐大山铁矿选矿分厂铁尾矿为例，对重选尾矿、磁选尾矿、浮选尾矿和综合尾矿4种不同种类尾矿的工艺矿物学性质进行对比分析，并对尾矿中铁的可回收性进行评价。研究结果表明，尾矿中铁矿物主要为赤铁矿，脉石矿物主要是石英，有害元素S、P的含量低；尾矿中铁的金属分布率随着粒级的变化，呈两端高、中间低的规律。重选尾矿中铁矿物主要包裹在粗颗粒脉石中，浮选尾矿中铁矿物主要赋存在细颗粒连生体中，磁选尾矿中的铁矿物粒度极细，综合尾矿粒度范围宽、粒度分布极不均匀。采用单一重选和磁选方法对不同种类尾矿进行再选，浮选尾矿指标最佳，重选尾矿次之，综合尾矿最差，磁选尾矿属于不可选。鞍山式贫赤铁矿分选尾矿中铁的赋存状态决定了铁的再回收潜力，可为此类分选尾矿的处理提供理论借鉴

由于转炉冶炼过程中的热力学和动力学反应复杂，副枪控制模型和传统的烟气分析模型存在很大的局限性，导致了转炉冶炼终点碳含量的预测精度偏低，是实现智能炼钢的主要技术瓶颈. 针对上述问题，提出了基于烟气分析的炼钢过程函数型数字孪生模型. 首先，利用烟气分析得到连续监测的实时数据，以此来实时监控转炉熔池内钢水的碳氧反应状态; 然后，根据熔池反应所处的不同阶段，利用函数型数据分析方法建立吹炼前期和吹炼后期的函数型预测模型; 在此基础上，按照吹炼前期和吹炼后期这两个阶段来分别自动修正模型中的系数函数，从而能在复杂的实际工况条件下完成对熔池碳含量的准确预测. 通过260 t氧气转炉的工业应用实例，证实函数型数字孪生模型具有良好的自学习和自适应能力，对异常冶炼状态具有良好的鲁棒性，可以实现全过程的熔池碳含量动态预测，终点碳质量分数在± 0. 02% 范围内的命中率为95%. 利用函数型数字孪生模型在拉碳阶段对钢水中碳含量的预测值来控制终吹点. 更为重要的是，在保证入炉原料成分、温度、质量等参数稳定的前提下，采用该模型可以有望取消基于副枪的停吹取样步骤，从而降低生产成本，提高产品质量和生产效率，具有广泛的工业应用前景

一、本章重点 1.证券市场两个经济指标分析。 2.证券投资动机及心理因素分析。 3.行业市场类型及影响因素分析。 4.证券市场“板块”比较分析