4 奇异值分解 4.1 奇异值，奇异向量和奇异值分解 4.2 奇异值基本性质 4.3 奇异值更多性质 ∗ 5 线性最小二乘问题的求解方法 5.1 正规方程法 5.2 QR 分解法 5.3 奇异值分解法 6 最小二乘问题的推广及其应用 ∗ 6.1 正则化与加权正则化 6.2 约束最小二乘 6.3 多项式数据拟合 6.4 线性预测 6.5 信号恢复 6.6 SVD：图像压缩 — 截断 SVD 6.7 SVD：图像配准 Rigid Alignment / Shape Registration

前面讨论了随机变量的分布函数,从中知道随机变量的分布函数能完整地描述随机变 量的统计规律性 但在许多实际问题中,人们并不需要去全面考察随机变量的变化情况,而只要知道它的 某些数字特征即可

AMCM86问题A水道测量数据 表86A-1给出了在以码为单位的直角坐标为,Y的水面一点处以英尺计的水乙.水深数据是在低潮时测 得的。船的吃水深度为5英尺。在矩形区域(75,200)×(-50,150)里的哪些地方船要避免进入

§1复数及其代数运算  1. 复数的概念  3. 共轭复数  2. 代数运算 §2 复数的表示方法 §3 复数的乘幂与方根  1. 代数形式  4. 指数形式  3. 三角形式  2. 几何形式 §4 区域  3. 单连通域与多连通域  2. 简单曲线（或Jordan曲线)  1. 区域的概念 §5 复变函数  3. 反函数或逆映射  2. 映射的概念  1. 复变函数的定义 复变函数与积分变换 27 January 2021 §6 复变函数的极限与连续性  1. 函数的极限  3.函数的连续性  2. 运算性质

工程实际中，存在大量的解线性方程组的问题。很多数值方法到最后也会涉及到线性方程组的求解问题：如样条插值的M和m关系式，曲线拟合的法方程组，方程组的Newton迭代等问题。 4.1 高斯消去法 4.2 选主元素的高斯消去法 4.3 矩阵的三角分解法 4.4 平方根法与改进平方根法 4.5 向量和矩阵的范数 4.6 线性方程组的性态和解的误差分析 4.7 解线性方程组的迭代法 4.8 迭代法的收敛性及误差估计

第一章随机事件和概率 第二章随机变量及其分布 第三章随机变量的数字特征 第四章大数定律和中心限定理 第五章数理统计初步

第五章大数定律及中心极限定理 1大数定律 在实践中,不仅事件发生的频率具有稳定性,还有大量测量值的算术平均值也具有稳定性。 定义1:

常数项级数审敛法 在研究级数时,中心问题是判定级数的敛散 性,如果级数是收敛的,就可以对它进行某些 运算,并设法求出它的和或和的近似值但是除 了少数几个特殊的级数,在一般情况下,直接 考察级数的部分和是否有极限是很困难的,因 而直接由定义来判定级数的敛散性往往不可行 ,这就要借助一些间接的方法来判定级数的敛 散性,这些方法称为审敛法

1.已知A,B两个事件满足条件P(AB)=P(AB)且P(A)=p,则(B)=94数一考研题 2.设工厂A和工厂B的产品的次品率分别为1和2%,现从由A和B 的产品分别占60%和40%的一批产品中随机抽取一件,发现是次品,则该次品属A生产的概率是_9数一考研题

通过如下的计算产生锥面的数据矩阵,平面的数据矩阵以及附在锥面上的一条 曲线的数据矩阵,进而输出它们的图形: