Questions: what can -do or cannot-do of a von Neumann machine Good at Not so good at Fast arithmetic Interacting with noisy data or data from the environment Doing precisely what the Massive parallelism programmer programs them to do Fault tolerance

抽样推断既然必须处理收集来的数据,因此数学知识是必不可少的。下面仅就抽样调查中一些最基本的常用数学知识和概念以直观简洁的方式做一些介绍。 1、盒子模型 一般抽样调查面临的总体只有有限多个初级单元。从总体中抽样,就相当于从一个盒子里摸取若干张票,盒子里的票数相当于有限总体的单元个数,票上记载着反映该单元特征的指标的值

设想国家教育部想了解上海中学生的体质状况,抽样调 查是既省钱又省时的办法,显然上海地区的中学生均是总体 的单元,从全体学生中随机无放回地抽取若干样本是理想的 概率抽样方法,但是编制全体中学生的抽样框本身是件麻烦 事,况且一个合理的有代表性的样本一般应该遍布全市,在 对如此分散的中学生样本逐个进行访问,其工作量之大可想 而知。一个方便的方法是在上海地区按学校抽样,在抽得的 几所学校中对该校所有中学生进行普遍调查

(二)乳钵的使用 1.方法步骤 (1)取大小不一块片状朱砂约5g,加入适量的纯化水,研磨适宜时间后,朱砂细粉漂浮于液面或混悬于水中,然后将此混悬液倾出。 (2)余下的粗料继续加纯化水研磨,反复操作至研磨完毕,将所得混悬液合并

1、在 SQL Server-2000下建立数据库的基本步骤是什么? 2、在新建的数据库下建立基本表的方法为什么? 3、如何对数据源进行设置? 4、如何用SQ实现向学生表(Student)插入一个学生的详细记录?

随机游走也是一种基于运用[0,1]区间的均匀分布随机数序 列来进行的计算。 醉汉行走问题 醉汉开始从一根电线杆的位量出发(其坐标为x=0,x坐标 向右为正,向左为负),假定醉汉的步长为1,他走的每一步的 取向是随机的,与前一步的方向无关如果醉汉在每个时间间 隔内向右行走的一步的几率为p,则向左走一步的几率为q=-po 我们记录醉汉向右走了n步,向左走了n步,即总共走了N=ng+n1 步

高能物理可观测量的计算公式: A=[+, 8K(s) (A,.) 在微扰计算和事例产生器过程中,在相空间中随机产生末态 出射粒子的四动量常常会出现困难。假定对于n粒子末态,它的 洛伦兹不变四动量记为P1Pn,对应的质量为mmn,则其洛仑 兹不变的相空间体积元表示为 d)=(2)no)(p) i=1=1(2元) 相空间体积元可按如下公式因子化

在核及粒子物理研究中,往往要做出微分截面或全截面的理论预言,并将其与实验结果进行对比。为此实验工作者需要知道, 理论上得到的截面值在多大精度范围内会被实验装置测量出来。 这就需要将理论上得到的精确微分截面表达式,在实验探测相空间内进行积分

蒙特卡洛求积分的方差为 o2=}n 其中}为被积函数f的方差。 公式反映出增加随机点数n时蒙特卡洛计算的精度可以得 到改善,但是精度提高非常缓慢。因此用增加蒙特卡洛计算的随 机投点数来提高精度总是耗费大量的机时。 另一个减少计算结果误差的途径是减少f的方差v} 重要的减少方差v}的技巧

大多数的伪随机数变量并不满足[0,1]区间的均匀分布, 而是具有各种不同形式的分布密度函数。 对一个具有分布密度函数f(x)的伪随机变量的抽样是通 过以下步骤来进行的:首先在[0,1]区间抽取均匀分布的伪随 机数列,然后再从这个伪随机数列中抽取一个简单子样,使这 个简单子样的分布满足分布密度函数f(x),并且各个伪随机数 相互独立