前面介绍的各种统计假设的检验方法,几乎都假定了总 体服从正态分布,然后再由样本对分布参数进行检验。 但在实际问题中,有时不能预知总体服从什么分布,这 里就需要根据样本来检验关于总体分布的各种假设,这 就是分布的假设检验问题。在数理统计学中把不依赖于 分布的统计方法称为非参数统计方法

第二章行波法 由第一章我们知道用数理方法研究物理问题需 要三大步骤: 1、写出定解问题; 2、求解; 3、分析解答。 我们已经学会了掌握导出方程和写出定解条件的基本方法,即会写出定解问题

过去十几年间最优化理论与方法发展十分迅速。最优化方法在 数学上是一种求极值的方法,它是应用数学的一个分支,现在它已 渗透到科学、技术、工程、经济各领域。 实际上人们做任何一件事,不管是分析问题,还是进行综合、 作出决策,都要用一种标准衡量一下是否达到了最优在科学实 验、生产技术改进、工程设计,和在生产计划管理、社会经济问题 中,人们总希望采取种种措施,以便在有限的资源条件下或规定的 约束条件下得到最满意的效果

一、 Euler方法 三、小结 二、 改进Euler方法

二、寻求估计量的方法 1.矩估计法 2.极大似然法 3.最小二乘法 4.贝叶斯方法 这里我们主要介绍前面两种方法

这一章的小礼包又送到大家手上了,首先提示一 下学习本章的基本要求 1.三种方法的算法原理,使用条件,迭代格式; 2.会用计算器按要求的表格形式计算; 3.在此基础上比较三种方法各自的优缺点; 4.能理解割线法和加速收敛方法的几何背景 5.还有能力,可研究一下牛顿法的收敛速率和不动点原理的证明

2.0引言:(introduction) 本章旨在讨论信号与系统的基本概念,建立其相应的数学描述方法,以便利用这种数学描述及其表示,建立一种信号与系统的分析体系。 2.1信号的描述与时域变换: 一.信号的表示:信号可以描述范围极广泛的物理现象

4.1非线性方程的解法 4.2非线性方程组的线性化解法 4.3非线性方程组的极值求解法 4.4最速下降法 4.5共轭梯度法 4.6牛顿过程及变度量法 4.7直接法 4.8方法的选择与总结

行波法一般用来求解无界区域上的定解问题(如初值问题),对 于有限区域上的定解问题一混合问题或边值问题,本章介绍另一种求 解方法一分离变量法.它的基本思想是将偏微分方程的问题转化为常 微分方程的问题,先从中求出一些满足边界条件的特解,然后利用叠 加原理,作出这些解的线性组合,令其满足余下的定解条件,从而得 到定解问题的解

数学归纳法的公式表示： [P(1) ∧ m(m  1 ∧ P(m) → P(m+1))] →  n P(n) 1、归纳基础：P(1) 2、归纳步骤： m (m  1 ∧ P(m) → P(m+1))