一、问题的引出：非平稳变量与经典回归模型 二、时间序列数据的平稳性 三、平稳性的图示判断 四、平稳性的单位根检验 五、单整、趋势平稳与差分平稳随机过程

一、传统建模理论与数据开采问题 二、“从一般到简单”——约化建模型理论 三、非嵌套假设检验 四、约化模型的准则

1．了解光电效应的规律，加深对光的量子性的理解； 2．利用光电效应测量普朗克常数 h； 3．学会用最小二乘法处理数据

6.5 根据图 6-2，编写从端口 0 输出 8 位数据的简单程序

5.4 已知某 RAM 芯片的存储容量为 16KB，ROM 芯片的存储容量为 4K×8 位，问每种 存储芯片的地址线和数据线分别为多少？

一、基本概念 二、标准不确定度的评定 三、 测量不确定度的合成 四、测量不确定度应用实例

3.1 数组的基本概念 3.2 一维数组 3.3 多维数组 3.4 数组作为函数的参数 3.5 数组与字符串 3.6 数组应用举例 3.7 构造数据类型

(1. 鞍山科技大学 理学院, 辽宁 鞍山 114044; 2. 武汉大学 数学与统计学院, 湖北 武汉 430072) 摘 要: 分子生物学中基因无方向的反转基因组重排问题在数学上已被证明是一个 N P2难问题. 目前, 较好 的算法是 Ch ristie (2001) 的 3ö22近似算法. 本文给出一种适合于计算基因无方向的反转基因组重排问题的模 拟退火算法, 定义了解的邻域结构. 数据实验的结果表明该算法性能优于 3ö22近似算法

一、 最小二乘法原理 二、 正规方程 三、 精度估计 四、 组合测量的最小二乘法处理

一、 函数误差 二、随机误差的合成 三、 系统误差的合成 四、系统误差与随机误差的合成 五、误差分配 六、 微小误差取舍准则 七、 最佳测量方案的确定