5-1幂法 5-2原点平移法 5-3逆幂法 5-4求实对称矩阵特征根的对分法

1.排列问题(归入第10章中的回溯法一并介绍,此处略) 2.组合问题(同上处理) 3.外排序及广义斐波那契(FIBONACCI)数 4.传递闭包及Warshall算法(学生参考《数据结构》部分的 Floyd算法自学) 课时分配:第3节讲授三个学时、上机三个学时

近年来大量生物学实验的数据积累,形成了当前数以百计的生物信息数据库。它们各自按一定的目标 收集和整理生物学实验数据,并提供相关的数据查询、数据处理的服务。随着因特网的普及,这些数据库 大多可以通过网络来访问,或者通过网络下载。 一般而言,这些生物信息数据库可以分为一级数据库和二级数据库。一级数据库的数据都直接来源于实验 获得的原始数据,只经过简单的归类整理和注释二级数据库是在一级数据库

1 概率密度估计 2 直方图方法 3 Parzen 窗 4 K 近邻密度估计 k 近邻分类器

1 概率密度估计 2 最大似然估计 例 1 均值和方差的无偏与有偏估计 什么是高斯分布 ML 的全局最优？ 二元函数局部最优条件 例 2 3 最大后验概率估计 例 3 4 贝叶斯估计 例 4 5 期望最大化 EM EM 在高斯混合模型中的应用

1 线性代数 符号和基础知识 矩阵乘法 运算性质 矩阵微分 2 概率论 概率空间 随机变量及其分布 随机变量的数字特征 条件期望

通常把生产实践与科学实验中的结果,如产品的性能, 产量等统称为指标,影响指标的因素用A,B,C,…,表示。 因素在试验中所取的不同状态称为水平,因素4的不同水 平用A1,A2表示。 在一项试验中,如果让一个因素的水平变化,其他因素 水平保持不变,这样的试验叫做单因素试验。处理单因 素试验的统计推断问题称为单因素方差分析或一元方差 分析。类似地可定义多因素方差分析。本节先介绍单因 素方差分析

一、随机向量的概念 多维随机变量也就是多个随机取值的变量,也称为随机向量。定义如果随机变量X1…Xn定义在同一概率空间(,3,P)上,则称

知识结构 全书可以分为以下五个部分: 1、常用仪器的使用(第1章) (1)信号的产生(信号发生器)以及信号的观测(示波器、数字万用表):

什么是化学? 我们身边发生的化学反应与变化; 本课程学习绪论的目的; 本课程的内容范围; 本课程的授课安排及知识要点掌握的方法。 1. 简话化学发展 2. 化学学科的分支及其形成 3.现代化学的若干基本问题 • 反应过程与控制 • 合成化学 • 基于能量转换的化学反应 • 新反应途径与绿色化学 • 设计反应 • 纳米化学与单分子化学 • 复杂体系的组成、结构与功能间关系研究 • 物质的表征、鉴定与测试方法 4.化学研究的方法和特点 5.如何学好化学? 1．通过氢原子光谱和玻尔理论的讨论，建立近代微观粒子结构的初步概念； 2.了解微观粒子的波粒二象性、能量量子化和统计解释。 3.了解波函数、原子轨道、电子云、能级的基本概念。 4．掌握n、l、m、ms四个量子数及其物理意义；明确s、p、d原子轨道和电子云角度分布图的特征。 5．了解原子轨道的能级组，屏蔽效应理论及有效核电荷的计算。 6．掌握核外电子的分布原则及电子分布式的书写，元素周期表和周期律，元素性质与原子结构的关系，7. 明确原子半径、元素的电离能、电子亲和能、电负性、氧化数、金属性和非金属性的概念及其周期变化规律