第一部分公式体系及其解释 第一章量子论的起源 第二章物质波与薛定谔方程 第三章一维量子化体系 第四章 统计解释与测不准关系 第五章 波动力学的发展及其解释 第六章 经典近似与WKB方法 第七章 量子论的一般形式(A)数学框架 第八章 量子论的一般形式(B)物理内容 第二部分简单体系 第九章分离变量中心势 第十章散射问题相移 第十一章库仑相互作用 第十二章谐振子

12.1 聚类分析的基本原理 12.1.1 什么是聚类分析? 12.1.2 相似性的度量 12.2 层次聚类 12.2.1 层次聚类的两种方式 12.2.2 类间距离的计算方法 12.2.3 层次聚类的应用 12.3 K-均值聚类 12.3.1 K-均值聚类的基本过程 12.3.2 K-均值聚类的应用 12.3.3 使用聚类方法的注意事项

1.1光电系统描述 1.2光接收机视场 1.3光电探测器的物理效应 1.4光电转换定律和光电子计数统计 1.5光电探测器性能参数 1.6光电探测器的噪声 1.7幅度学与光度学 1.8背景辐射 1.9探测器光谱响应率函数的测试方法

3.1直接探测系统性能分析 3.2提高输入S/N的方法 3.3前置放大器的噪声匹配 3.4阈值探测的光电探测统计 3.5相关检测

1 Numerical optimization methods in R 1.1 Root-finding in one dimension 1.1.1 Bisection method 1.1.2 Brent’s method 1.1.3 Newton’s method 1.1.4 Fisher scoring 1.2 multivariate optimization 1.2.1 Newton’s method and Fisher scoring 1.3 Numerical Integration 1.4 Maximum Likelihood Problems 1.5 Optimization Problems 1.5.1 One-dimension Optimization 1.5.2 multi-dimensional Optimization 1.6 Linear Programming

1 Markov Chain Monte Carlo Methods 1.4 The Gibbs Sampler 1.4.1 The Slice Gibbs Sampler 1.5 Monitoring Convergence 1.5.1 Convergence diagnostics plots 1.5.2 Monte Carlo Error 1.5.3 The Gelman-Rubin Method 1.6 WinBUGS Introduction 1.6.1 Building Bayesian models in WinBUGS 1.6.2 Model specification in WinBUGS 1.6.3 Data and initial value specification 1.6.4 Compiling model and simulating values

1 Methods for Generating Random Variables 1.1 Generating Uniform(0,1) random number 1.2 Random Generators of Common Probability Distribution in R 1.2.1 The Inverse Transform Method 1.2.2 The Acceptance-Rejection Method 1.2.3 Transformation Methods 1.2.4 Sums and Mixtures 1.3 Multivariate Distribution 1.3.1 Multivariate Normal Distribution 1.3.2 Mixtures of Multivariate Normals 1.3.3 Wishart Distribution 1.3.4 Uniform Distribution on the d−Sphere 1.4 Stochastic Process

一、多重共线性的概念 二、实际经济问题中的多重共线性 三、多重共线性的后果 四、多重共线性的检验 五、克服多重共线性的方法

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第一章 物流经济学概论 第二章 物流经济分析的基本原理及方法 第三章 物流市场的供给与需求 第四章 物流生产理论与决策 第五章 物流成本分析与控制 第六章 物流的时间效益分析 第七章 物流的空间效益分析 第八章 物流创新效益分析 第九章 物流市场组织 第十章 物流与国民经济发展 第十一章 循环经济与物流 第十二章 全球物流经济