本文研究了一种特殊的、但具有代表性的队决策问题。这种问题包括有二位的逻辑变量。文中提出了一种所谓的加权布尔多项式——它把实变量空间和逻辑变量空间联系起来——用来做为一种对这类队决策问题的求解方法。在讨论了加权布尔多项式的若干重要性质之后,如完备性、正交性、增生与蜕化,作者提出了一种广义支付矩阵（或称W矩阵）的概念。并通过一个典型的例子（协同模型）来说明它的运用技巧

一、剩余类环 二、多项式剩余类环 三、基于多项式的有限域 四、循环群 五、有限域GF(q)的乘法结构 六、有限域GF(q)的加法结构 七、有限域GF(q)的代数结构 八、小结

介绍了一种基于多项式插值法的改进的亚像素细分算法及相应计算模板和公式,并对算法的误差进行了分析.本算法应用在经典Sobel算子基础上构造出的方向模板,对灰度图像进行处理,得到梯度图像,然后在梯度图像上沿目标边缘的梯度方向进行多项式插值法亚像素细分计算,对目标边缘进行亚像素精确定位.实例说明本算法是可行的

4.1数值微积分 4.1.1 近似数值极限及导数 4.1.2 数值求和与近似数值积分 4.1.3 计算精度可控的数值积分 4.1.4 函数极值的数值求解 4.1.5 常微分方程的数值解 4.2矩阵和代数方程 4.2.1 矩阵运算和特征参数 4.2.2 矩阵的变换和特征值分解 4.2.3 线性方程的解 4.2.4 一般代数方程的解 4.3 概率分布和统计分析 4.3.1 概率函数、分布函数、逆分布函数和随机数的发生 4.3.2 随机数发生器和统计分析指令 4.4 多项式运算和卷积 • 4.4.1 多项式的运算函数 • 4.4.2 多项式拟合和最小二乘法 • 4.4.3 两个有限长序列的卷积

一、含义:利用多项式(y=b+b1x+b2x2+…+x研究变量间非线性回归关系的统计分析方法。 二、适宜资料:变量间呈非线性(曲线)变化关系,而又无已知曲线类型相配合的资料(如果有已知曲线类型能配合的资料,则可转化为线性分析)

一、重因式的定义 定义 9 不可约多项式 p(x) 称为多项式 f (x) 的 k 重因式

4.1一元多项式的定义和运算 1.设f(x),g(x)和h(x)是实数域上的多项式.证明:若是

一、 Lagrange插值多项式 问题的提出: 设f(x)是区间[a,b]上的一个实函数, x(i=0,1,…,n)是[a,b]上的n+1个互异实数,且已 知y=f(x)在x(i=0,1,,n)处的函数值y(i=0,1,,n) ,即有: yi=f(x),(i=0,1,,n) 现要求一个次数不超过n的多项式P(x),使得 y=Pn(x)(i=0,1,…,n) (*1) 这就是 Lagrange插值问题

在一元多项式环中，可以作加、减、乘三种运算，但是乘法的逆运算—除法 —并不是普遍可以做的.因之整除就成了两个多项式之间的一种特殊的关系

既约多项式：设 f(x)是次数大于 0 的多项 式，除了常数、常数与本身乘积以外， 不能再被域 F 上其他多项式除尽，则 f(x) 为 F 域上的既约多项式