第一节 成本的概念、分类和成本会计系统 一、成本的概念 二、成本按经济用途分类 三、按对成本对象的可追溯性分类 四、成本的其他分类 五、成本会计系统及成本对象 第二节 分批成本计算法 第三节 分步成本计算法 一、分步成本计算法的含义 二、分步成本计算法的特点 三、分步法的成本结转 四、分步成本计算法的计算步骤 五、生产成本在已完工产品和在制品之间的分配方法 六、约当产量法

差分方程简介 以t表示时间,规定t只取非负整数。t=0表示第一周期初, t=1表示第二周期初等。记y为变量y在时刻t时的取值,则 称43为y的一阶差分,称为的二阶差分。类似地,可以定义y的m阶差分。 由ty1及y的差分给出的方程称为y1差分方程,其中含的最 高阶差分的阶数称为该差分方程的阶。差分方程也可以写成不显含差分的形式

一、软件需求分析就是把软件计划期间建立的软件 可行性分析求精和细化,分析各种可能的解法 ,并且分配给各个软件元素。需求分析是软件 定义阶段中的最后一步,是确定系统必须完成 哪些工作,也就是对目标系统提出完整、准确 清晰、具体的要求。 二、在本章首先我们介绍需求分析的基础,然后介 绍结构化需求分析方法,最后介绍其它分析方 法与图形工具分析方法

7-1差分公式的推导 7-2稳定温度场的差分解 7-3不稳定温度场的差分解 7-4应力函数的差分解 7-5应力函数差分解的实例 7-6温度应力问题的应力函数差分解 7-7位移的差分解 7-8位移差分解的实例 7-9多连体问题的位移差分解

授课内容： • 1.全身肌的分群及其作用 • 2.支配这些骨骼肌的主要神经: • (1)脊神经:颈丛的主要分支和分布;臂丛主要分支的分布和损伤后的临床表现，腰丛主要的分支和分布，骶丛主要的分支分布和临床意义 • (2) 部分脑神经:副神经,三叉神经和面神经. 重点和难点： • 1. 各群骨骼肌的形态、分类、结构、起止和作用. • 2.各个作用不同肌群的神经支配

胶体是物质存在的一种状态，是一种分散体系。根据分散体系中被分散的物质（分散相）的大小，可把分散系分为：粗分散系、胶体分散系和分子、离子分散系。指土壤能够吸收和保持土壤溶液中的分子和离子，悬液中的悬浮颗粒、气体及微生物的能力。土壤吸收性能：1、机械吸收：机械阻隔2、物理吸收性3、化学吸收性4、物理化学吸收性5、生物吸收性

鉴别分析是一种进行统计鉴别和分组的技术手段。它可以就一定数量案例的一个分组变量和相应的其他多元变量的已知信息,确定分组与其他多元变量之间 的数量关系,建立鉴别函数(discriminant function)然后便可以利用这一数量 关系对其他已知多元变量信息、但未知分组类型所属的案例进行鉴别分组。沿用 多元回归模型的称谓,在鉴别分析中称分组变量(grouping variable)为因变量, 而用以分组的其他特征变量称为鉴别变量( disciminant variable)或自变量。其 实,这里的自变量并不一定是真正的“原因变量,有时可能倒是真正的“结 果”或“反应”变量

海底金矿矿山水害对矿山生产、人员施工及矿山设备等产生较大威胁，是矿山开采中的自然灾害之一，快速有效的判别出矿山水害水源对于事故的防治有重要意义。三山岛金矿的巷道围岩裂隙普遍并长期存在涌水现象，矿区开采中矿井水害的水源主要有海水、第四系水、基岩裂隙水、地下水等，为了准确快速的判别矿井水水源，有效预防矿井水突水及水害威胁，本研究结合监测点水样的水文地质条件与不同监测点水样的水化学成分分析，选取Mg2+、Na++K+、Ca2+、SO42?、Cl?和HCO3 ?共6项指标作为判别因子，通过主成分分析得出不同水样的矿化程度。在贝叶斯算法分析原理的基础上，将马尔可夫链蒙特卡洛(Markov Chain Monte Carlo, MCMC)引入到贝叶斯方法中，运用统计软件SPSS统计，构建贝叶斯判别分析模型，得出基于水样样本信息的算法估计的后验分布，得出矿山水害水源的分析方法。运用三山岛金矿水害取水点的水样分析数据进行详细的分析验证，建立矿井突水水源模型，进行不同水样的信息分析，得出贝叶斯统计函数并进行水源判别结果分析，验证了贝叶斯矿山水害水源判别模型的准确性和实用性，对现场工作的开展和水害防治有一定的指导意义

分离纯化是农药分析必不可少的过程 不管是商品农药样品还是残留农药样品都 不是纯的农药成分。对于这些样品的分析 ,首先要进行一定的分离纯化步骤,使农 药和杂质尽可能分离,达到分析结果准确 的目的。 不同的农药样品有不同的纯化方法。 选择分离方法的依据是样品中农药的性质 和杂质的性质差别来选择分离纯化的方法

第一节 盈亏平衡分析 一、盈亏平衡分析的定义 二、盈亏平衡分析的基本公式 三、盈亏平衡分析的局限性 第二节 敏感性分析 一、敏感性分析的定义及任务 二、步骤 三、单因素敏感性分析 四、多因素敏感性分析 第三节 概率分析 一、随机参数的概率分布 二、解析法 二、步骤