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2.1 为什么需要大样本理论 2.2 随机序列的收敛 2.3 大数定律与中心极限定理 2.4 统计量的大样本性质 2.5 随机过程的性质 2.6 大样本OLS的假定及估计量的性质 2.7 大样本OLS的stata实例
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蒙特卡罗法的思想与用途 蒙特卡罗法实例:模拟中心极限定理 蒙特卡罗法实例:服从卡方分布的扰动项 蒙特卡罗积分 最大模拟似然法与模拟矩估计 自助法的思想与用途 自助法的分类 使用自助法估计标准误 使用自助法进行区间估计 自助法的一致性(选读) 异方差情况下的自助法 面板数据与时间序列的自助法 自助法的Stata命令 使用自助法进行稳健的豪斯曼检验
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§3.7 解析函数与调和函数的关系 §4.1 复数项级数  1. 复数列的极限  2. 级数的概念 §4.2 幂级数  1. 幂级数的概念  2. 收敛定理  3. 收敛圆与收敛半径  4. 收敛半径的求法  5. 幂级数的运算和性质
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2.2 单位阶跃信号和单位冲激信号 2.3 连续时间信号的分解和连续时间信号的运算 2.4 傅里叶级数与傅里叶变换 2.5 双边拉普拉斯变换 2.6.3 线性时不变因果系统应具备的时域充要条件 2.7 抽样定理 2.9.1线性时不变因果稳定全通系统应具备的充要条件
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§4.3 泰勒(Taylor)级数  1. 泰勒展开定理  2. 展开式的唯一性  3. 简单初等函数的泰勒展开式 §4.4 罗朗(Laurent)级数  1. 预备知识  2. 双边幂级数  3. 函数展开成双边幂级数  4. 展开式的唯一性
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§5.1 孤立奇点  1. 定义  2. 分类  3. 性质  4. 零点与极点的关系 §5.2 留数(Residue)  1. 留数的定义  2. 留数定理  3. 留数的计算规则
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4.1 高斯消元法 4.2 矩阵的LU分解 4.3 雅可比迭代 4.4 高斯-塞德尔迭代 4.5 收敛性定理 4.6 应用实例
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8.1 毕奥–萨伐定律 8.2 匀速运动点电荷的磁场(在第7章已讲) 8.3 安培环路定理 8.4 利用安培环路定律求磁场的分布 8.5 与变化电场相联系的磁场 8.6 平行电流间的相互作用
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一、弧微分 二、曲率及其计算公式 三、曲率圆与曲率半径 四、曲率中心的计算公式 渐屈线与渐伸线(选讲)
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第一章 函数与极限 第二章 导数与微分 第三章 微分中值定理与导数的应用 第四章 不定积分 第五章 定积分 第六章 定积分的应用 第七章 空间解析几何与向量代数
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