Structure Describing technologies Production set or technology set Production function Isoquant Marginal product Returns to scale Technical rate of substitution Well-behaved technologies Long run and short run

Structure Money equivalent of utility gains totrade Consumer’s surplus Changes in consumer’s surplus Compensating and equivalentvariations Producer’s surplus

Structure Utility function (效用函数） – Definition – Monotonic transformation （单调转换） – Examples of utility functions and their indifference curves Marginal utility （边际效用） Marginal rate of substitution 边际替代率 – MRS after monotonic transformation

随机变量的概念在概率论和数理统计中具有基本的 重要性，随机变量的引入，使对随机现象的研究规范化 和数量化，从而可以把数学分析的方法引入概率论。 在实际问题中广泛存在着随机变量。它通常被分成 两大类。如果 可能取的值是有限个或至多可列 个，则称 为离散型随机变量；非离散型的范围 太广，其中最主要的也是实际问题中最常见的是连续 型随机变量

随机变量的分布能全面反映随机变量取值 的概率分布情况，但实际问题中概率分布较 难确定，有时也无必要，不少问题只需知道 它的某些数字特征就够了。 在这些数字特征中，期望和方差是最基本又是 最重要的两个

一、性质 随机现象广泛地存在于人类活动的各个方面。随着科技的不断进步，人们对 定量地分析随机现象的规律性提出了愈来愈多愈来愈高的要求，概率论的主要任 务是对不同类型的随机现象建立不同的数学模型，研究它们各自的规律和相互关 系, 其理论严谨，内容丰富，应用广泛，发展迅速，是目前最活跃的数学学科之 一,它有不同于其它研究必然现象的数学分支的独特的思想和方法

关于总体特征的随机变量的概率分布的一个陈述称为 统计假设，如果这个陈述只涉及到总体的参数则称为参数 假设。否则称为非参数假设,验证统计假设的方法叫做统计 假设检验

概率论与数理统计是研究和揭示随机现 象统计规律性的一门学科，是重要的一个数 学分支。概率论是研究随机现象发生可能性 的大小的一门学科，而数理统计则是研究大 量随机现象数量规律的一门学科。它们之间 联系密切但也有根本差别，数理统计的方法 在自然科学、工程技术研究及社会科学领域 中应用极其广泛

一、性质 数理统计基础是高等学校数学专业的一门专业基础课程，它是研究大量随机 现象数量规律的一门学科。数理统计的方法在自然科学、工程技术研究及社会科 学领域中应用极其广泛

第六章 Verilog的数据类型及逻辑系统 • 学习Verilog逻辑值系统 • 学习Verilog中不同类的数据类型 • 理解每种数据类型的用途及用法 • 数据类型说明的语法 第7章 结构描述(structural modeling) • 如何使用Verilog的基本单元(primitives) • 如何构造层次化设计 • 了解Verilog的逻辑强度系统 第8章 延时模型 学习内容： 1. 如何说明块延时 2. 如何说明分布延时 3. 如何说明路径延时 4. 怎样在模块中说明时序检查 5. 标准延时格式SDF（Standard Delay Format) 第九章 编译控制的使用 • 开发商提供的Verilog库 • 用Verilog库仿真 • Verilog源代码加密 • 其它仿真器相关的问题