一、生物信息学的概念 生物信息学(Bioinformatics)是现代生物学、物理学、数学、计算机科学、信息学等学科交叉而形成 的一门新兴学科。生物信息学还有另一个经常被使用 的名字:“计算生物学”(computational biology),此外 “计算分子生物学”(computational molecular biology)和 “生物分子信息学”(biomolecular informatics)等也被使用过

一、根据光学物理的有关定律 二、计算景物表面上任意一点投向观察者眼中的 三、光亮度的大小和色彩组成的公式

设矩阵A∈Rn,如果存在数入∈C及非零向量x∈C满足方程 Ax∈x,则称λ为矩阵A的一个特征值,称为矩阵A的相应于特 征值λ的特征向量。为简单起见,下称,x为矩阵A的一特征对。 特征值的计算,直接从特征方程()=det-A)=0出发会遇到很 大困难,当n稍大一些,行列式展开本身就很不容易,随后是高次代数 方程求解。因此,矩阵特征值的求解,主要是数值解法

第一代：手工绘制工程图 第二代：二维计算机绘图 第三代：三维线架系统 第四代：曲面造型 第五代：实体造型

第一章计算机系统结构 一、简介 二、计算机的发展 三、计算机体系结构和组织 四、计算机的硬件结构 五、计算机软件 六、计算机的层次结构 七、计算机的功能 八、计算机的技术指标

数值积分的定积分的数值计算，其中 为权函数，要满足5.4节中所提的条件

• 基本知识 – 人−机−物三元世界、云计算、未来网、物联网、泛在网、图灵机计算模型、网域计算模型 • 交互计算 – 经典计算与交互计算、交互的特点、交互的机器模型、能描述交互的演算 • 从归纳到余归纳 – 良基集、非良基集、余归纳、互模拟 • 从代数到余代数 – 笛卡尔积, 可区分并, 余代数, 代数和余代数的区别

优点: 具有严格的规律性,便于记忆. 缺点: 不具有承袭性,即每当增加一个节点时,不仅要增加求和的项数,而且以前的各项也必须重新计算

一、牛顿法及其几何意义 二、 收敛性及其收敛速度 三、 计算实例及其程序演示

一、计算机应用：与计算机使用相关联的领域。 二、计算机具体应用：计算机在各行各业的具体应用。 三、计算机应用技术：计算机应用于各具体领域的共性理论、方法和技术。 四、应用数学：计算机应用技术的基础理论