5.1 函数的基本概念 5.2 反函数和复合函数 5.3 集合的基数

 7-2 Boltzmann统计分布定律  7-1 引言  7-3 配分函数及计算  7-5 单原子理想气体热力学函数的计算  7-6 双原子及多原子理想气体  7-7 热力学定律的统计诠释  7-4 配分函数与热力学函数的关系  7-8 波色－爱因斯坦和费米－狄拉克分布

问题:由导数定义求函数导数,繁!下面推出导数的运算法则,利用简单函数的导数便可求出任何初等函数在其定义域内的导数

人工神经网络为学习实数值和向量值函数提供了一种实际的方法，对于连续值和离散值的属性都可以使用，并且对训练数据中的噪声具有很好的健壮性。反向传播算法是最常见的网络学习算法。反向传播算法考虑的假设空间是固定连接的有权网络所能表示的所有函数的空间。包含3层单元的前馈网络能够以任意精度逼近任意函数，只要每一层有足够数量的单元。即使是一个实际大小的网络也能够表示很大范围的高度非线性函数。反向传播算法使用梯度下降方法搜索可能假设的空间，迭代减小网络的误差以拟合训练数据

一、 有理函数的积分 二、三角函数有理数的积分 三、简单无理函数的积分 四、小结

Ø C语言图形屏幕设置函数 图形系统初始化 屏幕颜色 屏幕坐标及视口 活动页和可见页等 Ø C语言绘图函数 圆、圆弧、椭圆弧、多边形、点 填充函数 图形模式下的文本输出 本讲主要内容

一、函数的基本使用 二、函数的嵌套调用 三、函数的递归调用 四、变量存储特征 五、宏

一、函数 二、函数的极限 三、函数的连续性

•加速模型 •利润决定的投资函数模型 •新古典投资函数模型 •一个中国的投资函数模型

一、函数的基本使用 二、函数的嵌套调用 三、函数的递归调用 四、变量存储特征 五、宏