一、机器人位置和姿态的描述 二、机器人可以用一个开环关节链来建模 由数个驱动器驱动的转动或移动关节串联而成 一端固定在基座上,另一端是自由的,安装工具,用以操纵物体人们感兴趣的是操作机末端执行

教学目的:了解多维随机变量的重要性质及其特征,重点介绍二维随机变量的有关结论。包括分布函数的 概念及其性质,二维连续型随机变量密度函数的性质。掌握边缘分布的概念,了解条件分布的概念及其具 体求解方法,了解随机变量相互独立的概念及其意义。掌握二维随机变量函数分布的基本求法

一、教学目的要求 1.了解假设检验的原理和基本概念:原假设、备择假设、显著性水平(检验水平)、参数假设检验。 2掌握U、t检验法。 3重点掌握U、t检验法的步骤

一、数学规划模型 二、模型的求解 三、应用举例 四、几种常用的线性规划介绍 五、非线性规划简介 六、应用

1. 目的和要求 2. 安全防护 3. 实验测量误差 4. 实验数据的表达 5. 计算机处理数据和作图

第一章 建立数学模型 第二章 初等模型 第三章 简单的优化模型 第四章 数学规划模型 第五章 微分方程模型 第六章 稳定性模型 第七章 差分方程模型 第八章 离散模型 第九章 概率模型 第十章 统计回归模型

一、教学目的要求 1.了解参数估计的估计值、估计量。 2掌握矩估计法、最大似然估计法的原理及定义。 3理解顺序统计量法的定义。 二、教学方法 讲授法:讲解参数估计的估计值、估计量等概念、矩估计法、最大似然估计定义、顺序统计量法的定义

1 Mathematical Preliminaries and Error Analysis 2 Solutions of Equations in One Variable 3 Interpolation and Polynomial Approximation 4 Numerical Differentiation and Integration 5 Initial-Value Problems for Ordinary Differential Equations 6 Direct Methods for Solving Linear Systems 7 IterativeTechniques in Matrix Algebra 8 ApproximationTheory 9 Approximating Eigenvalues 10 Numerical Solutions of Nonlinear Systems of Equations 11 Boundary-Value Problems for Ordinary Differential Equations 12 Numerical Solutions to Partial Differential Equations

《生物化学 D》教学大纲 《分子生物学 B》教学大纲 《生物化学及分子生物学实验》教学大纲. 《医用物理》教学大纲 《高等数学 D 》教学大纲. 《概率论与数理统计 A》教学大纲 《有机化学 C》教学大纲 《法学通论》教学大纲 《心理学》教学大纲. 《人体解剖学》教学大纲 《人体解剖学》（实验）教学大纲 《人体生理学》教学大纲 《人体生理学》（实验）教学大纲 《运动生理学》教学大纲 《运动医学》教学大纲 《运动生物化学》教学大纲 《临床医学概论》教学大纲 《中医学基础》教学大纲 《体育概论》教学大纲 《运动心理学》教学大纲 《运动技术的生物力学诊断》教学大纲 《体育科学研究方法》教学大纲 《动作解剖学分析》教学大纲 《运动技能理论与实践》教学大纲 《体育实验 1》教学大纲 《体育实验 2》教学大纲 《运动专项技术》教学大纲 《推拿学》教学大纲. 《健康科学导论》教学大纲 《健身气功与太极拳》教学大纲 《运动训练学》教学大纲 《中医养生学》教学大纲 《运动营养学》教学大纲 《运动创伤学》教学大纲 《康复医学》教学大纲 《康复技能操作》教学大纲 《体育康复》教学大纲 《体育市场与营销》教学大纲 《健康教育与体育健康促进》教学大纲 《健康体适能》课程教学大纲 《器械健身》教学大纲 《公共卫生学》教学大纲 《体育英语》教学大纲 《神经解剖专题》教学大纲 《应用运动生理生化专题》教学大纲 《社会体育专题》教学大纲 《社区体育与休闲娱乐》教学大纲 《体育人文学通论》教学大纲 《奥林匹克运动》教学大纲 《运动免疫学》教学大纲 《体质研究》教学大纲 《健美操》教学大纲 《游泳》教学大纲 《网球》教学大纲 《瑜伽》教学大纲 《康复体操》教学大纲 《乒乓球》教学大纲 《羽毛球》教学大纲 《认识实习》教学大纲 《保健按摩实训》教学大纲 《毕业实习》教学大纲

 6.1 Basic Concepts  6.2 Decision Tree Induction  6.3 Bayes Classification Methods  6.4 Rule-Based Classification  6.5 Model Evaluation and Selection  6.6 Techniques to Improve Classification Accuracy