LINGO快速入门 LINGO是用来求解线性和非线性优化问题 的简易工具,包含了lindo的全部功能。 LINGO内置了一种建立最优化模型的语言， 可以简便地表达大规模问题，利用LINGO高 效的求解器可快速求解并分析结果

概率分布函数反映了随机变量的概率分布规律; 在概率论中处理概率分布时一般不涉及分布的物理来源,为 在实验数据分析中正确地掌握和运用这些分布函数,需要: 熟悉公式及运算规则 分布的物理意义;

• 6.1 概述 • 6.2 滤波器的信号流图结构和解法 • 6.3 FIR基本网络结构 • 6.4 IIR基本网络结构 • 6.5 一些其他类型的滤波器结构 • 6.6 状态变量分析法 • 6.7 各种结构形式的比较

问题重述 彩票在国内已经得到较大程度的推广，并受到众多彩 民的欢迎。彩票类型主要有“传统型”和“乐透型” 两种，主要在所采用的方案上有所不同。 不管采取何种方案，彩票管理部门都希望利用相对合 理的销售规则和奖金设置，吸引彩民，扩大销售总额。 题目要求我们根据所给方案的具体情况，综合分析各 种奖项出现的可能性、奖项和奖金额的设置以及对彩 民的吸引力等因素来评价各方案的合理性，并设计出 一种“更好”的方案

《概率论与数理统计》(Probability Theory and Mathematical Statistics),由概率论和数理统计两部分组成。它是研究随机现象并 找出其统计规律的一门学科,是广泛应用于社会、经济、科学等各个领 域的定量和定性分析的科学体系

“小波”( Wavelet)是E前在许多科学和工程技术聚会中的 个非常广泛的话题。有些人认为小波可以作为表示函数的一种新 的基底;还有些人认为小波可作为时间-频率分析的一种技术;而 另外有些人则把小波看作是一个新的数学学科。当然,所有这些看 法都是正确的因为“小波是…种具有非常丰富的数学内容,且对 应用有巨大潜力的多方面适用的工具然而,像这样的学科仍在迅 速的发展之中,还不能过早地给出…个明确而统一的描述

到目前为止, 我们所学习的只是一元函数的分析性质。但在现实 生活中，除了非常简单的情况之外，可以仅用一个自变量和一个因变 量的变化关系来刻画的问题可以说是非常少的。比如像物理学中研究 质点运动这么一个相对较为容易的问题，也需要用到确定空间位置的 三个坐标变量 x、y、z 和一个时间变量 t 以及多个函数值（如位置、 速度、加速度、动量等），更不用说在各种不同的学科研究中会遇到 更为复杂的问题

第一节 物元分析研究对象和内容 一、矛盾问题 二、物元分析研究内容 第二节 物元与可拓集合 一、物元 二、可拓集合 第三节 关联函数 一、模 二、距 三、正域为有限区间  a,b  的简单关联函数 四、正域为无限区间  a,+  的简单关联函数 五、正域为无限区间  −  ,b 的简单关联函数 六、正域为无穷区间  − +  , 的简单关联函数 第四节 物元识别和评判方法 一、对象识别的物元模型 二、综合评判的物元模型 第五节 应用实例 一、山区公路高切坡安全评价 二、基于模糊物元的重庆市农业气候资源综合评价

第一节 灰色系统的概念与基本原理 一、灰色系统理论产生和发展动态 二、几种不确定方法的比较 三、灰色系统理论的基本概念 四、灰色系统理论的基本原理 五、灰色系统理论的主要内容及特点 六、灰数 第二节 序列算子与灰色序列生成 一、冲击扰动系统与序列算子 二、缓冲算子公理 三、实用缓冲算子的构造 四、均值生成算子 五、序列的光滑性 六、级比生成算子 七、累计生成算子与累减生成算子 八、灰指数律 第三节 灰色关联分析 一、灰色关联因素和关联算子集 二、灰色关联公理与灰色关联度 三、灰色关联分析的应用举例 四、广义灰色关联度 五、灰色相对关联度 六、灰色综合关联度 第四节 灰色系统模型 一、GM(1,1)模型 二、残差 GM(1,1)模型 三、灰色系统模型的检验 四、应用举例 第五节 灰色系统预测 一、灰色预测概述 二、数列预测 三、古树屋边坡变形预测

1 导言 2 基本原理与概念 2.1 基本原理 2.2 对象的产生，排列及删除 2.3 在线帮助 3 R的数据操作 3.1 对象 3.2 在文件中读写数据 3.3 存储数据 3.4 生成数据 3.4.1 规则序列 3.4.2 随机序列 3.5 使用对象 3.5.1 创建对象 3.5.2 对象的类型转换 3.5.3 运算符 3.5.4 访问一个对象的数值：下标系统 3.5.5 访问对象的名称 3.5.6 数据编辑器 3.5.7 数学运算和一些简单的函数 3.5.8 矩阵计算 4 R绘图 4.1 管理绘图 4.1.1 打开多个绘图设备 4.1.2 图形的分割 4.2 绘图函数 4.3 低级绘图命令 4.4 绘图参数 4.5 一个实例 4.6 grid 和lattice 包 5 R的统计分析 5.1 关于方差分析的一个简单例子 5.2 公式 5.3 泛型函数 5.4 包 6 R编程实践 6.1 循环和向量化 6.2 用R写程序 6.3 编写你自己的函数 7 R 相关的文献