本书由二十七篇论文组成,内容分为两个部分:理论部分、应用及软件部分。理论部分包括了蒙特卡罗方法基础、伪随机数的产生、已知分布抽样;应用及软件部分覆盖了蒙特卡罗方法的主要应用领域。本书基本上反映了自1993年西安会议以来我国在蒙特卡罗方法研究和应用方西的水平愿本书能成为蒙特卡罗方法研究和应用的最重要参考书之一

一、齐次线性方程组 例1设A为n阶矩阵,证明 R(A)=R(). 证明由于若Ax=0,有AAx=0,这说明凡是 Ax=0的解必为AAx=0的解。 另一方面,若AAx=0,我们记Ax=y,则有 yy=x'a'ax=x(a'Ax)=0,则y=0,亦 即Ax=0.这说明凡是AAx=0的解必为Ax=0的 解。故A'Ax=0与Ax=0的同解。当两齐次线性 方程组同解,意味着它们的基础解系包含的向 量个数相等,亦即有: n-R(A)=n-R(A'A) 所以R(A)=R(A'a)

1.3概率模型与公理化结构 一、可测空间 柯氏公理体系是现代概率论的基石从古典概率、几何概率等共有基本属性出发,抽象并建立概率论的基础理论. 回顾古典概率、几何概率的定义,有如下问题:

5.1数组基本概念 5.2数组元素的下标 5.3数组初始化 5.4数组的大小和越界数组 5.5字符数组 5.6向函数传递数组 5.7多维数组

第一节 转录组数据的基础分析 第二节 转录组学数据功能分析 第三节 非编码RNA 第四节 单细胞转录组学

◼ 1、概述 ◼ 1.1、机器学习的应用 ◼ 1.2 、什么是机器学习 ◼ 1.3、机器学习的发展 ◼ 1.4、机器学习的分类 ◼ 1.5 机器学习的资源 ◼ 2、机器学习的数学基础 ◼ 3、机器学习的术语 ◼ 4、基于案例的机器学习流程简介 ◼ 5、机器学习算法简介 ◼ 6、机器学习实例演示

要求学生掌握地图的数学基础，了解如何进行地图概括，熟悉地图符号和地图表示，明确普 通地图和专题地图的特征及编制原理，认识几种先进的制图手段

2.1 概述 2.2逻辑代数中的运算 2.3逻辑代数的公式 2.4逻辑代数的基本规则

总复习 第一章绪论 第二章数学基础 第三章制图综合 第四章符号系统 第五章地图表示法 第六章地形图应用 第七章专题地图编制 第八章地图与GIS

二、简单投影 所谓简单投影是指继承了几何投影的基本特征,经纬网形状简单、变形规律亦 不复杂的投影。 1 方位投影 2 圆锥投影 3 圆柱投影