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教学目的 本节利用§2.2 中一般测度的构造方法, 构造一个重要的测度, 即欧氏空间 n R 上的 Lebesgue 测度. Lebesgue 测度的建立, 为定义 Lebesgue 积 分打下基础. 本节要点 利用§2.2 一般测度的构造方法,可以较快的构造出 Lebesgue 测 度. Lebesgue 测度不仅具有抽象测度具有的基本性质, 而且还具有一些特有的 性质,如利用开集或闭集的逼近性质等. Lebesgue 可测集包含了常见的一些集
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教学目的 本节讨论如何将环 R 上的测度延拓到 R 生成的σ -代数上 去. 这是定义测度常用的方法. 下一节将用这个方法定义重要的 Lebesgue 测 度. 本节要点 本节所述测度的延拓过程思路较复杂, 论证较繁难. 应注意 讲清主要思路, 定理的证明应注意交代主要思想
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5-1用45°应变花测得构件表面上一点 处三个方向的线应变分别为 =700×10-6 5=350×10 E=-500×106。试作应变圆,求该点处 主应变数值和方向
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一、简介 对于正态总体,其参数无非是两个:均值(期望) µ 和方差 ,如果加上两总体的参数 比较,概括起来,对参数的假设一般只有如下四种情形:
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3.1一般方法 1.问题的一般特征 问题有n个输入,问题的解是由这n个输入的某个子集组成,这个子 集必须满足某些事先给定的条件。 约束条件:子集必须满足的条件;
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一、主要内容 1.假设检验的基本概念,假设检验可能产生的两类错误,假设检验的基本步骤; 2.单个正态总体均值与方差假设检验方法; 3.两个正态总体的均值差与方差比假设检验方法;
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一、主要内容 1. 随机变量的数学期望; 2. 随机变量函数的数学期望; 3. 数学期望的性质; 4. 随机变量的方差; 5. 随机变量函数的方差;
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第一章导引与基本数据结构 1.1算法的定义及特性 1.什么是算法? 算法如数字、计算一样,是一个基本概念。 算法是解一确定类问题的任意一种特殊的方法。 在计算机科学中,算法是使用计算机解一类问题的精确、有效方法的代名词; 算法是一组有穷的规则,它规定了解决某一特定类型问题的一系列运算
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多处理器调度的设计要点之一是 如何把进程分配给处理器 假定在多处理器系统中所有的处理器都是相同的,即对 主存和IO设备的访问方式相同,那么所有的处理器可以 被作为一个处理器池(pool)来对待。我们可以采取静 态分配策略,把一个进程永久的分配给一个处理器,分 配在进程创建时执行,每个处理器对应一个低级调度队 列。这种策略调度代价较低,但容易造成在一些处理器 忙碌时另一些处理器空闲。我们也可以采取动态分配策 略,所有处理器共用一个就绪进程队列,当某一个处理 器空闲时,就选择一个就绪进程占有该处理器运行,这 样,一个进程就可以在任意时间在任意处理器上运行 对于紧密耦合的共享内存的多处理器系统来说,由于所 有处理器的现场相同,因此采用此策略时进程调度实现 较为方便,效率也较好
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本章首先讨论线性算子的有界性和有界线性算子的空间,然后叙述关于线性算子和线性 泛函的若干基本定理,它们是共鸣定理、开映射定理、闭图像定理以及 Hahn--Banach 延拓 定理(包括分析形式和几何形式). 这些定理在整个泛函分析理论中有着基本的重要作用. 本章还将介绍这些定理在 Fourie 分析、积分方程、微分方程适定问题以及逼近论和近似计 算等方面的应用
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