在前四章里我们讨论了概率论的基本概念与方法,从中我们 学到一条基本的道理,随机变量及其所伴随的概率分布全面描述 了随机现象的统计规律性但是在实际中一个随机现象所服从的 分布是什么概型可能完全不知道,或者由于随机现象的某些事实 而知道其概型,但不知其分布函数中所含的参数.这些反而正是研 究者所希望了解的,是研究的目的

假如试图利用四级 Runge-Kutta方法求解上述初 值问题,要求计算直至得到符合精度要求的稳态 解为止我们讨论计算过程可能遇到的问题 稳定性要求

第7章微分方程问题的计算机求解 一、當系数线性微分方程的解析解方法 二、微分方程问题的数值解法 三、微分方程转换 四、特殊微分方程的数值解 五、边值问题的计算机求解 六、偏微分方程求解入门 七、微分方程的框图求解

1.探索一元二次方程的根与系数的关系.（难点） 2.不解方程利用一元二次方程的根与系数的关系解决问题.（重点）

一、总体均值的假设检验 当检验关于总体均值(数学期望)的假设时,该总体中的另一个参数,即方差2是 否已知,会影响到对于检验统计量的选择,故下面分两种情形进行讨论

实际中，很多问题的数学模型都是微分方程。我们可以研究它们的一些 性质。但是，只有极少数特殊的方程有解析解。对于绝大部分的微分方程是 没有解析解的。 常微分方程作为微分方程的基本类型之一，在自然界与工程界有很广泛 的应用。很多问题的数学表述都可以归结为常微分方程的定解问题

实际中,很多问题的数学模型都是微分方程。我们可以研究它们的一些 性质。但是,只有极少数特殊的方程有解析解。对于绝大部分的微分方程是 没有解析解的。 常微分方程作为微分方程的基本类型之一,在自然界与工程界有很广泛 的应用。很多问题的数学表述都可以归结为常微分方程的定解问题

数值模拟是依据被模拟对象的数学或逻辑模型,利用计算机进行实验的一种技术.已成为与理论分析,实验室实验并列的重要研究方法

准对角矩阵称为 Jordan形矩阵,而主对角线上的小块方阵J称为 Jordan块 定理设A是数域K上的n维线性空间V上的线性变换.如果A的特征值全属于K, 则A在V的某组基下的矩阵为 Jordan形,并且在不计 Jordan块的意义下 Jordan形是唯 一的. 证明:对n作数学归纳法

一.模型检验的必要性 （1）借助于数据散布图的直观形象, 选择一个函数来近似变量之间的相关关系； （2）用最小二乘法求经验模型中参数的最佳估计.问题：如何评价此建模方法？