第二章随机变量及其分布 2-2离散型随机变量 一.离散型随机变量的概念与性质 离散型随机变量的定义 如果随机变量X的取值是有限个或可列无穷个,则称为离散型随机变量

1.1 系统仿真的基本概念 1.2 连续系统仿真技术 1.3 离散事件系统仿真技术 1.3.1 离散事件系统的数学模型 1.3.2 离散事件系统的仿真方法 1.3.3 离散事件系统仿真语言 1.4 仿真技术的应用 1.4.1 系统仿真技术在系统分析﹑综合方面的应用 1.4.2 系统仿真技术在仿真器方面的应用 1.4.3 系统仿真技术在技术咨询和预测方面的应用 1-5 仿真技术的现状与发展 1.5.1 仿真计算机的现状及发展 1.5.2 计算机软件的现状及发展 1.5.3 仿真器的现状与开发

 2.1 信源的数学模型及分类  2.2 离散信源的信息熵  2.3 信息熵的基本性质和定理  2.4 离散无记忆的扩展信源  2.5 离散平稳信源  2.6 马尔可夫信源  2.7 信源剩余度与自然语言的熵

本章的重点 1、离散信号描述与运算 2、离散系统的数学模型 3、差分方程的初值一起始样值与初始样值 4、如何求差分方程的特解 5、离散信号卷积运算的几种求法 6、系统模拟

第四章离散时间 Markov链 4.1定义和一些例子 在一些物理学、生物学、经济学等许多学科中都有如下行为的系统:该系统 是与时间有关的一个系统,如果已知系统在现在的状态,则此系统的过去所处的 状态与将来所处状态是(条件)独立的,这个特性称为 Markov性。本节我们考 虑状态空间S为离散的,用o,i1,…或i,j表示状态,参数集T为离散的(一般表 示时间),T={1,2

▪等值式 ▪基本等值式 ▪量词否定等值式 ▪量词辖域收缩与扩张等值式 ▪量词分配等值式 ▪前束范式

▪ 个体词 ▪ 谓词 ▪ 量词 ▪ 一阶逻辑中命题符号化

《离散数学 Discrete Mathematics》课程教学资源（习题集）《集合论与图论》课堂练习2-07（2006级）

《离散数学 Discrete Mathematics》课程教学资源（习题集）《集合论与图论》课堂练习2-06解答（2005级）

问题1：什么是集合、集合论？ 问题2：集合的基本概念有哪些？ 问题3：如何进行集合运算与集合公式证明？