XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System数学期望
N.半球海冰范围。年平均
GFDL模拟了冰范围的数学期望，观察到了冰范围1901-98，Chapman＆Walsh（1993）观察到线性趋势1953-98，Chapman＆Walsh（1993）观察到冰范围1979-97，Parkinson等人。（1999）帕金森等人观察到线性趋势1979-97。（1999）哈德利中心对冰范围数学期望建模
std。 XII预板I考试教学大纲（2024-25）
1。矩阵和决定因素2。“应用矩阵和决定因素（使用矩阵方法和Cramer的规则同时解决系统的求解系统）” 3。“高阶衍生物4。应用导数（切线和正常方程，增加和减少功能，使用衍生物找到最大值和最小值，边际成本和边际收入）” 5。LPP 6模型算术和一致性模型7。概率分布（数学期望，差异，二项式分布，泊松分布，正态分布）8。Alligation＆Rigation，Boats＆Streams，Pipes＆Pisters＆Scisterns，Races＆Games，Races＆Games，数字不平等9.时间序列10。推论统计（人口和样本，参数和统计，t检验一个样本，两个独立样本）11。金融数学12。积分（不确定和确定）13。应用积分（曲线下的区域，消费者和生产者盈余）
工程物理学
简介：学习本课程的动机、必修基础数学复习、实线子集上概率与长度的关系、概率形式定义、事件与$\sigma$代数、事件独立性与条件概率、事件序列与Borel-Cantell引理。随机变量：随机变量的定义、随机变量的类型、CDF、PDF及其性质、随机向量与独立性、随机变量变换简介、高斯随机向量简介。数学期望：通过例子了解平均值的重要性、期望的定义、矩与条件期望、MGF、PGF与特征函数的使用、方差与k阶矩、MMSE估计。不等式与收敛概念：马尔可夫、切比雪夫、切尔诺夫与Mcdiarmid不等式、概率收敛、均值与几乎必然、大数定律与中心极限定理。随机过程的简要介绍：示例和正式定义、平稳性、自相关和互相关函数、遍历性的定义。
技术教育CET教学大纲2024-25
标准）●代数：代数，扩展，分解，二次方程，指数，对数，算术，几何和谐波进程，二项式定理，排列和组合的基本操作。●坐标几何形状：矩形笛卡尔坐标，线的方程，中点，相交等等，圆的方程，距离公式，一对直线，抛物线，抛物线，椭圆形和双曲线，简单的几何形状，简单的几何变换，例如翻译，旋转，量表，缩放，尺度。●微分方程：一阶的微分方程及其解，线性微分方程具有恒定系数，均匀的线性微分方程。●三角学：简单的身份，三角方程，三角形的特性，三角形解决方案，高度和距离，逆函数。●概率和统计：概率理论的基本概念，平均值，依赖和独立事件，频率分布以及分散，偏斜和峰度，随机变量和分布功能，数学期望，二项式，POISSON，POISSON，正常分布，正常分布，曲线拟合以及最小二乘的智慧和智慧的Squares，corle＆Repartration，corpar和Recorpration和Recorpration。●算术：比率和比例，时间工作问题，距离速度，百分比等。●基本集合理论和功能：集合，关系和映射。●测量：圆，体积和表面积的区域，三角形和四边形，圆周和圆周，例如立方体，球体，圆柱体和锥体。b）逻辑 /抽象推理：这将包括衡量您可以思考的速度和逻辑的问题。
评估在信息技术方面实施企业多元化战略的风险
（1）背景：本文提出了一种有条理的程序，用于评估基于管理信息技术的工业企业的多元化策略的风险。结果是在经济和统计建模的帮助下改善了多元化策略的实际任务解决方案； （2）方法：本文提出了一种评估实施多元化策略风险的方法，该方法基于使用经济和统计指标对策略组合进行建模：数学期望；分散；协方差； （3）结果：由于有条理的方法的认可，在实施信息技术的条件下优化了企业复杂多元化计划的问题。这种方法基于实现企业多元化的结构，何时预期的效率将是最大的可能性，而预期风险将是最低的。当企业决定开放几种异质商品的生产时，以产品多样性的例子实现了解决该问题的解决方案； （4）结论：得出的结论是，关键成功因素的组合将一个细分市场与另一个细分区分开，那么总会有几个或多个领域的一部分。所获得的计算表明，在评估在引入信息技术条件下实施多元化策略的风险时，有可能使用这种有条理的方法。考虑了根据管理信息技术组织的企业的多元化生产组合的选择的合理性。
生物信息学教学大纲（SCQP06）
单元1：数学和统计基础演算：函数限制，连续性，可不同，连续分化的概念，Liebnitz Theorem，渐近线，确定的积分，降低公式，普通微分方程的顺序和程度，线性微分方程，线性微分方程具有恒定系数和laplace的恒定差异。代数：映射，组，亚组，矩阵，矩阵的基本操作，矩阵倒数，矩阵在线性方程系统中的应用，向量空间，线性变换及其矩阵表示。分析开放集，闭合集，限制，连续性，泰勒定理，拉格朗日的平均定理，罗尔定理，序列和系列，串联的收敛。概率分布：二项式，泊松和正常分布的基础知识及其在生物学中的应用。随机变量;离散且连续的概率分布，概率质量函数，概率密度函数，数学期望。几何平面，直线，球体，锥体，圆柱体，圆锥体。单元2：化学在生物信息学动力学中的作用，原子结构，周期性特性，化学键合，有机化合物中电子的分布。自然平衡，化学动力学，P和D块元素，立体化学，构型异构主义，对称性元素，手性。界面特性，热力学，第一过渡系列元素的化学性质，配位综合，有机金属化合物，Alicyclic化合物酯酯包括活性甲基元素，芳族化合物，核化合物，核化合物，零组元素，相位元素，相位规则和电化学。
机械工程工程系
（民用和机械）课程成果：成功完成本课程后，学生应能够：应用数值方法来求解代数和超越方程，并使用插值公式得出插值多项式。在数值上求解微分方程和积分方程。将现实生活中的问题识别为数学模型。在土木工程应用领域应用概率理论和假设检验。前提条件：基本代数方程，概率，随机变量（离散和连续）和概率分布。单位I：代数和超验方程的解决方案简介 - 划分方法 - 词语方法，rendula-falsi方法和牛顿·拉夫森方法插值：有限差异，纽顿的前进和向后插值公式 - lagrange的公式。曲线拟合：通过最小二乘方法的直线，二级和指数曲线的拟合。单位-II：对普通微分方程的普通微分方程的初始价值问题的解决方案：泰勒的串联PICARD连续近似近似值 - 欧拉的方法和修改的Euler的方法 - kutta方法（第二和第四阶）的解决方案。单位-III：概率理论概率，概率公理，加法定律和概率，条件概率，BAYE定理，随机变量（离散和连续），概率密度函数，属性，数学期望。大型样本测试：单个比例的测试，比例差异，单个平均值和均值差的测试。单位IV：假设的估计和检验，大型样本测试估计参数，统计数据，抽样分布，点估计，无效假设的制定，替代假设，临界和接受区域，显着性水平，显着性水平，两种类型的误差和测试的功率。一个样本中参数和两个样本问题的置信区间单位V：小样本测试学生t分布（对单个均值，两个均值和配对t检验的测试），方差平等的测试（F检验），χ2-拟合良好的测试，χ2-属性独立性的测试。