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吉林大学远程教育课件 主讲人 : 杨凤杰学 时: 64 ( 第六十二讲 ) 离散数学. 最后,我们构造能识别 A 的 Kleene 闭包 A* 的自动机 M A* =(S A* , I , f A* , s A* , F A* ) , 令 S A* 包括所有的 S A 的状态以及一个 附加的状态 s.
分析化学与无机化学中溶液 pH 值计算的异同比较 谢永生  分析化学是大学化学系的一门基础课,课 时较少,其内容主要是无机物的化学分析。 分析化学是以无机化学作为基础的,我们 都是在已掌握一定的无机化学知识后才学 习分析化学 。所以在分析 化学的学习中会 重复许多无机化学内容,造成学习没有兴.
1 为了更好的揭示随机现象的规律性并 利用数学工具描述其规律, 有必要引入随 机变量来描述随机试验的不同结果 例 电话总机某段时间内接到的电话次数, 可用一个变量 X 来描述 例 检测一件产品可能出现的两个结果, 也可以用一个变量来描述 第五章 随机变量及其分布函数.
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例9:例9: 第 n-1 行( -1 )倍加到第 n 行上,第( n-2 ) 行( -1 )倍加到第 n-1 行上,以此类推, 直到第 1 行( -1 )倍加到第 2 行上。
主讲教师:陈殿友 总课时: 124 第八讲 函数的极限. 第一章 机动 目录 上页 下页 返回 结束 § 3 函数的极限 在上一节我们学习数列的极限,数列 {x n } 可看作自变量 为 n 的函数: x n =f(n),n ∈ N +, 所以,数列 {x n } 的极限为 a, 就是 当自变量 n.
吉林大学远程教育课件 主讲人 : 杨凤杰学 时: 64 ( 第四十八讲 ) 离散数学. 例 设 S 是一个非空集合, ρ ( s )是 S 的幂集合。 不难证明 :(ρ(S),∩, ∪,ˉ, ,S) 是一个布尔代数。 其中: A∩B 表示 A , B 的交集; A ∪ B 表示 A ,
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吉林大学远程教育课件 主讲人 : 杨凤杰学 时: 64 ( 第三十九讲 ) 离散数学. 例 设 S 是一个集合, ρ ( S )是 S 的幂集合,集合 的交( ∩ ),并(∪)是 ρ ( S )上的两个代数运算, 于是,( ρ ( S ), ∩ ,∪) 是一个格。而由例 知.
吉林大学远程教育课件 主讲人 : 杨凤杰学 时: 64 ( 第四十五讲 ) 离散数学 模 格 定义 设( L , ≤ ) 是一个格,对任意 a , b , c ∈ L , 如果 a≤b ,都有 a  ( b×c ) = b× ( a  c ) 则称( L , ≤ )为模格。
信息利用与学术论文写作 Library of Jiangsu University, Zhenjiang Sha Zhenjiang
第二章 贝叶斯决策理论 3学时.
流态化 概述 一、固体流态化:颗粒物料与流动的流体接触,使颗粒物料呈类 似于流体的状态。 二、流态化技术的应用:流化催化裂化、吸附、干燥、冷凝等。 三、流态化技术的优点:连续化操作;温度均匀,易调节和维持; 气、固间传质、传热速率高等。 四、本章基本内容: 1. 流态化基本概念 2. 流体力学特性 3.
非均相物系的分离 沉降速度 球形颗粒的 :一、自由沉降 二、沉降速度的计算 三、直径计算 1. 试差法 2. 摩擦数群法 四、非球形颗粒的自由沉降 1. 当量直径 de :与颗粒体积相等的圆球直径 V P — 颗粒的实际体积 2. 球形度  s : S—— 与颗粒实际体积相等的球形表面积.
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主讲教师:陈殿友 总课时: 124 第十一讲 极限的运算法则. 第一章 二、 极限的四则运算法则 三、 复合函数的极限运算法则 一 、无穷小运算法则 机动 目录 上页 下页 返回 结束 §5 极限运算法则.
在发明中学习 线性代数 概念的引入 李尚志 中国科学技术大学. 随风潜入夜 : 知识的引入 之一、线性方程组的解法 加减消去法  方程的线性组合  原方程组的解是新方程的解 是否有 “ 增根 ” ?  互为线性组合 : 等价变形  初等变换  高斯消去法.
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吉林大学远程教育课件 主讲人 : 杨凤杰学 时: 64 ( 第五十三讲 ) 离散数学. 定义 设 G= ( V , T , S , P ) 是一个语法结构,由 G 产生的语言 (或者说 G 的语言)是由初始状态 S 演绎出来的所有终止符的集合, 记为 L ( G ) ={w  T *
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数 学 系 University of Science and Technology of China DEPARTMENT OF MATHEMATICS 第 8 章 常微分方程 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。
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Department of Mathematics 第二章 解析函数 第一节 解析函数的概念 与 C-R 条件 第二节 初等解析函数 第三节 初等多值函数.
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《 UML 分析与设计》 交互概述图 授课人:唐一韬. 知 识 图 谱知 识 图 谱知 识 图 谱知 识 图 谱.
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1 、如果 x + 5 > 4 ,那么两边都 可得 x >- 1 2 、在- 3y >- 4 的两边都乘以 7 可得 3 、在不等式 — x≤5 的两边都乘以- 1 可得 4 、将- 7x — 6 < 8 移项可得 。 5 、将 5 + a >- 2 a 移项可得 。 6 、将- 8x < 0.
名探柯南在侦查一个特大盗窃集团过程 中,获得藏有宝物的密码箱,密码究竟 是什么呢?请看信息: ABCDEF( 每个字 母表示一个数字 ) A :是所有自然数的因数 B :既有因数 5 ,又是 5 的倍数 C :既是偶数又是质数 D :既是奇数又是合数 EF :是 2 、 3 、 5 的最小公倍数.
§10.2 对偶空间 一、对偶空间与对偶基 二、对偶空间的有关结果 三、例题讲析.
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力的合成 力的合成 一、力的合成 二、力的平行四边形 上一页下一页 目 录 退 出. 一、力的合成 O. O. 1. 合力与分力 我们常常用 一个力来代替几个力。如果这个 力单独作用在物体上的效果与原 来几个力共同作用在物体上的效 果完全一样,那么,这一个力就 叫做那几个力的合力,而那几个 力就是这个力的分力。
8.1 二元一次方程组. 篮球联赛中,每场比赛都要分出胜负,每队 胜一场得 2 分,负一场得 1 分. 如果某队为了争取 较好名次,想在全部 22 场比赛中得 40 分,那么这 个队胜负场数应分别是多少 ? 引 言引 言 用学过的一元一次方 程能解决此问题吗? 这可是两个 未知数呀?
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目录 上页 下页 返回 结束 二、无界函数反常积分的审敛法 * 第五节 反常积分 无穷限的反常积分 无界函数的反常积分 一、无穷限反常积分的审敛法 反常积分的审敛法  函数 第五章 第五章.
SCI 数据库检索练习参考 本练习完全依照 SCI 数据库实际检索过程而 实现。 本练习完全依照 SCI 数据库实际检索过程而 实现。 练习中,选择了可以举一反三的题目,读 者可以根据题目进行另外的检索练习,如: 可将 “ 与 ” 运算检索改为 “ 或 ” 、 “ 非 ” 运算检索 等等。 练习中,选择了可以举一反三的题目,读.
§7.2 估计量的评价标准 上一节我们看到,对于总体 X 的同一个 未知参数,由于采用的估计方法不同,可 能会产生多个不同的估计量.这就提出一 个问题,当总体的一个参数存在不同的估 计量时,究竟采用哪一个好呢?或者说怎 样评价一个估计量的统计性能呢?下面给 出几个常用的评价准则. 一.无偏性.
Lecture 3: Boolean Algebra
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吉林大学远程教育课件 主讲人 : 杨凤杰学 时: 64 ( 第三十八讲 ) 离散数学

第八章 格与布尔代数 §8.1 引 言 在第一章中我们介绍了关于集 合的理论。如果将 ρ ( S )看做 是集合 S 的所有子集组成的集合, 于是, ρ ( S )中两个集合的并 集 A ∪ B ,两个集合的交集 A∩B ,就可以看 做是 ρ ( S )上的两个代数运算, 因此,( ρ ( S ),∪, ∩ )可看做是一个代 数,这就是通常所说的集合代数。

在集合代数中,对运算∪, ∩ 满足: (1) 等幂律 A∩A = A , A ∪ A = A , (2) 交换律 A∩B = B∩A , A ∪ B = B ∪ A , (3) 结合律 A∩ ( B∩C ) = ( A∩B ) ∩C , A ∪( B ∪ C ) = ( A ∪ B )∪ C , (4) 分配律 A∩ ( B ∪ C ) = ( A∩B )∪( A∩C ), A ∪( B∩C ) = ( A ∪ B ) ∩ ( A ∪ C ), (5) 吸收律 A∩ ( A ∪ B ) = A , A ∪( A∩B ) = A , 等等。

在第二章中我们介绍了命题 逻辑。如果将 S 看做是所有命 题的集合,于是,逻辑连结词 ∨,∧就可以看做是集合 S 上 的两个代数运算,因此, ( S ,∧,∨)可看做是一个 代数。这就是通常所说的命题代数。 在命题代数中,运算 ∧,∨也满足

( 1 )等幂律 A ∧ A = A , A ∨ A = A , ( 2 )交换律 A ∧ B = B ∧ A , A ∨ B = B ∨ A , ( 3 )结合律 A ∧( B ∧ C ) = ( A ∧ B ) ∧ C , A ∨( B ∨ C ) = ( A ∨ B )∨ C , ( 4 )分配律 A ∧( B ∨ C ) = ( A ∧ B ) ∨( A ∧ C ), A ∨( B ∧ C ) = ( A ∨ B ) ∧( A ∨ C ), ( 5 )吸收律 A ∧( A ∨ B ) = A , A ∨( A ∧ B ) = A , 等等。

如果在集合代数中引进余集 ˉ 的概念,在命题代数中引进否 定的概念,则在这两种代数中 都有类似的所谓 De Morgan 定律。 即, = ∪ , = ∩ , = ∨ , = ∧ 。

从代数的观点出发,我们是否 能对一种更为抽象的代数系统 进行研究,而这种抽象的代数 系统又具有象集合代数,命题 代数那样具体的代数系统所具 的一些最本质的性质?回答是 肯定的,这种抽象的代数系统 就是格( Lattice )和布尔代数 ( Boolean Algebra )

§8.2 格 的 定 义 定义 A 给出一个部份序集 ( L , ≤ ),如果对于任意 a , b ∈ L , L 的子集( a , b )在 L 中都有一个最大下界 (记为 inf{a , b} )和一个最 小上界 ( 记为 sup{a , b}), 则称( L , ≤ )为 一个格, 显然,一个序集是一个格,但是,不是所 有部份序集都是格。 下面给了一些格的例子,这些例子在本章 中要经常用到。

例 S 是任意一个集合, ρ ( S )是 S 的幂集合,于是, 部份序集( ρ ( S ),)是一 个格。对 sup{A , B} = A ∪ B , inf{A , B} = A∩B 。 当 S 仅有一个元素时,对应的格是包含两 个元素的链。 例 设 I + 是所有正整数集合, D 是 I + 中 的 “ 整除关系 ” ,亦即,对任意 a , b ∈ I + , aDb 当且仅当 a 整除 b ,于是, ( I + , D )是一个格。不难说明, “ 整除关 系 ” 是部份序关系, I + 中子集 {a , b} 的最 小上界就是 a,b 的最小公倍, 子集 {a,b} 的 最大下界就是 a , b 的最高公因。

例 设 n 是一个正整数, S n 是 n 的所有因数的集合。 例如, S 6 ={1 , 2 , 3 , 6} , S 24 ={1,2,3,4,6,8,12,24} 。 设 D 是 “ 整除关系 ” ,于是, ( S 6 , D ),( S 8 , D ), ( S 24 , D )和( S 30 , D )都是格,请读者 分别画出其 Hasse 图。 例 设 S 是所有的命题集合,定义 “  ” 关系如下: A  B 当且仅当 B 蕴涵 A 。 则( S ,  )是一个格。 sup{A , B} = A ∧ B  S , inf{A , B} = A ∨ B  S 。

定义 A′ 设( L , ≤ )是格, S 是 L 的子集,即 S  L , 如果( S , ≤ )是格, 则称( S , ≤ )是格 ( L , ≤ )的子格。 例如,( S 6 , D )是( S 24 , D )的子格。

定义 B 设 L 是一个集合,×,  是 L 上两个二元代数运算, 如果这两种运算对于 L 中元 素满足: ( 1 )交换律: a×b=b×a , a  b=b  a 。 ( 2 )结合律: a× ( b×c ) = ( a×b ) ×c , a  ( b  c ) = ( a  b )  c 。 ( 3 )吸收律: a×(a  b)=a, a  (a×b)=a 。 则称此代数系统( L,×,  )为一个格。

定义中没有要求 × ,  运算满 足等幂律,实际上由 × ,  满 足吸收律即可推出它们一定满 足等幂律。任取 L 中元素 a ,由 × ,  满足吸收律知, a× ( a  a ) =a , a  ( a×a ) =a 。 故 a×a = a× ( a ( a×a )), a  a = a  ( a× ( a  a ))。 又由 × ,  满足吸收律知,上面两式的等式 右端都等于 a 。因此, a×a = a , a  a = a 。 即, 定义 B 中的 × ,  运算亦满足等幂律。