1、进一步深入，定义2让我们可以用一种便捷的方式研究函数的可微性，只需要找到合适的 。定理1告诉我们，当正整数 ，索伯列夫空间与函数的高阶可微性紧密相连，揭示了其背后的深刻联系。现在，我们进入实证领域。定理2和推论1展示了空间之间的嵌入关系，如 的连续嵌入，揭示了空间规则性的变化。
2、对于维数n究竟应该取多大的问题，塔肯斯证明了所需维数大小的嵌入定理，即Takens定理。为了保证该相空间容纳该状态空间原来吸引子的拓扑特征，如果原来吸引子处在一个维空间中，那么，将该吸引子嵌入其中的相空间维数必须达到。
1、计算到达率。泊松定理可以用来计算某个过程中单位时间内事件的平均发生次数。例如，在电话呼叫中心，泊松定理可以用来计算单位时间内呼叫的平均数量，以便更好地安排客服人员。估计人口增长率。泊松定理可以用来估计人口增长率，例如在统计人口数量时。
2、泊松定理就像一座桥梁，将理论与实际应用紧密相连。在实际问题中，比如估算在繁忙时段出现的顾客数量或随机事件的发生频率，它为我们提供了精准的预测工具。理解了这个定理，你将能够解锁概率世界中更深层次的规律和洞察力。现在，你已经深入了解了泊松定理的证明过程和其背后的数学之美。
3、⑵在短时间内发生两次以上的机率可以忽略。⑶在不重叠的时间段落里，事件各自发生的次数是独立的。另一名称为普阿松分布。
4、您好，寒樱暖暖为你解250×0.01=5个 53 所以，抽到3件的概率为0 如果你认可我的请及时点击【采纳为满意回答】按钮，（或在客户端右上角评价点【满意】）你的采纳，是我前进的动力！ 你的采纳也会给你带去财富值的。
5、掌握泊松定理的结论和应用条件，会用泊松分布近似表示二项分布。 理解连续型随机变量及其概率密度的概念，掌握均匀分布 、正态分布 、指数分布及其应用。 会求随机变量函数的分布。 多维随机变量及其分布 考试要求 理解多维随机变量的分布函数的概念和基本性质。
信息加工理论主要包括以下观点包括： 意义与理解是信息加工的核心、信息加工是一个有组织的过程、 信息加工是连续的与交互的、 信息加工在不同人群之间具有差异、信息加工是可塑的。
信息加工理论把人看作是信息加工的机制，把认知看作是对信息的加工，认为学习是由习得和使用信息构成的。
人格的信息加工理论中脚本是指在某一情境中一系列被认为适当或合乎规定的行为。基本概念 原型。原型是某类事物在个人心目中的典型形象。图式。图式是一种有助于人们知觉、组织、处理并利用信息的假设性认知结构。脚本。脚本指在某一情境中，一套或一系列被认为适当或合乎规定的行为。
加涅的信息加工理论的八个阶段是动机阶段，了解阶段，获得阶段，保持阶段，回忆阶段，概况阶段，操作阶段，反馈阶段。记忆的口诀为冻了得煲会盖炒饭。动机阶段 把学习者的期望与实际学习活动联系起来，并激起学生的兴趣。如：教师利用故事、谜语等导入课程，激起学生的学习兴趣。
认知信息加工理论包括：生涯发展就是看一个人如何做出生涯决策以及在生涯问题解决和生涯决策过程中如何使用信息的。
1、波朗杰、腾下定理推论2：在推论1中，三条西摩松线的交点是A、B、C、P、Q、R六点任取三点所作的三角形的垂心和其余三点所作的三角形的垂心的连线段的中点。
2、切割线定理：圆的一条切线与一条割线相交于p点，切线交圆于C点，割线交圆于A、B两点，则有pC=pA·pB。圆周角定理：一条弧所对的圆周角等于它所对的圆心角的一半。推论1：同弧或等弧所对的圆周角相等；同圆或等圆中，相等的圆周角所对的弧也相等。
3、在这一环节里，让学生说自己在这节课的收获，说说学了这节课的知识在实际生活中有何帮助，让学生联系生活实际，能使学生深刻体会到所学知识的实用价值。说板书设计（可以写也可以说）以上是我对本节课的一些粗浅的认识和构想，如有不妥之处，恳请各位领导、老师批评指正。
1、★定理三：若方程组系数矩阵A为按行或列对角占优，则其G－S迭代法收敛。★定理四：若方程组系数矩阵A为正定矩阵，则其G－S迭代法收敛。
2、★定理五：松弛迭代格式（5－14）收敛的必要条件为0ω2。★定理六：若A为正定矩阵，则当0ω2时，松弛迭代格式（5－14）恒收敛。显然正定方程组的G－S迭代法必收敛（因为ω＝1）。
3、★定理二：若方程组Ax＝b的系数矩阵A，满足下面条件中任何一条，则J－迭代收敛。
4、全局收敛性是指初值在定义域内任取时算法是否收敛，若收敛其速度如何，收敛到哪个根.具体来说。
5、对于严格对角占优矩阵A，其雅可比迭代矩阵和高斯-赛德尔迭代矩阵都是对角占优的。这意味着这两种方法的迭代矩阵的谱半径（即所有特征值的最大绝对值）小于1。根据迭代法的收敛性定理，当迭代矩阵的谱半径小于1时，迭代法收敛。因此，对于严格对角占优矩阵A，雅可比迭代和高斯-赛德尔迭代都是收敛的。
6、收敛阶定理：如果牛顿迭代公式的导数f（x）在区间[a，b]上连续且满足|f（x）|≤M，且在根附近f（x）的二阶导数f（x）存在且不为0，则牛顿迭代公式的收敛阶为2，即每次迭代误差的平方与上一次误差成正比。利用误差估计证明 另一种证明牛顿迭代公式收敛的方法是通过误差估计来证明。
