Spectral Properties of Short Gamma-Ray Bursts

a r

X i v :a s t r o -

p h /

0109053

v

1

4

S

e p

2

1

Spectral Properties of Short Gamma-Ray Bursts W.S.Paciesas 1,R.D.Preece 1,M.S.Briggs 1,and R.S.Mallozzi 1,21University of Alabama in Huntsville,AL 35899,USA 2deceased Abstract.The distribution of GRB durations is bimodal,but there is little additional evidence to support the division of GRBs into short and long classes.Based on simple hardness ratios,several studies have shown a tendency for longer GRBs to have softer energy https://www.sodocs.net/doc/c015430105.html,ing a database of standard model ?ts to BATSE GRBs,we compare the distributions of spectral parameters for short and long bursts.Our preliminary results show that the average spectral break energy di?ers discontinuously between short and long burst classes,but within each class shows only a weak dependence on burst duration.Various studies have shown that short and long GRBs are statistically dif-ferent classes [4,7,1,9,6].Recently,additional evidence has come from a study by Norris et al [11],who found no measurable energy-dependent pulse lag in the time histories of short events.This is in contrast to long GRBs,which clearly show such a lag [10],even for short subpulses.Moreover,in bursts with mea-sured redshifts (which thus far are all long events),the energy-dependent pulse lag appears to be anti-correlated with burst luminosity [10].Thus,if the mech-anism producing the lag works for short bursts,they must be intrinsically more luminous than long bursts,and therefore more distant.Alternatively,a di?er-ent mechanism may operate in short events.Either way,the evidence seems to support separate classi?cation of short and long GRBs.In the currently favored ?reball model,the prompt burst emission is thought to be optically thin synchrotron or synchrotron self-Compton emission from in-ternal shocks,as external shocks are unable to produce the observed temporal structure [5,16].Detailed studies of the spectra of a number of bright GRBs,including both long and short events,have shown good consistency with the

synchrotron shock model [17,18,2].However,more comprehensive analyses have uncovered problems with this interpretation [3,13,15].In particular,some GRB spectra are harder at low energies than the synchrotron limit [3,13].These con-clusions are based mostly on spectroscopy of long bursts,but the problem may be most acute for short bursts because their spectra are on average harder.Recent work [12,14]has characterized the range of spectral behavior in bright,long bursts in some detail,but the spectral properties of the class of short bursts have only been characterized using hardness ratios.Phebus data showed that short GRBs are harder than long ones [4](con?rmed by many succeeding analy-ses of BATSE data),but detailed study of the spectral di?erences between short and long bursts has not been done.In particular,the consistency of short burst spectra with the synchrotron shock model predictions has not been properly

2W.S.Paciesas et al.

tested.It is clear that a better characterization of the spectral di?erences be-tween short and long bursts is warranted.For the foreseeable future,the BATSE

data base will provide the best sample of bursts for this purpose.

The BATSE CONT datatype is derived from the large area detectors and is independent of the BATSE trigger.However,the CONT data have16-channel

energy resolution and2s time resolution,so they are not optimal for the analysis of the spectra of short events because the2s integration degrades the signal-to-noise ratio.Nevertheless,a database of CONT?ts was conveniently available[8],

so we used these data to perform a preliminary study of spectral di?erences between short and long GRBs.The CONT?t database contains spectral?ts for

～1200BATSE GRBs.Fit results for two spectra per burst(peak?ux interval and total?uence interval)are available,generally from four di?erent spectral models.For a given event,?t results may not be available for all models due to

poor statistics and/or lack of?t convergence.

We extracted spectral parameters for all GRBs in the CONT database for three of the models(cut-o?power law,broken power laws,and the Band GRB function).For short events,there is little di?erence between the peak?ux and ?uence intervals because of the2s CONT time resolution,whereas long GRBs typically have harder spectra at the time of peak?ux.We binned the results for each spectral?t parameter according to the burst duration.Since the distribution of spectral parameters within each duration bin is broad and approximately Gaussian,we computed the centroid and width of the best-?tting Gaussian for each duration bin.Figure1shows an example of the parameters for the cut-o?power law model?t to the peak?ux intervals,plotted as a function of burst duration.The left panel shows the power law spectral index and the right panel shows the cut-o?energy.Within a given duration interval,the thin vertical bars show the width of a Gaussian?t to the parameter distribution,and the thick vertical bars show the error in the mean of the distribution.Although the distributions are broad,there appear to be di?erences in the trend of the parameters with GRB duration.The hardening trend in the power law index is roughly continuous throughout,whereas the trend in the cut-o?energy appears more like a step-function,with a discontinuity around a duration of2s,consistent with the minimum in the T90duration distribution.

Although no quantitative analysis of the statistical signi?cance of these re-sults has yet been done,distributions of?t parameters for the other models show essentially the same trends for both peak-?ux and?uence intervals.(The broken power law and Band GRB function?ts provide a third parameter,the high energy power law index,but the statistics of this parameter are not yet good enough to de?ne clearly its trend with duration.)

It would appear from the right panel of Figure1that the energy spectra of short and long GRBs have di?erent characteristic break energies that otherwise depend only weakly on duration.Since the break energy is a?ected by the Lorentz factor of the expanding?reball as well as by the redshift of the emitting source, this places interesting limits on the nature of the sources.Either the short GRBs have higher bulk Lorentz factors or they are located closer to us than long GRBs,

Spectral Properties of Short GRBs 3

Fig.1.Spectral parameters as a function of burst duration for ?ts of a Comptonized model (power law with exponential high-energy cut-o?)using CONT data (see text).Thin vertical bars show the width of a Gaussian ?t to the parameter distribution within a duration bin and thick vertical bars show the error in the mean of each distribution.or both.Discovering optical counterparts for short GRBs and measuring their redshifts would clearly help resolve the nature of these sources.

References

1.

B.M.Belli:Ap&SS 231,43(1995)2.

E.Cohen,J.I.Katz et al.:ApJ 488,330(1997)3.

A.Crider,E.P.Liang et al.:ApJ 479,L39(1997)4.

J.-P.Dezalay,C.Barat et al.:In:Gamma-Ray Bursts:Huntsville,AL 1991,ed.by W.S.Paciesas,G.J.Fishman (AIP Conf.Proc.265,New York 1992)pp.304–3095.

E.E.Fenimore,C.Madras et al.:ApJ 473,998(1996)6.

I.Horv′a th:ApJ 508,757(1998)7.

C.Kouveliotou,C.A.Meegan et al.:ApJ 413,L101(1993)8.

R.S.Mallozzi,G.N.Pendleton et al.:In:Gamma-Ray Bursts:4th Huntsville Sym-posium ,ed.by C.A.Meegan,R.D.Preece,T.M.Koshut (AIP Conf.Proc.428,New York 1998)pp.273–2779.

S.Mukherjee,E.D.Feigelson et al.:ApJ 508,314(1998)10.

J.P.Norris,G.F.Marani et al.:ApJ 534,248(2000)11.

J.P.Norris,J.D.Scargle et al.:these proceedings 12.

R.D.Preece,G.N.Pendleton et al.:ApJ 496,849(1998)13.

R.D.Preece,M.S.Briggs et al.:ApJ 506,L23(1998)14.

R.D.Preece,M.S.Briggs et al.:ApJS 126,19(2000)15.

R.D.Preece,M.S.Briggs et al.:in preparation (2001)16.

R.Sari,T.Piran:ApJ 485,270(1997)17.

M.Tavani:Phys.Rev.Lett.76,3478(1996)18.

M.Tavani:ApJ 466,768(1996)19.M.Tavani:ApJ 497,L21(1998)

武汉大学人才培养方案

经济与管理学院会计学专业 本科人才培养方案 一、专业代码、名称 专业代码：110203 专业名称：会计学（含注册会计师专门化方向）（Accounting） 二、专业培养目标 本专业直接面向社会、面向市场，培养具备管理、经济、法律和会计学等方面的知识和能力，具有创造、创新和创业精神，能在企事业单位、金融单位及政府部门从事会计实务以及教学、科研方面工作的会计和审计领域的高级专门人才。 三、专业特色和培养要求 本专业学生主要学习会计、审计和工商管理方面的基本理论和基本知识，注重会计学方法与技巧方面的训练，培养分析和解决会计问题的基本能力，本专业特别注重培养学生的外语能力、计算机运用能力和数理分析能力，要求学生具有较宽广的知识面。 学生应在本科学习过程中获得以下的知识和能力： （1）掌握管理学、经济学和会计学的基本理论、基本知识； （2）掌握会计学的定性、定量分析方法； （3）具有较强的语言与文字表达、人际沟通、信息获取能力及分析和解决会计问题的基本能力； （4）熟悉国内外与会计相关的方针、政策和法规以及国际会计惯例与规则； （5）了解本学科的理论前沿和发展动态，具备较高的专业英语水平； （6）掌握文献检索、资料搜集的基本方法，具有初步研究和实际工作能力。 四、学制和学分要求 学制：四年。 学分要求：学生在校期间应修满140 学分，其中，必修课76 学分，毕业论文和毕业实习8学分，选修课56学分（含通识教育12 学分）。 五、学位授予 符合条件者，授予管理学学士学位。 六、专业主干（核心）课程 管理学、微观经济学、宏观经济学、管理信息系统、统计学、市场营销、经济法、计量经济学、会计学原理、财务管理、中级财务会计、成本与管理会计、审计学、高级财务会计和电算化会计等。 七、双语教学（中英文）课程 1、会计学（Accounting） 2、财务管理（Financial Management） 八、专业主要实验 1、计算机基础、foxpro数据库应用、会计学、财务管理、统计学、管理信息系统等课程安排上机练习和实习； 2、电算化会计分析与软件应用。 ----------专业最好文档，专业为你服务，急你所急，供你所需-------------

(完整版)经济增加值eva计算方法

EVA计算方法 说明: 经济增加值(EVA)＝税后净营业利润（NOPAT）－资本成本（cost of capital） 资本成本＝资本×资本成本率 由上知，计算EVA可以分做四个大步骤：（1）税后净营业利润（NOPAT）的计算; (2)资本的计算；(3)资本成本率的计算；（4）EVA的计算。下面列出EVA的计算步骤，并以深万科（0002）为例说明EVA（2000年）的计算。 深万科（0002）简介： 公司名称：万科企业股份有限公司公司简称：深万科Ａ上市日期：1991-01-29 上市地点：上海证券交易所行业：房地产业股本结构：A 股398711877股，B股121755136 股，国有股、境内法人股共110504928股，股权合计数：630971941股。 一、税后净营业利润（NOPAT）的计算 1．以表格列出的计算步骤 下表中，最左边一列（以IS开头）代表损益表中的利润计算步骤，最右边一列（以NOPAT开头）代表计算EVA所用的税后净营业利润（NOPAT）的计算步骤。空格代表在计算相应指标（如NOPAT）的步骤中不包含该行所对应的项。

损益表中的利润计算步骤 税后净营业 利润 （NOPAT） 的计算步骤主营业务收入 - 销售折扣和折让- - 主营业务税金及附加- - 主营业务成本- 主营业务利润 + 其它业务利润+ 当年计提或冲销的坏帐准备+ - 当年计提的存货跌价准备 - 管理费用- - 销售费用- = 营业利润/调整后的营业利润 + 投资收益+

= 总利润/税前营业利润 - EVA税收调整* - = 净利润/税后净营业利润 2. 计算公式：(蓝色斜体代表有原始数据，紫色下划线代表此数据需由原始数据推算出) （1）税后净营业利润=主营业务利润＋其他业务利润＋当年计提或冲销的坏帐准备—管理费用—销售费用＋长期应付款，其他长期负债和住房公积金所隐含的利息＋投资收益—EVA税收调整 注：之所以要加上长期应付款，其他长期负债和住房公积金所隐含的利息是因为sternstewart公司在计算长期负债的利息支出时，所用的长期负债中包含了其实不用付利息的长期应付款，其他长期负债和住房公积金。即，高估了长期负债的利息支出，所以需加回。 （2）主营业务利润＝主营业务收入—销售折扣和折让—营业税金及附加—主营业务成本 注: 主营业务利润已在sternstewart公司所提供的原始财务数据中直接给出 (3)EVA税收调整=利润表上的所得税＋税率×（财务费用＋长期应

武汉大学软件工程一级学科攻读硕士学位培养方案(优选.)

软件工程一级学科攻读硕士学位 研究生培养方案 一、培养目标 培养德、智、体全面发展的软件工程领域的专门人才。要求学生较好地学习与掌握马列主义、毛泽东思想和邓小平理论，热爱祖国、遵纪守法、品德良好；在软件工程学科掌握坚实的基础理论和系统的专门知识，比较熟练地掌握和运用一门外语，具有较宽的知识面，了解当前国内外本学科最新前沿，具有从事基础性、理论性科学研究和教学工作的能力，能够在本学科领域做出创造性的成果；身心健康。 二、研究方向 1.软件工程理论 主要研究软件工程形式化方法、软件自动生成和演化、软件分析建模与验证、软件行为学、软件互操作性理论、方法与标准等。 2.软件工程技术 主要研究软件需求工程、软件方法学、软件规范语言、软件体系结构、软件测试与质量保证、软件重用与再工程、软件工程环境与开发工具、面向领域的软件工程方法与技术等。 3.软件工程管理 主要研究软件配置和质量管理、软件过程管理、软件项目管理、软件度量方法与技术等。 4.软件服务工程 主要研究软件服务的理论、方法、技术与应用，软件工程过程服务、面向服务的计算及服务工程。 5.语义软件工程 主要研究支持语义描述的程序设计语言以及语义驱动的软件开发理论、方法和技术，研制支持语义程序设计的软件工程环境与开发工具。 6.Web信息管理 主要研究Web数据建模理论、Web数据的获取、组织、查询与检索技术，研制语义信息的管理系统和以语义搜索为基础的应用服务。 三、学习年限 学制三年，最长学习年限不超过四年。申请提前毕业者在校最低学习年限不低于两年。 四、课程设置及学分 本学科硕士研究生应修满的总学分不少于42学分。其中课程总学分不少于30学分（公共必修课8学分，学科通开课不少于5学分，研究方向必修课不少于8学分，其余为选修课学分）；实践环节2学分（委培类研究生可免修）；学位论文10学分。 跨专业入学和以同等学力入学的研究生，须补修本方案指定的本科生必修课至少2门并取得合格以上成绩，该成绩不计入学分。

标准正态分布的密度函数样本

幻灯片1 正态分布 第二章 第七节 一、标准正态分布的密度函数 二、标准正态分布的概率计算 三、一般正态分布的密度函数 四、正态分布的概率计算幻灯片2 正态分布的重要性正态分布是概率论中最重要的分布, 这能够由 以下情形加以说明: ⑴ 正态分布是自然界及工程技术中最常见的分布之一, 大量的随机现象都是服从或近似服从正态分布的．能够证明, 如果一个随机指标受到诸多因素的影响, 但其中任何一个因素都不起决定性作用, 则该随机指标一定服从或近似服从正态分布． 这些性质是其它 ⑵ 正态分布有许多良好的性质, 许多分布所不具备的． ⑶ 正态分布能够作为许多分布的近似分布．幻灯片3 －标准正态分布下面我们介绍一种最重要的正态分布 一、标准正态分布的密度函数若连续型随机变量X 的密度函数为定义 则称X 服从标准正态分布,

记为标准正态分布是一种特别重要的它的密度函数经常被使用, 分布。 幻灯片4 密度函数的验证 则有 ( 2) 根据反常积分的运算有能够推出 幻灯片5 标准正态分布的密度函数的性质若随机变量 , X 的密度函数为 则密度函数的性质为: 的图像称为标准正态( 高斯) 曲线幻灯片6 随机变量 由于 由图像可知, 阴影面积为概率值。对同一长度的区间 , 若这区间越靠近 其对应的曲边梯形面积越大。标准正态分布的分布规律时”中间多, 两头少” . 幻灯片7 二、标准正态分布的概率计算 1、分布函数分布函数为幻灯片8 2、标准正态分布表书末附有标准正态分布函数数值表, 有了它, 能够解决标准正态分布的概率计算.表中给的是x > 0时，①(x)的值. 幻灯片9 如果由公式得令则幻灯片10

怎样理解分布函数

怎样理解分布函数 概率论中一个非常重要的函数就是分布函数,知道了随机变量的 分布函数,就知道了它的概率分布,也就可以计算概率了。 一、理解好分布函数的定义: F(x)=P(X≤x), 所以分布函数在任意一点x的值,表示随机变量落在x点左边(X≤x)的概率。它的定义域是(-∞,+∞),值域是[0,1]. 二、掌握好分布函数的性质: (1)0≤F(x)≤1; (2)F(+∞)=1,F(-∞)=0; 可以利用这条性质确定分布函数中的参数,例如: 设随机变量X的分布函数为:F(x)=A+Barctanx,求常数A与B. 就应利用本性质计算出A=1/2,B=1/π. (3)单调不减; (4)右连续性。 三、会利用分布函数求概率 在利用分布函数求概率时,以下公式经常利用。

(1)P(a

经济增加值(eva)计算方式 (四)(Economic value added (EVA) calculation (four))

经济增加值(eva)计算方式 (四)（Economic value added (EVA) calculation (four)） Next, the calculation method of economic value added is introduced The calculation model of EVA is given below. Computational model of 1 and EVA Economic value added = net operating profit after tax - cost of capital = net operating profit after tax - total capital * weighted average cost of capital Among them: Net operating profit after tax net profit after tax interest expense + = + + minority income this year amortization of goodwill + deferred tax credit balances increase reserve balances increased + + other capitalized research and development costs, capitalized research and development costs in the years of amortization Total capital = common equity + minority interests + deferred tax credit (debit balance is negative) + + (cumulative amortization of goodwill reserve inventory impairment provision for bad debts, etc.) + + + capitalization amount of short-term loans for research and development costs of long term loan + short-term long-term loans due in part

武汉大学研究生导师信息

以下是软件工程重点实验室老师的姓名、性别、职称、专业名称和研究方向、联系方式： 1 丁立新男教授计算机软件与理论智能计算、智能信息处理 lxding@https://www.sodocs.net/doc/c015430105.html, 2胡继承男教授计算机软件与理论嵌入式系统开发方法与技术 jicheng@https://www.sodocs.net/doc/c015430105.html, 3 何克清男教授计算机软件与理论面向服务的软件工程理论与方法、软件复杂系统、软件产业基础设施中的关键技术hekeqing@https://www.sodocs.net/doc/c015430105.html, 4李兵男教授计算机软件与理论复杂系统的软件工程、系统集成、复杂网络 libing@https://www.sodocs.net/doc/c015430105.html, 5 李德毅男院士计算机软件与理论计算机工程、人工智能 libing@https://www.sodocs.net/doc/c015430105.html, 6 吕金虎男教授计算机软件与理论复杂系统与复杂网络 jhlu@https://www.sodocs.net/doc/c015430105.html, 7 刘梦赤男教授计算机软件与理论 Web和数据库技术 mengchi@https://www.sodocs.net/doc/c015430105.html, 8 刘进男副教授计算机软件与理论互联网上的软件工程、文化计算、知识网格与协作演化Typhoon2008@https://www.sodocs.net/doc/c015430105.html, 9 李元香男教授计算机软件与理论并行计算、演化计算 yxli@https://www.sodocs.net/doc/c015430105.html, 10 李旭晖男副教授计算机软件与理论复杂数据管理与程序设计语言lixuhui@https://www.sodocs.net/doc/c015430105.html, 11 梁鹏男副教授计算机软件与理论软件体系结构、服务需求工程 liangp@https://www.sodocs.net/doc/c015430105.html, 12 刘婧女副教授计算机软件与理论软件工程、数据挖掘方法与应用 J_liu@https://www.sodocs.net/doc/c015430105.html, 13 彭蓉女教授计算机软件与理论软件工程、安全需求工程、系统集成、软件过程管理rongpeng@https://www.sodocs.net/doc/c015430105.html, 14 钱铁云女副教授计算机软件与理论信息检索、数据挖掘qty@https://www.sodocs.net/doc/c015430105.html, 15 吴志健男教授计算机软件与理论智能计算、演化计算 zjwu9551@https://www.sodocs.net/doc/c015430105.html, 16 许承瑜男教授计算机软件与理论语意计算、语意软件 psheu@https://www.sodocs.net/doc/c015430105.html, 17 曾承男副教授计算机软件与理论信息检索、多媒体、云计算、Web服务、数据库zengc@https://www.sodocs.net/doc/c015430105.html, 18 应时男教授计算机软件与理论软件工程、软件体系结构、Web应用软件开发 yingshi@https://www.sodocs.net/doc/c015430105.html, 19周国富男副教授计算机软件与理论计算语义、petri网、需求工程、软件可信性 gfzhou@https://www.sodocs.net/doc/c015430105.html, 欢迎大家选这些老师做导师！

经济增加值EVA计算方法

EVA 计算方法 说明: 经济增加值(EV A)＝税后净营业利润（NOPA T ）－资本成本（cost of capital ） 资本成本＝资本×资本成本率 由上知，计算EV A 可以分做四个大步骤： （1）税后净营业利润（NOPA T ）的计算; (2)资本的 计算； (3)资本成本率的计算； （4）EV A 的计算。下面列出EV A 的计算步骤，并以深万科（0002）为例说明EV A （2000年）的计算。 深万科（0002）简介： 公司名称：万科企业股份有限公司 公司简称：深万科Ａ 上市日期：1991-01-29 上市地点：上海证券交易所 行业：房地产业 股本结构：A 股398711877股，B 股121755136 股，国有股、境内法人股共110504928股，股权合计数：630971941股。 一、税后净营业利润（NOPA T ）的计算 1． 以表格列出的计算步骤 下表中，最左边一列（以IS 开头）代表损益表中的利润计算步骤，最右边一列（以NOPA T 开头）代表计算EV A 所用的税后净营业利润（NOPA T ）的计算步骤。空格代表在计算相应指标（如NOPA T ）的步骤中不包含该行所对应的项。 损益表中的利润计算步骤 税后净营业 利润 （NOPA T ）的计算步骤 主营业务收入 - 销售折扣和折让 - - 主营业务税金及附加 - - 主营业务成本 - 主营业务利润 - 管理费用 - - 销售费用 - = 营业利润/调整后的营业利润 + 投资收益 + = 总利润/税前营业利润 - EVA 税收调整* - = 净利润/税后净营业利润

2.计算公式：(蓝色斜体代表有原始数据，紫色下划线代表此数据需由原始数据推算出) （1）税后净营业利润=主营业务利润＋其他业务利润＋当年计提或冲销的坏帐准备—管理费用—销售费用＋长期应付款，其他长期负债和住房公积金所隐含的利息＋投资收益—EV A 税收调整 注：之所以要加上长期应付款，其他长期负债和住房公积金所隐含的利息是因为sternstewart公司在计算长期负债的利息支出时，所用的长期负债中包含了其实不用付利息的长期应付款，其他长期负债和住房公积金。即，高估了长期负债的利息支出，所以需加回。 （2）主营业务利润＝主营业务收入—销售折扣和折让—营业税金及附加—主营业务成本注: 主营业务利润已在sternstewart公司所提供的原始财务数据中直接给出 (3)EV A税收调整=利润表上的所得税＋税率×（财务费用＋长期应付款，其他长期负债 和住房公积金所隐含的利息＋营业外支出－营业外收入－补贴收入） (4)长期应付款，其他长期负债和住房公积金所隐含的利息＝长期应付款，其他长期负债 和住房公积金×3～5 年中长期银行贷款基准利率 长期应付款，其他长期负债和住房公积金=长期负债合计—长期借款—长期债券 税率=0.33（从1998年，1999年和2000年） 说明：上面计算公式所用数据大多直接可以在sternstewart公司所提供的原始财务数据中找到（主营业务利润已直接给出）。而长期应付款，其他长期负债和住房公积金所隐含的利息需由原始财务数据推算得出。 3. 计算深万科的税后净营业利润（NOPAT 2000年） 首先计算出需由其他原始财务数据推算的间接数据项－长期应付款，其他长期负债和住房公积金所隐含的利息和EV A税收调整，然后利用计算结果及其他数据计算出NOPA T. （1）长期应付款，其他长期负债和住房公积金所隐含的利息的计算； 单位：元 长期负债合计123895991.54 减：长期借款80000000.00 减：长期债券 ――――――――――――――――――――――――――――― 长期应付款，其他长期负债和住房公积金43895991.54 乘：3～5 年中长期银行贷款基准利率 6.03％ 长期应付款，其他长期负债2646928.29 和住房公积金所隐含的利息 （2）EV A税收调整的计算； 财务费用1403648.37 加：长期应付款，其他长期负债2646928.29 和住房公积金所隐含的利息 加：营业外支出6595016.31 减：营业外收入23850214.53

武汉大学2013级本科软件工程试卷

武汉大学计算机学院 2014-2015学年度第二学期 2013级 《软件工程》期末考试试卷（A卷） 专业：________________________ 姓名：______________ 学号：__________________ ??????????注意：请将所有答案均写在答题纸上，并标明题号??????????一．选择（单选）填空题（共30分，第1-28题为每小题1分；第29题为2分） 软件生产的复杂性和高代价，使大型软件的生产出现危机，下述都是软件危机的主要表现，除了 1. 。产生软件危机的原因主要有 2. 。为解决软件危机，人们提出了软件工程的方法，即用工程化的原则指导软件的生产、维护和管理，以达到 3. 的目标。 1. （A）生产成本过高（B）开发进度难以控制 （C）质量难以保证（D）硬件发展滞后，使软件产品的性能达不到用户要求 2. （A）不重视需求，需求获取困难（B）开发过程的管理困难 （C）生产过程缺乏科学的方法和工具（D）以上都是 3. （A）节省开发成本（B）缩短开发周期 （C）提高软件质量（D）经济地开发出高质量软件产品 为便于进行有效地软件开发和管理，项目开发一般采用特定的软件过程模型。瀑布模型是利用 4. 方法控制开发过程复杂性的软件过程模型，它适用于 5. 的项目。而 6. 模型的优势在于快速完善和确定用户需求，从而降低了由于需求问题带来的软件开发风险，是一种实用的开发技术。 4. （A）项目划分（B）阶段划分（C）团队划分（D）成本划分 5. （A）需求难以获取（B）需求经常变动（C）需求比较熟悉（D）风险很大 6. （A）原型（B）增量（C）迭代（D）喷泉 可行性研究是 7. 阶段的重要步骤，其目的是 8. 。它的主要任务有 9. 。为此，通常需要计算投资回收期，它是指 10. 。 7. （A）软件定义（B）软件计划（C）需求分析（D）软件管理 8. （A）证明软件开发项目可行（B）证明软件开发项目不可行 （C）确定软件开发项目要不要做（D）深入调研项目的用户需求 9. （A）成本—效益分析（B）资源分析和风险分析 （C）分析比较各种解决方案（D）以上都是 10.（A）项目投资开始到停止投资的时间区间（B）项目开始到产生经济效益的时间区间 （C）项目开始到完成所需的时间（D）项目的累计经济效益等于投资额所需的时间结构化分析（SA）、结构化设计（SD）、Jackson方法，都是传统的软件开发过程中常用

武汉大学-软件工程课程设置

软件工程课程设置大一： 英语听说（专业必修） 大学英语（公共必修） 体育（公共必修） 军事理论（公共必修） 高等数学（公共必修） 线性代数（公共必修） 思想道德修养和法律基础（公共必修） 马克思主义基本原理（公共必修） 中国近现代史纲要（公共必修） C++程序设计（专业必修） 离散数学（专业必修） 计算机系统导论（专业必修） 信息系统导论（专业选修） 大二： 体育（公共必修） 大学英语（公共必修） 概率论与数理统计B（公共必修） 毛泽东思想、邓小平理论和“三个代表”重要思想概论（公共必修）面向对象的程序设计（专业必修） 计算机组织与体系结构（专业必修） 用户界面设计与测试（专业必修） 数据库系统（专业必修） 数据库课程实践（专业必修） 操作系统原理（专业必修） 数据结构与算法（专业必修） 编译技术及应用（专业必修） 数字电路（专业选修） UML及软件建模（专业选修） 计算机接口与通信（专业选修）

大三： 软件工程（专业必修） 网络及分布式计算（专业必修）网络工程与编程实践（专业必修）解释器构造（专业必修） 系统级别编程（专业必修） Unix系统程序设计（专业选修）模式识别（专业选修） 数字图像处理（专业选修） C#程序设计（专业选修） 日语（专业选修） 信息安全（专业选修） 嵌入式软件技术（专业选修） 计算机辅助艺术设计（专业选修）XML及其应用（专业选修） 管理沟通（专业选修） 游戏架构与编程（专业选修） 软件系统开发课程： SSD1 信息系统导论 SSD2计算机系统导论 SSD3面向对象编程与设计 SSD4以用户为中心的设计与测试SSD5数据结构与运算 SSD6系统级别编程 SSD7数据库系统 SSD8网络与分配计算 SSD9软件规范，测试与维护SSD10软件项目组织与管理

经济增加值EVA的计算方法

EV A计算方法 说明: 经济增加值(EV A)＝税后净营业利润（NOPAT）－资本成本（cost of capital） 资本成本＝资本×资本成本率 由上知，计算EV A可以分做四个大步骤： （1）税后净营业利润（NOPAT）的计算; （2）资本的计算； （3）资本成本率的计算； （4）EV A的计算。 下面列出EV A的计算步骤，并以深万科（0002）为例说明EV A（2000年）的计算。 深万科（0002）简介： 公司名称：万科企业股份有限公司公司简称：深万科Ａ上市日期：1991-01-29 上市地点：上海证券交易所行业：房地产业股本结构：A股398711877 股，B股121755136 股，国有股、境内法人股共110504928股，股权合计数：630971941股。一、税后净营业利润（NOPAT）的计算 1．以表格列出的计算步骤 下表中，最左边一列（以IS开头）代表损益表中的利润计算步骤，最右边一列（以NOPA T 开头）代表计算EV A所用的税后净营业利润（NOPA T）的计算步骤。空格代表在计算相 应指标（如NOPA T）的步骤中不包含该行所对应的项。 损益表中的利润计算步骤 税后净营业 利润 （NOPAT） 的计算步骤主营业务收入 - 销售折扣和折让- - 主营业务税金及附加- - 主营业务成本- 主营业务利润 - 管理费用- = 营业利润/调整后的营业利润 + 投资收益+

= 总利润/税前营业利润 = 净利润/税后净营业利润 2.计算公式：(蓝色斜体代表有原始数据，紫色下划线代表此数据需由原始数据推算出) （1）税后净营业利润=主营业务利润＋其他业务利润＋当年计提或冲销的坏帐准备—管理费用—销售费用＋长期应付款，其他长期负债和住房公积金所隐含的利息＋投资收益—EV A 税收调整 注：之所以要加上长期应付款，其他长期负债和住房公积金所隐含的利息是因为sternstewart公司在计算长期负债的利息支出时，所用的长期负债中包含了其实不用付利息的长期应付款，其他长期负债和住房公积金。即，高估了长期负债的利息支出，所以需加回。 （2）主营业务利润＝主营业务收入—销售折扣和折让—营业税金及附加—主营业务成本注: 主营业务利润已在sternstewart公司所提供的原始财务数据中直接给出 (3)EVA税收调整=利润表上的所得税＋税率×（财务费用＋长期应付款，其他长期负债 和住房公积金所隐含的利息＋营业外支出－营业外收入－补贴收入） (4)长期应付款，其他长期负债和住房公积金所隐含的利息＝长期应付款，其他长期负债 和住房公积金×3～5 年中长期银行贷款基准利率 长期应付款，其他长期负债和住房公积金=长期负债合计—长期借款—长期债券 税率=0.33（从1998年，1999年和2000年） 说明：上面计算公式所用数据大多直接可以在sternstewart公司所提供的原始财务数据中找到（主营业务利润已直接给出）。而长期应付款，其他长期负债和住房公积金所隐含的利息需由原始财务数据推算得出。 3. 计算深万科的税后净营业利润（NOPAT 2000年） 首先计算出需由其他原始财务数据推算的间接数据项－长期应付款，其他长期负债和住房公积金所隐含的利息和EV A税收调整，然后利用计算结果及其他数据计算出NOPA T. （1）长期应付款，其他长期负债和住房公积金所隐含的利息的计算； 单位：元 长期负债合计123895991.54 减：长期借款80000000.00 减：长期债券 ――――――――――――――――――――――――――――― 长期应付款，其他长期负债和住房公积金43895991.54 乘：3～5 年中长期银行贷款基准利率 6.03％ 长期应付款，其他长期负债2646928.29 和住房公积金所隐含的利息 （2）EV A税收调整的计算； 财务费用1403648.37

标准正态分布的密度函数

正态分布 第二章 第七节 一、标准正态分布的密度函数 二、标准正态分布的概率计算 三、一般正态分布的密度函数 四、正态分布的概率计算 幻灯片2 正态分布的重要性正态分布是概率论中最重要的分布， 这可以由 以下情形加以说明： ⑴正态分布是自然界及工程技术中最常见的分布 之一， 大量的随机现象都是服从或近似服从正态分布的． 可以证明， 如果一个随机指标受到诸多因素的影响, 但其中任何一个因素都不起决定性作用， 则该随机指标 一定服从或近似服从正态分布． 这些性质是其它 ⑵正态分布有许多良好的性质， 许多分布所不具备的． ⑶正态分布可以作为许多分布的近似分布． 幻灯片3 －标准正态分布 下面我们介绍一种最重要的正态分布 一、标准正态分布的密度函数 若连续型随机变量X的密度函数为 定义 则称X服从标准正态分布， 记为 标准正态分布是一种特别重要的 它的密度函数经常被使用， 分布。 幻灯片4 密度函数的验证 则有 （2）根据反常积分的运算有 可以推出 幻灯片5 标准正态分布的密度函数的性质

，X的密度函数为 则密度函数的性质为： 的图像称为标准正态（高斯）曲线。 幻灯片6 随机变量 由于 由图像可知，阴影面积为概率值。 对同一长度的区间 ，若这区间越靠近 其对应的曲边梯形面积越大。 标准正态分布的分布规律时“中间多，两头少”. 幻灯片7 二、标准正态分布的概率计算 1、分布函数 分布函数为 幻灯片8 2、标准正态分布表 书末附有标准正态分布函数数值表，有了它，可以解决标准正态分布的概率计算. 表中给的是x > 0时, Φ(x)的值. 幻灯片9 如果 由公式得 令 则 幻灯片10 例1 解 幻灯片11 由标准正态分布的查表计算可以求得， 当X～N(0,1)时， 这说明，X 的取值几乎全部集中在[-3,3]区间内，超出这个范围的可能性仅占不到0.3%. 幻灯片12 三、一般正态分布的密度函数 如果连续型随机变量X的密度函数为 （其中 为参数） 的正态分布，记为 则随机变量X服从参数为 所确定的曲线叫 作正态(高斯）曲线. 幻灯片13

2016武汉大学软件工程重点

Ch1 1.文档 分类：开发文档、维护文档、用户文档、管理文档 作用：记录软件开发过程的标准描述，解决不可视性；通信和交流；管理和维护；用户服务 文档是影响软件可维护性的决定性因素，所以维护期间文档比程序代码重要 用户文档描述系统功能和使用方法，不关心具体如何实现 系统文档描述系统设计、实现和测试等各方面的内容。 2.软件特点 更依赖人；开发成本、进度难估计；正确性难保证；维护困难；不磨损不老化 3.软件定义 软件是能够完成预定功能和性能的可执行的计算机程序和使程序正常执行所需要的数据，加上描述软件开发过程及其管理、程序的操作和使用的有关文档。 4.软件生产过程模型： 瀑布模型优点：规范管理开发过程；文档驱动缺点：初期系统的需求难以完全确定；文档驱动；周期长特点：需求固定；周期长；文档驱动适用范围：需求固定，技术成熟 原型模型、快速原型法针对：软件开发初期需求难以确定优点：用户参与；快速缺点：快速；对开发环境要求高适用范围：已有产品；简单而熟悉的领域；有快速原型开发工具；进行产品移植或升级 螺旋模型降低风险优点：风险驱动；质量保证；利于维护缺点：对开发人员要求高；用户接受“演化”方法难适用范围：庞大、复杂、高风险的系统；内部开发的大规模软件项目 增量模型特点：开放式（利于维护），对开发人员水平要求高优点：任务或功能模块驱动，可以分阶段提交产品缺点：条件比较苛刻（精心的设计）适用范围：需求可能发生变化，分阶段交付给用户；分析设计人员对应用领域不熟悉；中高等风险项目；用户可参与到整个软件开发过程中；使用面向对象或第四代编程语言；软件公司有较好的类库、构件库 喷泉模型面向对象生命周期模型特点：迭代、无缝 组合模型 5.软件生产仍面临三大问题。是哪三大问题造成问题的根本原因有哪些解决问题的方法

16种常见概率分布概率密度函数、意义及其应用

目录 1. 均匀分布 (1) 2. 正态分布（高斯分布） (2) 3. 指数分布 (2) 4. Beta分布（：分布） (2) 5. Gamm 分布 (3) 6. 倒Gamm分布 (4) 7. 威布尔分布（Weibull分布、韦伯分布、韦布尔分布） (5) 8. Pareto 分布 (6) 9. Cauchy分布（柯西分布、柯西-洛伦兹分布） (7) 2 10. 分布（卡方分布） (7) 8 11. t分布................................................ 9 12. F分布 ............................................... 10 13. 二项分布............................................ 10 14. 泊松分布（Poisson 分布）............................. 11 15. 对数正态分布........................................

1. 均匀分布 均匀分布X ~U（a,b）是无信息的，可作为无信息变量的先验分布。

2. 正态分布（高斯分布） 当影响一个变量的因素众多，且影响微弱、都不占据主导地位时，这个变量 很可能服从正态分布，记作 X~N （」f 2）。正态分布为方差已知的正态分布 N （*2）的参数」的共轭先验分布。 1 空 f （x ）： —— e 2- J2 兀 o' E(X)， Var(X) _ c 2 3. 指数分布 指数分布X ~Exp （ ）是指要等到一个随机事件发生，需要经历多久时间。其 中，.0为尺度参数。指数分布的无记忆性： Plx s t|X = P{X t}。 f （X ）二 y o i E(X) 一 4. Beta 分布（一：分布） f （X ）二 E(X) Var(X)= (b-a)2 12 Var(X)二 1 ~2

经济增加值eva计算方法

EVA 计算方法 说明: 经济增加值（EVA ）=税后净营业利润（NOPAT ）—资本成 本（cost of capital ） 资本成本=资本x 资本成本率 由上知，计算EVA 可以分做四个大步骤： （1 ）税后净 营 业利润（NOPAT ）的计算;（2）资本的计算；（3）资本成本率的计算； （4） EVA 的计算。下面列出EVA 的计算步骤，并以深万科（0002 ） 为例说明EVA （2000年）的计算。 深万科（0002 ）简介： 公司名称：万科企业股份有限公司 A 上市日期：1991-01-29 股 398711877 股，B 股 121755136 股共110504928 股，股权合计数：630971941 股 一、税后净营业利润（NOPAT ）的计算 1 .以表格列出的计算步骤 下表中，最左边一列（以IS 开头）代表损益表中的利润计算步骤， 最右边一列（以NOPAT 开头）代表计算EVA 所用的税后净营业利 润（NOPAT ）的计算步骤。空格代表在计算相应指标（如NOPAT ） 的步骤中不包含该行所对应的 公司简称：深万科 上市地点：上海证券交 易所 行业：房地产业 股本结构：A 股，国有股、境内法人

项。

= 总利润/税前营业利润

-EVA税收调整* - 少数股东权益 = 净利润/税后净营业利润 2.计算公式：（蓝色斜体代表有原始数据，紫色下划线代表此数据需 由原始数据推算出） （1）税后净营业利润二主营业务利润+其他业务利润+当年计提或冲销的坏帐准备一管理费用一销售费用+长期应付款，其他长期负债和住房公积金所隐含的利息 +投资收益一EVA税收调整 注：之所以要加上长期应付款，其他长期负债和住房公积金所隐含的利息是因为sternstewart公司在计算长期负债的利息支出时，所用的长期负债中包含了其实不用付利息的长期应付款，其他长期负债和住房公积金。即，高估了长期负债的利息支出，所以需加回。 （2）主营业务利润=主营业务收入一销售折扣和折让一营业税金及附加一主营业务成本 注：主营业务利润已在sternstewart公司所提供的原始财务数据中直接给出 ⑶EVA税收调整二利润表上的所得税+税率x（财务费用+长期应 付款，其他长期负债和住房公积金所隐含的利息 +营业外支出- 营业外收

武汉大学2018年依据澳门四校联考成绩招收澳门学生办法

武汉大学2018 年依据澳门“四校联考”成绩 招收澳门学生办法 根据《教育部办公厅关于在部分高校开展采用澳门“四校联考”成绩录取澳门学生试点工作的通知》（教学厅[2018]2 号）精神，我校2018年试行采用澳门“四校联考”成绩，招收符合相关条件的澳门高中毕业生。 一、报名资格 1.持澳门永久性或非永久性居民身份证和《港澳居民来往内地通行证》； 2.需参加2018 年“澳门四高校联合入学考试”（以下简称“四校联考”）。 二、报名时间和方式 符合报名资格的考生请于2018 年6 月19日前登录武汉大学本科招生服务系统（https://www.sodocs.net/doc/c015430105.html,）网上报名并上传有关材料，所有报名材料请按顺序依次扫描合并为同一PDF 文档。 材料如下： 1.武汉大学2018 年澳门“四校联考”考生入学申请表 2.《港澳居民来往内地通行证》影印本；

3.澳门永久性或非永久性居民身份证正反面影印本； 4.高中加盖学校公章的预毕业证明； 5.澳门“四校联考”成绩单，需加盖学校公章； 6.中学阶段课外活动、社会实践和个人兴趣特长，附获奖证书影印本和其他相关证明材料。 三、招生计划和专业 2018 年我校计划招收澳门“四校联考”生5名，具体招生专业详见附件，考生依据自己兴趣选择其中2个作为自己的志愿。 四、录取条件 1.中文、英文、数学三门课考试成绩排名均位于参加考试考生的前25%。 2.报考中国语言文学类专业的考生，还需参加中文附加卷考试，并且成绩位于参加考试考生的前50%；报考理工类所有专业的考生，还需参加数学附加卷考试，并且成绩位于参加考试考生的前50%。 在同时满足以上条件的考生中，按照中文、英文、数学三科正卷总分从高到低择优录取。 五、收费标准 被录取的学生入学时，应缴纳学费和杂费，收费标准与内地同专业学生标准一致。 六、其它 1．学生与同专业内地学生同住，并按相同标准缴纳住宿费；

16种常见概率分布概率密度函数、意义及其应用

目录 1. 均匀分布 ...................................................................................................... 1 2. 正态分布（高斯分布） ........................................................................... 2 3. 指数分布 ...................................................................................................... 2 4. Beta 分布（β分布） .............................................................................. 2 5. Gamma 分布 .............................................................................................. 3 6. 倒Gamma 分布 ......................................................................................... 4 7. 威布尔分布(Weibull 分布、韦伯分布、韦布尔分布) ..................... 5 8. Pareto 分布 ................................................................................................. 6 9. Cauchy 分布（柯西分布、柯西-洛伦兹分布） (7) 10. 2χ分布（卡方分布） (7) 11. t 分布 ......................................................................................................... 8 12. F 分布 ........................................................................................................ 9 13. 二项分布 ................................................................................................ 10 14. 泊松分布（Poisson 分布） .............................................................. 10 15. 对数正态分布 ....................................................................................... 11 1. 均匀分布 均匀分布~(,)X U a b 是无信息的，可作为无信息变量的先验分布。 1 ()f x b a =-

正态分布概率公式(部分)

Generated by Foxit PDF Creator ? Foxit Software https://www.sodocs.net/doc/c015430105.html, For evaluation only.
图 62正态分布概率密度函数的曲线 正态曲线可用方程式表示。 n 当 →∞时，可由二项分布概率函数方程推导出正态 分布曲线的方程：
fx= （61 ） () .6
式中： x—所研究的变数； fx —某一定值 x出现的函数值，一般称为概率 () 密度函数 （由于间断性分布已转变成连续性分布，因而我们只能计算变量落在某 一区间的概率， 不能计算变量取某一值， 即某一点时的概率， 所以用 “概率密度” 一词以与概率相区分），相当于曲线 x值的纵轴高度； p—常数，等于 31 .4 19……； e— 常数，等于 2788……； μ 为总体参数，是所研究总体 5 .12 的平均数， 不同的正态总体具有不同的 μ ， 但对某一定总体的 μ 是一个常数； δ 也为总体参数， 表示所研究总体的标准差， 不同的正态总体具有不同的 δ ， 但对某一定总体的 δ 是一个常数。 上述公式表示随机变数 x的分布叫作正态分布， 记作 N μ ,δ2 )， “具 ( 读作 2 平均数为 μ，方差为 δ 的正态分布”。正态分布概率密度函数的曲线叫正态 曲线，形状见图 62。 （二）正态分布的特性
1、正态分布曲线是以 x μ 为对称轴，向左右两侧作对称分布。因 =
的
数值无论正负， 只要其绝对值相等， 代入公式 61 ） （ .6 所得的 fx 是相等的， () 即在平均数 μ 的左方或右方，只要距离相等，其 fx 就相等，因此其分布是 () 对称的。在正态分布下，算术平均数、中位数、众数三者合一位于 μ 点上。