率.</p>
2.理解离散型随机变量及其概率分布的概念，掌握 0-1 分布、二项分布、几何分布、超几何</p>
分布、泊松(Poisson)分布及其应用.</p>
3.了解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.</p>
4.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，</p>
参数为λ（λ＞0）的指数分布的概率密度.</p>
5.会求随机变量函数的分布.</p>
三、多维随机变量及其分布。</p>
多维随机变量及其分布、二维离散型随机变量的概率分布、边缘分布和条件分布、二维连续</p>
型随机变量的概率密度、边缘概率密度和条件密度、随机变量的独立性和不相关性、常用二</p>
维随机变量的分布、两个及两个以上随机变量简单函数的分布.</p>
考试要求</p>
1.理解多维随机变量的概念，理解多维随机变量的分布的概念和性质，理解二维离散型随机</p>
变量的概率分布、边缘分布和条件分布，理解二维连续型随机变量的概率密度、边缘密度和</p>
条件密度，会求与二维随机变量相关事件的概率.</p>
2.理解随机变量的独立性及不相关性的概念，掌握随机变量相互独立的条件.</p>
3.掌握二维均匀分布，了解二维正态分布的概率密度，理解其中参数的概率意义.</p>
4.会求两个随机变量简单函数的分布，会求多个相互独立随机变量简单函数的分布.</p>
四、随机变量的数字特征</p>
随机变量的数学期望(均值)、方差、标准差及其性质、随机变量函数的数学期望、矩、协方</p>
差、相关系数及其性质.</p>
考试要求</p>
1.理解随机变量数字特征(数学期望、方差、标准差、矩、协方差、相关系数)的概念，会运</p>
用数字特征的基本性质，并掌握常用分布的数字特征.</p>
2.会求随机变量函数的数学期望.</p>
五、大数定律和中心极限定理</p>
切比雪夫(Chebyshev)不等式、切比雪夫大数定律、伯努利(Bernoulli)大数定律、辛钦</p>
(Khinchine)大数定律、棣莫弗-拉普拉斯(De Moivre-Laplace)定理、列维-林德伯格</p>
(Levy-Lindberg)定理.</p>
考试要求</p>
1.了解切比雪夫不等式.</p>
2.了解切比雪夫大数定律、伯努利大数定律和辛钦大数定律(独立同分布随机变量序列的大</p>
数定律).</p>
3.了解棣莫弗-拉普拉斯定理(二项分布以正态分布为极限分布)和列维-林德伯格定理(独立</p>
同分布随机变量序列的中心极限定理).</p>
六、数理统计的基本概念</p>
总体、个体、简单随机样本、统计量、样本均值、样本方差和样本矩、卡方分布、t 分布、</p>
F 分布、分位数、正态总体的常用抽样分布.</p>
考试要求</p>
1.理解总体、简单随机样本、统计量、样本均值、样本方差及样本矩的概念.</p>
2.了解卡方分布、t 分布和 F 分布的概念及性质，了解上侧α分位数的概念并会查表计算.</p>
3.了解正态总体的常用抽样分布.</p>
七、参数估计</p>
点估计的概念、估计量与估计值、矩估计法、最大似然估计法、估计量的评选标准、区间估</p>
计的概念、单个正态总体的均值和方差的区间估计、两个正态总体的均值差和方差比的区间</p>
估计.</p>
考试要求</p>
1.理解参数的点估计、估计量与估计值的概念.</p>
2.掌握矩估计法(一阶矩、二阶矩)和最大似然估计法.</p>
3.了解估计量的无偏性、有效性(最小方差性)和一致性(相合性)的概念，并会验证估计量的</p>
无偏性.</p>
4、理解区间估计的概念，会求单个正态总体的均值和方差的置信区间，会求两个正态总体</p>
的均值差和方差比的置信区间.</p>
八、假设检验</p>
显著性检验、假设检验的两类错误、单个及两个正态总体的均值和方差的假设检验.</p>
考试要求</p>
1.理解显著性检验的基本思想，掌握假设检验的基本步骤，了解假设检验可能产生的两类错</p>
误.</p>
2.掌握单个及两个正态总体的均值和方差的假设检验.</p>
1．甲公司委托乙公司研发某产品，乙公司指定员工李某承担此项研发任务。后来，为了加快研发进度，甲公司又派员工周某参与研发。李某和周某共同在研发过程中完成了一项发明创造。在没有任何约定的情形下，该发明创造申请专利的权利属于下列哪个公司或个人？</p>
一、考试组成</p>
网络空间安全专业综合共包括两门课的内容：数据结构与 C 语言程序设计、</p>
密码学与网络安全，一共为 150 分。</p>
二、数据结构与 C 语言程序设计部分的考试大纲</p>
（一）整体要求</p>
1．数据的逻辑结构与存储结构的基本概念；</p>
2．数据结构算法的定义、基本原理和性质，理解算法分析的基本概念，包</p>
括采用大 O 形式表示时间复杂度和空间复杂度；</p>
3．C 语言的特点以及 C 语言程序的组成；</p>
4．C 语言主要的数据类型，包括整型、实型、字符型等常量与变量和变量</p>
的赋值；理解原码、反码和补码；用 typedef 定义类型；</p>
5．C 语言各种类型数据之间的混合运算；</p>
6．C 语言算术表达式、关系表达式和逻辑表达式，表达式 sizeof 的含义。</p>
（二）知识要点</p>
1. 数据结构概述</p>
（1）数据的逻辑结构与存储结构的基本概念；</p>
（2）算法的定义、基本性质以及算法分析的基本概念，包括采用大 O 形式</p>
表示时间复杂度和空间复杂度。</p>
2. 线性表</p>
（1）线性关系，线性表的定义，线性表的基本操作；</p>
（2）线性表的顺序存储结构与链式存储结构（包括单(向)链表、循环链表和</p>
双向链表）的构造原理；</p>
（3）在以上两种存储结构的基础上对线性表实施的基本操作，包括顺序表</p>
的插入与删除、链表的建立、插入与删除、查找等操作对应的算法设计（含递归</p>
算法的设计）</p>
(/97862/97862754/10100671.html)</p>
。</p>