写出只用点Z-Buffer（一个变量）的消隐算法，比较其和传统Z-buffer(一个二维数组)的消隐算法的区别？

编写一个Student类，要求：

(1)类中成员变量有name(String)，age(int);

(2)写出2个构造方法，一个无参，一个带参数;

(3)写出对应的set和get方法;

(4)在main()方法中创建一个对象p。

写出二次型的矩阵，并将这个二次型化为一个与它等价的二次型，使后者只含变量的平方项。

研究一个长度为M点的有限长序列x(n)。

我们希望计算求z变换在单位圆上N个等间隔点上的抽样，即在，k=0，1，…，N-1上的抽样。试对下列情况，找出只用一个N点DFT就能计算X(z)的N个抽样的方法，并证明之。

研究一个M点的有限长序列x(n):

求:变换在单位上N个等间隔点上的抽样.即在z=0.1...N上的抽样。试对下列情况.找出只用一个N点DFT就能计算X(z)的N个抽样的方法.并证明之;(1)N≤M，(2)N＞M

写出一个“供给与需求形式”的两方程系统，即方程的左边都是变量y₁(具体地讲是“数量”)：

(i)若a₁=0或a₂=0，解释为什么存在y₁的一个约简型。(记住y₁的一个约简型表达式就是外生变量和结构误差的一个线性函数。)若a₁≠0和a₂=0，求出y₂的约简型。

(ii)若a₁≠0，a₂≠0且a₁≠a₂，求出y₁的约简型。在这种情形下，y₂有约简型吗？

(iii)在供给与需求的例子中，a₁≠a₂的条件有可能满足吗？请解释。

研究一个长度为M点的有限长序列x(n)

计算Z变换在单位圆上N个等间隔点上的抽样，即在，k=0，1，…，N-1上的抽样。试对下列情况，找出只用一个N点DFT就能计算X(z)的N个抽样的方法，并证明之。

(1)N≤M，(2)N＞M。

分析 当时域序列点数为M，频域抽样点数为N点时，

利用TRAFFIC2.RAW中的月度数据估计如下方程：：

prcfat是事故导致的死亡率，spdlaw是一个虚拟变量，当车速增大到每小时65英里时取1，而beltlaw是另一个虚拟变量，当强制性的安全带政策被履行时取1。由于数据是月度数据，因此回归中还包括一系列月度的虚拟变量(未写出)以及失业率和一个月中的周末数(也未写出)。方程中的标准差是OLS估计中得到的标准差。

(i)通过上面的静态模型，安全带政策对于事故导致的死亡率有什么长期影响？影响是否显著？如果要得到更小的标准差，你应该怎么做？

(ii)通过动态模型，安全带政策对于事故导致的死亡率有什么长期影响？这个结果与静态模型中得到的结果相比有什么不同？

(iii)当二阶滞后项prcfa_t-2和一阶滞后项prcfa_t-1同时加入到模型中时，prcfa_t-2的系数是0.098，而标准差是0.110。在这种情况下，prcfa_t-2是否需要加入到模型中？