在lyanry的指导下快速学习了scilab的一些皮毛，趁着这个机会总结一下几个常用的曲线族的性质，否则再过两天，看的东西又还回去了。- -b

y=xe^-bx

特征： 最初上升较快，达到一个峰值，随后向0递减。

患者的带菌数量、传染病发病到根治患病人数等适用此模型。

临界点( 1/b, 1/be )，随着b的增大，峰值越来越小，到达峰值的速度越来越快。

y=a(1-e^-bx)

特征： 函数值逐渐增大，但增大的速度越来越小，逐渐平稳趋于一个平稳量。

克服空气阻力下降物体的速度、溶质逐渐溶入的溶液的浓度、被加热的有固定沸点的物体的温度等等适用此模型。

y=a为图像的水平渐近线，a即为平稳值，b越小，到达平稳值的速度越慢。

y=e^-(x-a)2/b

特征： 函数最大值1，在两侧呈正态分布。

概率论和数理统计的正态密度函数适用此模型。

临界点( a, 1 ),随着b的增大，图像峰越来越平缓，正态分布范围越来越大。

y=e^-axsin(bx)

特征： 形如正弦曲线，但振幅逐渐衰减。

阻尼简谐运动，比如有摩擦的钟摆，适用此模型。

周期为 2pi/b，a越大，振幅衰减得越快。