实例:一块长方形的金属板,四个顶点的坐标是 1,1),(5,1),(1,3),(5,3).在坐标原点处有一个火 焰,它使金属板受热.假定板上任意一点处的温 度与该点到原点的距离成反比.在(3,2)处有一个 蚂蚁,问这只蚂蚁应沿什么方向爬行才能最快到 达较凉快的地点? 问题的实质:应沿由热变冷变化最骤烈的方 向(即梯度方向)爬行

预测编码是根据信号的一些已知情况,预测信号可 能发生的情况。预测难免有误差,如果我们不直接对信 号编码,而是对预测的误差编码,若预测比较准确,误 差较小,那么预测编码就可以达到压缩数码的目的。 在文件传真时,文件为白纸黑字,如果前一个样点是白, 接着一个样点多半为白;如果前一个样点为黑后继的一 个样点也多半为黑。从条件概率来说,P(白/白)>P(白/黑 )或P(黑/黑)>P(白/黑)。因此若白样点已发生预测 白的可能性大。相反,若黑样点已产生预测黑的可能性 大。这样的预测,在大部分的情况下是对的而只要将部分 不对的进行编码就行了

第二单元点估计 一、学习目标 通过本课的学习,知道什么是点估计,点估计有哪两种方法,会用极大似然 估计求总体参数的估计值,知道无偏估计,能比较哪个估计量更有效 二、内容讲解 利用样本的统计量来估计总体的一些未知的常数,譬如总体的数学期望、方 差,这就是数理统计学中的点估计问题. 点估计的主要方法是矩估计和极大似然估计

为确定硅钢表面缺陷产生的工序,对硅钢裂纹处氧化圆点特性进行了实验研究.运用Gleeble1500模拟热轧裂纹连续降温过程,结果表明Q钢、W20钢热轧裂纹分别在1170℃和1160℃以上会产生细小氧化圆点.铸坯裂纹加热炉过程模拟发现其裂纹附近产生粗大的氧化圆点.能谱分析表明铸坯裂纹相对热轧裂纹来说存在明显的脱硅层,两种裂纹的氧化圆点在形貌、层厚以及氧化圆点附近脱硅性上存在较大差异,这种差别可作为判定硅钢缺陷生成工序的参考依据

4-1点的投影 基本几何元素:点、线、面,其中点是最基本的元素。 一、点的正投影规律: 单一投影面(H),A→a,但a→A。 增加投影面V(⊥H),解决a→A,详述点A的水平投 影、正面投影的空间情况。P81图4-2(a) 注意:投影面的代号,投影的代号

高等数学第七章及上册综合题 一选择填空 1已知lim-ax-b=0,则( ) x→x+1 (A)a=1,b=1(B)a=1,b=-1(C)a=-1,b=1(d)a=-1,b=-1 2如果f(x)g(x)都在x点处间断,那么() (A)f(x)+g(x)都在x点处间断(B)f(x)-g(x)都在x点处间断 ()f(x)+g(x)都在x点处连续(D)fx)+g(x)都在x点处可能连续 3函数f(x)=xx(x2-3x+2)(x+2)有()个不可导点

方向导数与梯度 实例:一块长方形的金属板,四个顶点的坐标是 1,1),(5,1),(1,3),(5,3).在坐标原点处有一个火 焰,它使金属板受热.假定板上任意一点处的温 度与该点到原点的距离成反比.在(3,2)处有一个 蚂蚁,问这只蚂蚁应沿什么方向爬行才能最快到 达较凉快的地点?

采用共存理论、动力学分析和实验验证的方法,研究转炉冶炼超低碳钢吹炼末期炉渣成分对终点[C]含量的影响规律,建立1853-1973 K时终点[C]与炉渣成分和温度的回归模型.结果表明：FeO活度受温度影响较小,主要受炉渣成分的影响;脱碳动力学条件主要受炉渣成分和温度的影响.炉渣碱度增加,终点[C]含量升高;渣中FeO含量增加,终点[C]含量迅速降低,渣中FeO质量分数应控制在12.0%-18.0%之间;渣中MgO质量分数在7.0%-13.0%范围内逐渐增加,钢液中[C]质量分数增加值不足0.01%;随着温度的增加,钢液中[C]含量降低.回归模型对冶炼超低碳钢的转炉终点[C]含量的预判平均误差率为±15.25%,[C]含量误差在±0.01%以内的炉次占69.19%

(一)研究意义 微量有机污染物的来源复杂,有些污染物是通过排污道由污染源定量、定 点直接排放的,这些污染物可以通过人为控制排放而加以处理解决。而有些污 染物是溶解的或固体污染物从非特定的地点(非点源, nonpoint source),通过 大气颗粒物沉降、降水和径流冲刷作用进入受纳水体、土壤和沉积物中,引起 的水体、土壤或沉积物的污染。还有些则是在环境中相互反应形成的。从成因 上看,环境中的有机污染物的来源主要包括天然有机物的生物化学分解、农业 生产(包括农用化学品的施用、污水灌溉)直接分散进入、化石燃料的开发利 用、化学工业过程中产生的污染物通过大气降尘、地表径流作用进入水体、沉 积物和土壤中等。这些污染物污染源类型复杂、分布广、地理位置分散,没有 确定的污染源点,在时空上无法定点监测,治理和控制十分困难,非点源污染 物污染源解释已就成为了污染源研究的主要对象

定理1 设函数f(x)和g(x)在点x连续,则函数 f(x)±g(x,f(x)g(x), f(x) (当g(x)≠0时) 在点x也连续. 证明f(x)±g(x)的连续性: 因为f(x)和g(x)在点x,连续,所以它们在点x有定义, 从而f(x)g(x)在点x也有定义,再由连续性定义和极限运 算法则,有