到此为止我们已经学习了有关解二阶线性偏微分方程 自的各种解法。我们已看到这些解法都是以线性迭加原理为 基础的(分离变量法的解是求和,可数个的迭加;而行波 法、格林函数法、积分变换法的解是积分,不可数的连续 的累加)因此这些解法对于求解非线性方程显然不够用

工业监控系统所采集到的多元时间序列在利用数据挖掘技术获取内部存在的未知模式的过程中，经常会出现原始数据庞杂、分段结果重复、交集过多和界限不清晰等问题，导致含有突变变量或数据间相关性差的数据集进行模式挖掘结果不理想.针对上述问题，本文提出了一种新的多元时序模糊聚类分段挖掘算法.实验结果表明，该算法克服了Gath-Geva算法聚类精度易受初始值影响的不足，能够较好地反映出原始数据中潜在的过程变化，从而有效地处理时间序列的分段问题并得到理想的挖掘结果

经济数学基础 第4章多元函数的微分 这个结论来自多元函数微分学的拉格朗日乘数法.犹如一顿饭吃得如何往往取决于多样菜及其吃法一样,经济变量往往取决于多种因素,属于多元函数.要研究这种多元函数的变化规律及最优问题,就得学习多元函数微分学

分式规划在管理模型中时常遇到,而且在一般情况下变量个数很多。Gilmore和Gomory提出一种算法[1],将分式规划用变形的单纯形法来求解。本文论述了Gilmore—Gomory算法在迭代过程中有可能产生死循环,从而造成计算失败。为克服这个缺陷,本文给出了一种避免死循环的迭代规则,使该算法臻于完善

1.1电路及电路模型 1.2电路变量 1.3电压源和电流源 1.4电阻元件 1.5基尔豁夫定律 1.6等效电路概念的运用 1.7实际电源的两种模型及相互转换 1.8受控源 1.9电阻Y形与△形连接的等效变换

§1 实数集与不等式 §2 初等函数

二元线性回归分析是指预测值受两个变量的影响。因此, 每个数据点均由三个坐标确定其空间位置。它们散点图中所 有的数据点并不构成一个平面。为此,可建立一个与散点图 拟合最好的平面,用来代表事物变化的规律,并作为预测的 依据

对象的意义 AVA 在java语言中,对象就是对一组变量和 相关方法的封装,其中变量表明了对象 的状态,方法表明对象具有的行为。 通过对对象的封装,使用户不必关心对 象行为的实现细节,只要了解通过给定 的接口与对象进行交互就可以了。 通过对象封装,实现了模块化和信息隐 藏,有利于程序的可移植性和信息隐藏 ,同时也有利于对象的管理

6.1定积分的概念与性质 定积分基本概念、方法与主要知识点 *概念:定积分作为和式的极限,积分中值定理,保序性与估值定理,定积分是一个数。 *方法:凑微分法,分部积分,回归法,变量替换,区间变换

2.6信号流图 2.6.1信号流图的定义及基本性质 信号流图是表达线性代数方程组结构的一种图。 在信号流图中,小圆圈表示变量或信号,称为 节点。连接两节点的线段称为支路,信号只能 由支路的箭头方向传递。标在支路旁边的数学 算子称为传递函数或传递增益。传递增益可以 是常数,也可以是复变函数。当传递函数为1 时可以不标