2-1导热基本定律 一、温度场(Temperature field) 某时刻空间所有各点温度分布的总称温度场是时间和空间的函数,即:t=f(r,)

本书为上册.数值分析部分内容由解线性代数方程组的直接法和迭代法、矩阵特征值和特征向量的计算、非线性方程的数值解法、插值与逼近、数值积分、常微分方程初值问题的数值解法等基本内容组成.矩阵部分内容由矩阵基础知识、线性空间与内积空间、线性变换、矩阵的标准型、矩阵函数、广义逆等基本内容组成.书中内容力求精简，系统性强，循序渐进，易于教学

教学目的 本节讨论测度空间的乘积空间,并且证明一个重要的定理 —Fubini 定理. 本节要点 乘积测度的构造利用了§2.2 测度的延拓定理. Fubini 定理是 积分理论的基本定理之一,它是关于二元函数的二重积分,累次积分交换积 分顺序的定理.Fubini 定理在理论推导和计算积分方面有广泛的应用

一、内积空间 设X为(实)线性空间,在X上定义了内积是指对X中每一对元素x,y,都有一实数,记为(x,y)与之对应,且这个对应满足:

教学目的本节利用 2.2中一般测度的构造方法,构造一个重要的测度,即欧氏空间R上的 Lebesgue测度. Lebesgue度的建立,为定义 Lebesgue积分打下基础

Quanser状态空间模型 我们现在将对 Quanser进行状态空间的建模,并且我们将用它作 为后续很多研究问题的例子。构造如下传递函数来表示 Quanser 其中输出量是机械手臂关于其标称零点位置的角度,输入量则是 电机的电压。由于阻尼很小,这里忽略不计,设为零。 定义两个状态量 而且,由传递函数我们可以得到其微分方程

设V是复线性空间.VV上的一个函数(,·),如果满足: (i)(,)对第一个变量是线性的; (ii)(a,)=(B,a); (iii)a∈v,(a,a)≥0,且(a,a)=0a=0

在上节所讲的V+l=V+W中V就是尺度空间,即我们观察事物所采用的尺度,也就是分辨率。W就是 细节空间,即不同尺度空间观察事物的差异。并且知道一幅图像=最低分辨率下图像+不同细节空间的细 节信息即一幅图像=系数*尺度基+系数*细节空间基在Har小波中若一个事物可用如下2个尺度 基描述(尺度相同,位移不同)记为1尺度那么当我们用一个大尺度基描述时(即取平均),就会有一 个失真记为0尺度此细节差异就对应描述基如下(补空间基)正如富里叶变换是将一个周期函数用无

• 1. 图像退化/复原过程的模型 • 2. 图像噪声的空间和频率特性 • 3. 图像噪声参数的估计及空间滤波复原 • 4. 线性位置不变系统退化函数的估计 • 5. 逆滤波 • 6. 维纳滤波 • 7. 约束最小二乘滤波 • 8. L0 Regularized平滑滤波

一、向量的内积 定义1设V是实数域R上一个向量空间在V上定义了一个二元实函数,称为内积记作(a,B),它具有以下性质: