一、三角分解法 Matrix Factorization*1 高斯消元法的矩阵形式 Matrix Form of

第七节可降阶的高阶微分方程 一、y=f(x,y,,y-)型 二、ym)=f(y,y'y)型 三、恰当导数方程 四、齐次方程 五、小结思考题

利用多点雷达数据,使用最小二乘法对高炉的料面形状进行估计.首先,采用三段曲线描述料面形状,其中包括两段直线一段二次曲线.其次,利用炉料分布规律对三段曲线的具体参数进行约束,使得料面形状的估计更为合理.然后,利用多点雷达数据和最小二乘法估计料面形状,实现料面的实时动态显示.利用某钢厂的实际雷达测量数据,证实了该方法的有效性

一、解的存在和唯一性 二、高斯消元法 三、LU分解 四、对角元和等比级数 五、逐步逼近法 六、适应条件

第八节高阶线性微分方程 一、概念的引入 二、线性微分方程的解的结构 三、降阶法与常数变易法 四、小结思考题

一、线性变换的定义 线性空间V到自身的映射称为V的一个变换 定义1线性空间V的一个变换A称为线性变换,如果对于V中任意的元 素a,和数域P中任意数k,都有 A(a+B)=(a)+A(B);

在科学实验中，为了得到准确的测量结果，不 仅要准确地测定各种数据，而是还要正确地记录和 计算。分析结果的数值不仅表示试样中被测成分含 量的多少，而且还反映了测定的准确程度。所以， 记录实验数据和计算结果应保留几位数字是一件很 重要的事，不能随便增加或减少位数。例如用重量 法测定硅酸盐中的SiO2时，若称取试样重为0.4538 克，经过一系列处理后 ，灼烧得到SiO2沉淀重 0.1374克，则其百分含量为：

一、二次型及其矩阵表示 设 P 是一个数域,一个系数在数域 P 中的

4.1 线性微分方程的一般理论 4.2 常系数线性微分方程的解法

一、高阶偏导数 二、中值定理和泰勒公式 三、极值问题