一、两向量的数量积 二、两向量的向量积 三、向量的混合积

一、两向量的数量积 二、两向量的向量积 三、向量的混合积

二维随机向量及其分布函数 设随机试验E的样本空间是Ω. X=X(a)和Y=Y()是定义在Ω上的随机变 量,由它们构成的向量(X,Y),称为二维随机向 量. 二维随机向量(X,Y)的性质不仅与X及 Y的性质有关,而且还依赖于X和Y的相互关系, 因此必须把(X,Y)作为一个整体加以研究. 为此,首先需要引入二维随机向量(X,Y) 的分布函数的概念

一、常量 1、直接常量和符号常量 (1)、直接常量(常量或字面常量):给定不变的,可从字面识别的量

一、两向量的数量积 实例一物体在常力F作用下沿直线从点M移动 到点M,,以5表示位移,则力F所作的功为 || coS0其中0为F与的夹角) 启示两向量作这样的运算,结果是一个数量. 定义向量a与b的数量积为b b= cos0(其中为与b的夹角)

(一)蛋白质分子量测定 (1)根据化学组成测最低分子量 1.肌红蛋白、血红蛋白均含铁0335%,分别求它们的最低分子量: 肌红蛋白为558(Fe原子量)÷0.335×100=16700,与其他方法测分 子量相符。 血红蛋白含铁也是0.35%,最低分子量也为16700,但用其他方法测 分子量为68000,即每一个血红蛋白含有4个铁原子,由此计算更为准确 分子量为:16700×4=66800

提出了一种基于多变量相重构的混沌时间序列预测方法.该预测方法从非线性动力学系统中获取与待预测时间序列相关的信息组成多变量时间序列,首先进行多变量相空间重构,然后利用局域多元线性回归模型在相空间中进行预测,最后从预测出的高维相点中分离出时间序列的预测值.由于考虑了动力学系统中多个变量之间相互耦合的关系,从而增加了重构相空间的系统信息量,使得相空间的相点轨迹更加逼近原系统的动力学行为.与采用单变量进行预测的方法相比,基于多变量相重构的预测方法无论是单步预测还是多步预测,都能有效地提高预测精度,且具有嵌入维数的选择对预测精度影响较小的优点.通过对Lorenz混沌信号进行预测,实验结果验证了方法的有效性

7.2数量积向量积 一、两向量的数量积 二、两向量的向量积

n维向量 n维向量及其线性运算 一、n维向量的概念 1.定义1:由数a1a2,…an组成的有序数组,称为n维向量,简称为向量。向量通常用斜体希腊字母a,B,γ等表示

利用磁控溅射方法在单晶硅基片上制备出不同Al含量AlCN非晶薄膜,随后分别在700℃和1000℃进行真空退火热处理.使用X射线衍射仪和高分辨透射电镜研究了沉积态和退火态薄膜的组织和微观结构,用纳米压痕仪测试硬度和弹性模量.结果表明,退火态薄膜组织和微观结构强烈依赖于薄膜的Al含量.经1000℃退火后,低Al含量AlCN薄膜没有出现结晶现象,但形成了分层;高Al含量AlCN薄膜中,退火促使AlN纳米晶的生成,使薄膜形成了非晶包裹纳米晶的复合结构,随着距表面深度的增加,形成的纳米晶密度和尺寸均有减小的趋势.随着退火温度的升高,AlCN薄膜的硬度和弹性模量均降低;而对于高Al含量AlCN薄膜,由于形成了纳米复合结构,硬度和弹性模量下降幅度减少