什么是子结构？ 子结构就是将一组单元用矩阵凝聚为一个单元的过程。这个单一的矩阵单 元称为超单元。在 ANSYS 分析中，超单元可以象其他单元类型一样使用。唯一 的 区 别 就 是 必 须 先 进 行 结 构 生 成 分 析 以 生 成 超 单 元 。 子 结 构 可 以 在 ANSYS/Mutiphysics，ANSYS/Mechanical 和 ANSYS/Structural 中使用。 使用子结构主要是为了节省机时，并且允许在比较有限的计算机设备资源 的基础上求解超大规模的问题

1 问题介绍 2 初等变换矩阵 3 QR分解 3.1 QR 分解的存在唯一性 3.2 基于 MGS 的 QR 分解 3.3 基于 Householder 变换的 QR 分解 3.4 列主元 QR 分解 3.5 基于 Givens 变换的 QR 分解 3.6 QR 分解的稳定性 ∗

工程实际中，存在大量的解线性方程组的问题。很多数值方法到最后也会涉及到线性方程组的求解问题：如样条插值的M和m关系式，曲线拟合的法方程组，方程组的Newton迭代等问题。 4.1 高斯消去法 4.2 选主元素的高斯消去法 4.3 矩阵的三角分解法 4.4 平方根法与改进平方根法 4.5 向量和矩阵的范数 4.6 线性方程组的性态和解的误差分析 4.7 解线性方程组的迭代法 4.8 迭代法的收敛性及误差估计

一、概述 二、简单电力线路的分析和计算 三、（电压降落、功率损耗、潮流计算、电能损耗 ） 四、电力网潮流计算的数学模型 （节点导纳矩阵、节点阻抗矩阵、节点功率方程、牛拉法） 五、配电网潮流计算的特点

数字图像处理，即用计算机对图像进行处理。 将一幅物理图像在计算机里用一个数整数矩阵表示， 这个矩阵的每一个元素均是一个像素，每个像素具 有两个属性：位置和灰度。位置是指像素所在的行 和列；灰度是指像素的亮暗程度。由于图像通常是 来自于我们的现实世界，它们可以用数学函数来描 述，因此可以用数学方法对其进行分析和处理

§8.0问题描述 §8.1乘幂法与反幂法 §8.2雅可比方法 §8.3QR方法 §8.4求实对称三对角矩阵特

通过低氧实验提出一种快速识别人体低氧状态的方法.通过搭建深层神经网络训练实验数据识别氧气体积分数(16%~21%)与人体可耐受极端低氧气体积分数(15.5%~16%)条件下光电容积脉搏波(photoplethysmography, PPG)信号, 获得人体生理状态的模式识别网络.经测试该网络的识别正确率可达92.8%.利用混淆矩阵及接受者操作性能(receiver operating characteristic, ROC)曲线分析, 混淆矩阵的训练集、验证集、测试集、全集识别正确率分别达到97.9%、94.8%、92.8%和96.3%, AUC (area under curve)值接近1, 认为该网络分类性能优良, 并且可在4 s内完成整个识别过程

线性定常齐次状态方程的解 矩阵指数函数-状态转移矩阵 线性定常系统非齐次方程的解 线性时变系统的解 离散系统状态方程的解 连续时间状态表达式的离散化

§5.0概述 §5.1高斯消去法 §5.2矩阵分解及其在解方程组中的应用 §5.3矩阵的条件数和方程组的性质

研究了一类具有时变时滞和变采样周期的网络控制系统的稳定性问题.网络控制系统被建模为等效的具有输入时滞的系统，通过构造一个新的具有不连续项的Lyapunov泛函，给出了线性矩阵不等式作为使得闭环系统指数稳定的充分条件.通过求解这些线性矩阵不等式，可以找到一个常数作为采样时刻和输入更新时刻之间的上界，保证闭环系统的稳定性.数值仿真算例表明，该方法有效且相比已有文献局限性更小