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第十七章 多元函数微分学 §1 偏导数与可微性 §2 复合函数微分法 §3 方向导数与梯度 §4 泰勒公式与极值 第十八章 隐函数定理及应用 §1 隐函数定理 §2 隐函数组定理 §3 几何应用 第十九章 含参量积分 §1 含参量正常积分 §2 含参量反常积分 §3 欧拉积分 第二十章 曲线积分 §1 第一型曲线积分:线密度 §2 第二型曲线积分:变力做工 第二十一章 重积分 §1 二重积分概念与性质 §2 二重积分计算 §3 变量变换 §4 格林公式 §5 三重积分 §6 应用 第二十二章 曲面积分 §1 第一型曲面积分:曲面块质量 §2 第二型曲面积分:流量计算
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前面讨论的函数大多是z=f(x,y)形式,如=xy和z=√x2+y2等 这种函数表达形式通常称为显函数。 但在理论与实际问题中更多遇到的是函数关系无法用显式来表 达的情况。如在一元函数中提过的反映行星运动的 Kepler方程 F(x,y)=y-x-Eny=0,0
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前面讨论的函数大多是 = yxfz ),( 形式,如 z = xy 和 22 += yxz 等。 这种函数表达形式通常称为显函数。 但在理论与实际问题中更多遇到的是函数关系无法用显式来表 达的情况。如在一元函数中提过的反映行星运动的 Kepler 方程 yxF ),( = − − ε yxy = < ε < 10,0sin , 这里 x 是时间, y 是行星与太阳的连线扫过的扇形的弧度,ε 是行星 运动的椭圆轨道的离心率
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提出一种改进的最大互信息(MMI)准则函数并把它应用于隐马尔可夫模型(HMM)的参数估计,重新推导了HMM的迭代公式.该准则函数相对于原来准则函数定义更为合理,能有效利用训练样本集中的鉴别信息,使得训练数据得到充分利用,提高了HMM的性能.把这种改进的HMM算法应用于面部表情识别,利用改进的光流算法提取面部表情特征向量序列,并利用改进HMM算法和BP神经网络构建了面部表情混合分类器.实验结果表明了该方法能有效提高面部表情识别率,有效解决HMM参数估计问题
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1.1.1 实数、区间与邻域 1.1 函 数 1.1.2 常量与变量 1.1.3 函数的定义 隐函数 单值函数和多值函数 函数的定义 1.1.4 反函数 基本初等函数 奇偶性 初等函数 单调性 复合函数 周期性 有界性 1.1.6 分段函数 1.1.7 函数的简单性质 1.1.5 初等函数
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一、一个方程的情形 二、方程组的情形 三、由方程组确定的反函数的求导公式
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一元函数导数与微分 多元函数导数与微分 隐函数的求导法则 多元函数微分学的几何应用 多元函数的极值及其求法 全微分在近似计算中的应用
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一、函数的四则运算求导法则 二、复合函数的求导法则 三、隐函数的求导法则 四、由参数方程所确定的函数的求导法数 五、高阶导数求导法则
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复合函数求导法则 先回忆一下一元复合函数的微分法则 则复合函数这一节我们将把这一求导法则推广到多元函数的情形,主要介绍多元复合函数的微分法和隐函数的微分法。我们知道,求偏导数与求一元函数的导数本质上并没有区别,对一元函数适用的微分法包括复合函数的微分法在内,在多元函数微分法中仍然适用,那么为什么还要介绍多元
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这一节我们将把这一求导法则推广到多元函 数的情形,主要介绍多元复合函数的微分法和隐 函数的微分法。我们知道,求偏导数与求一元函 数的导数本质上并没有区别,对一元函数适用的 微分法包括复合函数的微分法在内,在多元函数 微分法中仍然适用,那么为什么还要介绍多元
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