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《泛函分析》课程教学资源:第14讲 凸集的隔离定理
文档格式:PDF 文档大小:202.32KB 文档页数:10
1、超平面的分析表达 2、 Minkowski泛函的定义及属性。 3、一般隔离定理的证明
电子科技大学:《泛函分析 Functional Analysis》课程教学资源(课件讲稿)CH02 Banach空间 Banach Space
文档格式:PDF 文档大小:357.2KB 文档页数:53
1.1 线性空间 1.2 半范数与范数 1.3 赋范线性空间与 Banach 空间 1.4 有限维赋范线性空间与 Riesz 引理 有界线性算子和有界线性泛函 开映射定理 有界线性算子的逆 闭图像定理与共鸣定理 Hahn-Banach 定理 Hahn-Banach 定理的应用 7.1 Hahn-Banach 定理的几何形式 7.2 凸集分离定理 7.3 测度问题
清华大学:《组合数学》课程教学资源(PPT课件讲稿)第六章 线性规划
文档格式:PPT 文档大小:761KB 文档页数:170
6.1 问题的提出 6.2 凸集 6.3 一般提法和几何意义 6.4 单纯形法理论基础 6.5 单纯形法和单纯形表格 6.6 改善的单纯形法表格 6.7 二阶段法与大M法 6.8 退化情形及其他 6.9 对偶原理 6.10 对偶单纯形法
天津大学:硕士研究生入学考试《试题集》1999硕士研究生入学考试西方经济学
文档格式:DOC 文档大小:24KB 文档页数:3
一、选择题(每题1分,共25分),(答案写在答卷纸上J) 1,经济物品是指()。 a.有用的韧品b.稀缺的物品c.用钱购买的物品d.有用且稀缺的物品 2.在凸离原点的生产可能性曲线上说明()。 a.失业率高b.成本递减规律c.资源充分利用d.存在政府决策 3.某商品需求量与其价格之间呈受向变化,是因为()。 a.替代效应的作用b.收入效应的作用c.需求规律的作用 d.需求弹性为负 4.设生产某物品的投入要素价格上涨了则这种商品的()
宽带钢热连轧机板形板厚增益调度解耦控制
文档格式:PDF 文档大小:491.94KB 文档页数:4
针对板形板厚综合控制的耦合问题,通过分析板形控制系统需要先后投入平坦度反馈控制和动态凸度控制的综合系统特性,采用前馈补偿综合法设计解耦网络以完成动态轧制过程的板形板厚解耦控制.结合1 700mm热连轧机实际控制系统,提出采用板形板厚增益调度解耦控制方法适应板形板厚耦合特性随实际轧制条件变化的应用需要,建立的增益调度函数集已在大型工业轧机得到验证与应用
中央财经大学:《考研试题集》 1999年硕士研究生入学考试西方经济学
文档格式:DOC 文档大小:24.5KB 文档页数:7
一、单项选择填空题(30分) 1.就两种替代商品来说,其中一种商品的价格上升,会使另一种商品的价格() A.下降 B.不变 C.上升 D.不确定 2.根据消费者选择理论,边际替代率递减意味着() A.无差异曲线的斜率为正 B.无差异曲线的斜率为负 .预算线斜率小于零 D.无差异曲线凸向原点 3.边际收益递祛规律发生作用是在() A.长期的情况下 B.至少有一种投入要素的数量是固定的情况下 C.技术水平可变的情况下
采空区体积三角网模型剖面的微积分算法
文档格式:PDF 文档大小:1.14MB 文档页数:6
为了准确获取采空区空间体积,以采空区三维激光扫描系统探测到的原始数据为依据,提出采空区体积的三角网模型微积分算法.算法首先确定模型剖切的主轴方向,用一组等间距平行面对模型进行相切并获得剖面的无序点集,运用所提出的凸包压入法生成采空区剖面的初始边缘轮廓线;再将初始边缘轮廓线内的其他交点添加到剖面中,形成完整的采空区剖面形态;最后利用平面三角形有向面积叠加计算剖面面积,将剖面面积与微小间距进行积分获取采空区的体积.工程应用表明,所研究的采空区体积算法稳定性好,精度高,可实现对复杂采空区体积的有效计算
基于群体智能优化的MKL-SVM算法及肺结节识别
文档格式:PDF 文档大小:1.19MB 文档页数:10
针对单核学习支持向量机无法兼顾学习能力与泛化能力以及多核函数参数寻优问题,提出了一种基于群体智能优化的多核学习支持向量机算法。首先,研究了五种单核函数对支持向量机分类性能的影响,进一步提出具有全局性质的多项式核和局部性质的拉普拉斯核凸组合形式的多核学习支持向量机算法;其次,为增加粒子多样性及快速寻优,将粒子群优化算法引入了遗传算法中的杂交操作,并用此改进的群体智能优化算法对多核学习支持向量机进行参数寻优。最后,分别采用深度特征与手工特征作为识别算法的输入,研究表明采用深度特征优于手工特征。故本文采用深度特征作为多核学习支持向量机的输入,以交叉遗传与粒子群混合智能优化算法作为其寻优方式。实验选取合作医院数据集对所提算法进行训练并初步测试,进一步为了验证所提算法的泛化能力,选取公开数据集LUNA16进行测试。实验结果表明,本文算法易于跳出局部最优解,提升了算法的学习能力与泛化能力,具有较优的分类性能
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