.下列函数的极大值点和极小值点: (1)f(x,y) (2)f(x,y)=3axy-x3-y2(a>0) (3)f(x,y) (a,b>0) (4)f(x,y)=e2(x+y2+2y)

对于两个强度相等的不相干的点光源(物点), 个点光源的衍射图样的主极大刚好和另一点光源 衍射图样的第一极小相重合,这时两个点光源(或 物点)恰为这一光学仪器所分辨.瑞利判据

对于两个强度相等的不相干的点光源(物点) ,一个点光源的衍射图样的主极大刚好和另一点光 源衍射图样的第一极小相重合,这时两个点光源( 或物点)恰为这一光学仪器所分辨

设函数y=f(x)在a,b)内图形如下图: y=f(x)/ 在:处的函数值()比它附近各点的函数值都要小 而在处的函数值()比它附近各点的函数值都要大; 但它们又不是整个定义区间上的最小、最大者,而且 A将这样的点称为极小值点、极大值点

4.4函数的极值与最值 设函数y=f(x)在(a,b)内图形如下图:在处的函数值f(5)比它附近各点的函数值都要小;而在52处的函数值f(52)比它附近各点的函数值都要大;但它们又不是整个定义区间上的最小、最大者,而且f()>f(2)将这样的点称为极小值点、极大值点

本文由锯切过程中踞屑变形的特点出发,利用剪切面切削模型,给出了锯屑的变形程度和变形速度计算方法。通过分析消耗于锯屑上的能量组成,提出了锯屑的动能消耗不容忽视的观点,并导出了锯切的单位压力公式;根据能耗极小原理,确定了计算模型的主要参数——剪切角φ。最后,本文给出了宏观力能参数的计算方法。通过锯切试验,验证了其合理性

回声状态网络是近年来新兴的一种递归神经网络,独特而简单的训练方式以及高精度的训练结果已使其成为当前研究的热点之一.在该网络中,引入了储备池计算模式这一新的神经网络的建设方案,克服了之前网络模型基于梯度下降的学习算法所难以避免的收敛慢和容易陷入局部极小等问题.围绕这种新型网络结构,国内外许多学者开展了多样的研究.本文全面深入介绍了回声状态网络这一新兴技术,讨论了回声状态网络的优缺点,并综合近年的研究现状,总结了回声状态网络的主要研究工作进展和未来的研究方向

例1-1 粗略绘出下列各函数式的波形图 ()=up-1)(2)()= d [e cos(t))] 分析 描绘信号波形是本课程的一项基本训练, 在绘图时应注意信号的基本特征,对所绘出 的波形,应标出信号的初值、终值及一些关 键的值,如极大值和极小值等,同时应注意 阶跃、冲激信号的特点

条件1:在一周期内,最多只存在有间断点。 条件2:在一周期内,只有有限个极大值或极小值。 条件3:在一周期内,信号绝对可积

习题 选择题(单选题) 1-1按连续介质的概念,流体质点是指: (a)流体的分子; (b)流体内的固体颗粒; (c)几何的点; (d)几何尺寸同流动空间相比是极小量,又含有大量分子的微元体