I.引入定积分概念的实例 II.定积分的定义 III.定积分的性质

定积分的概念 前一章我们从导数的逆运算引出了不定积 分,系统地介绍了积分法,这是积分学的第一类 基本问题。本章先从实例出发,引出积分学的第 二类基本问题定积分,它是微分(求局部量 )的逆运算(微分的无限求和求总量),然 后着重介绍定积分的计算方法,它在科学技术领 域中有着极其广泛的应用

以膨脹及磁性測量方法研究了p18高速鋼在回火時奧氏體的穩定化現象。經發現、經催化作用以後,在冷卻過程中保溫,使M'溫度降低和在室溫時殘余奧氏體量增加(Δγ')。穩定化的程度因保溫時間的增長而增加,直至達到一定的(ΔM')最大數值。穩定化作用在開始時進行得極快。在M'以上保溫,增高保溫溫度使穩定化的初速及(ΔM')最大和(Δγ')值都減小。相反,在M'以下保溫,增高保溫溫度,使Δγ'值增加。文中提出了可能的解釋

第五章大数定律与中心极限定理 本章要解决的问题 答复 1.为何能以某事件发生的频率作为该事件的概率的估计? 2.为何能以样本均值作为总体定律期望的估计? 3.为何正态分布在概率论中占有极其重要的地位? 4.大样本统计推断的理论基础限定理是什么?

本章介绍一些重要的电路定理,其中叠加定理 (包括齐性定理)、替代定理、戴维宁定理、诺 顿定理、特勒根定理、互易定理。还扼要地 介绍了有关对偶原理的概念

数字网中要解决的首要问题是网同步问题,因为要保证发端在发送数字脉冲 信号时将脉冲放在特定时间位置上(即特定的时隙中),而收端要能在特定 的时间位置处将该脉冲提取解读以保证收发两端的正常通信,而这种保证收 发两端能正确的在某一特定时间位置上提取发送信息的功能则是由收/发两 端的定时时钟来实现的

第五章大数定律和中心极限定理(简介) 第一节大数定律 定义5.1(依概率收敛)

同步定位与地图构建技术（SLAM）是当前机器人领域的重要研究热点，传统的SLAM技术虽然在实时性方面已经达到较高的水平，但在定位精度和鲁棒性等方面还存在较大缺陷，所构建的环境地图虽然一定程度上满足了机器人的定位需要，但不足以支撑机器人自主完成导航、避障等任务，交互性能不足。随着深度学习技术的发展，利用深度学习方法提取环境语义信息，并与SLAM技术结合，越来越受到学者的关注。本文综述了环境语义信息应用到同步定位与地图构建领域的最新研究进展，重点介绍和总结了语义信息与传统视觉SLAM在系统定位和地图构建方面结合的突出研究成果，并对传统视觉SLAM算法与语义SLAM算法做了深入的对比研究。最后，展望了语义SLAM研究的发展方向

数字网中要解决的首要问题是网同步问题,因为要保证发端在发送数字脉冲 信号时将脉冲放在特定时间位置上(即特定的时隙中),而收端要能在特定 的时间位置处将该脉冲提取解读以保证收发两端的正常通信,而这种保证收 发两端能正确的在某一特定时间位置上提取/发送信息的功能则是由收/发两 端的定时时钟来实现的

4.3.2线性映射的运算的定义与性质 定义线性映射的运算(加法与数域K上的数量乘法) 设f:U→V,g:U→V为线性映射,定义f+g为 f+g:U→V, af(a)+g(a)(a∈U) 定义kf(Vk∈K)为 kf:u→v akf(a)(a∈U) 说明f+g与kf仍为线性映射。 命题Hom(U,V)在加法和数乘下构成数域K上的线性空间。 证明逐项验证