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《数学分析》课程教学资源(PPT课件)第二十三章 流形上微积分学初阶
文档格式:PPT 文档大小:355.5KB 文档页数:17
一、n维欧氏空间 n维向量空间的概念 所有n个有序实数组x1,x2,xn)的全体称为n维向量空间或简称n维空间其中每个有序实数组称为维空间中的一个向量记作
矿床体视化的一种空间规则体数据生成方法
文档格式:PDF 文档大小:719.6KB 文档页数:4
系统地论述了矿床体视化过程中由原始采样数据生成空间规则体数据的实现方法,分析了能够形成地矿体空间体数据的主要插值方法的优缺点,在充分考虑矿石品位的空间相关性和变异性的前提下,利用Shepard法实现了空间体数据的生成
《泛函分析》课程教学资源:第2讲 度量空间及其拓扑
文档格式:PDF 文档大小:200.55KB 文档页数:11
教学目的:介绍度量空间的公理及其拓扑性质。 授课要点: 度量空间、赋范空间、内积空间的公理体系以及三者的相 互关系
北京大学:《高等代数》课程教学资源(讲义)第四章 线性空间与线性变换 4.1 线性空间的基本概念 4.1.3 线性空间的基与维数,向量的坐标
文档格式:DOC 文档大小:48KB 文档页数:1
4.1.3线性空间的基与维数,向量的坐标 设V是数域K上的线性空间, 定义4.9基和维数 如果在V中存在n个向量a1,a2,…,an,满足 1)、a1,a2,…,an线性无关; 2)、V中任一向量在K上可表成a1,a2,…,an的线性组合, 则称a1,a2,,an为V的一组基。 基即是V的一个极大线性无关部分组
北京大学:《高等代数》课程教学资源(讲义)第六章 带度量的线性空间(6.3)酉空间(1/2)
文档格式:DOC 文档大小:194KB 文档页数:3
设V是复线性空间.V×V上的一个函数,如果满足 (i)(·,·)对第一个变量是线性的 (i)(a,B)=(B (ii1)ya∈V,(a,a)≥0,且(a,a)=0分a=0 则称(a,B)为向量a,B的内积,具有内积的复线性空间称为酉空间(欧氏空间在复线性 空间上的推广)
北京大学:《高等代数》课程教学资源(讲义)第六章 带度量的线性空间(6.2)欧氏空间中特殊的线性变换
文档格式:DOC 文档大小:192KB 文档页数:3
第六章6-2欧氏空间中特殊的线性变换 1.正交变换 设V是n维欧氏空间,A是V内一个线性变换如果对任意a,B∈V都有 (Aa, AB)=(a,B) 则称A是V内的一个正交变换 正交变换的四个等价表述 命题2.1A是n维欧氏空间V内的一个线性变换,则下列命题等价
《高层建筑消防设计》参考书(PDF电子版,共十一章)
文档格式:PDF 文档大小:7.37MB 文档页数:276
1概述 所谓建筑火灾,是指烧损建筑物及其容纳物品的燃烧现象高层建筑火灾,是指高层 建筑内某一空间燃烧起火,进而发展到某些防火分区或整个高层建筑的火灾。由于高层建 筑空间高大,人员、物资集中,火灾在烟囱效应作用下发展蔓延快,消防救助困难,因而 具有极大的危险性。 在某一防火分区或建筑空间,可燃物在刚刚着火、火源范围很小时,由于建筑空间相 对于火源来说,一般都比较大,空气供应充足,燃 80%火灾荷载烧 所以,燃烧状况与开敞的空间基本相同
人教A版高中数学必修2第一章 空间几何体1.1 空间几何体的结构习题(2)
文档格式:DOC 文档大小:151.5KB 文档页数:5
人教A版高中数学必修2第一章 空间几何体1.1 空间几何体的结构习题(2)
《泛函分析》课程教学资源:第七章 线性有界算子和线性连续泛函
文档格式:DOC 文档大小:306.5KB 文档页数:20
在这一章中,我们将研究从线性赋范空间X到另一个线性赋 范空间F中的映照,亦称算子.如果Y是数域,则称这种算子为泛 函.算子和泛函我们并不陌生.例如微分算子D=云就是从连续 可微函数空间C[an6]到Ca,b]E的算子,而黎曼积分(t)dt 就是连续函数空间Ca,b]上的泛函.如果说函数是数和数之间 的对应,那末算子可说是函数和函数之间的对应,不过这是更高 级的对应而巳
基于空间近邻关系的非平衡数据重采样算法
文档格式:PDF 文档大小:992.33KB 文档页数:9
为了提高非平衡数据集的分类精度,提出了一种基于样本空间近邻关系的重采样算法。该方法首先根据数据集中少数类样本的空间近邻关系进行安全级别评估,根据安全级别有指导的采用合成少数类过采样技术(Synthetic minority oversampling technique,SMOTE)进行升采样;然后对多数类样本依据其空间近邻关系计算局部密度,从而对多数类样本密集区域进行降采样处理。通过以上两种手段可以均衡测试数据集,并控制数据规模防止过拟合,实现对两类样本分类的均衡化。采用十折交叉验证的方式产生训练集和测试集,在对训练集重采样之后,以核超限学习机作为分类器进行训练,并在测试集上进行验证。在UCI非平衡数据集和电路故障诊断实测数据上的实验结果表明,所提方法在整体上优于其他重采样算法
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