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西南财经大学:《微积分》课程教学资源(PPT课件讲稿)第八章(8-3)偏导数
文档格式:PPT 文档大小:891KB 文档页数:18
在研究一元函数时,已经看到了函数关于自变量的变化率(导数)的重要性.对于二元函数也同样有一个处于重要地位的函数变化率问题.因二元函数有两个自变量, 且这两个自变量是彼此无关的,故可考虑函数关于其中 的一个自变量的变化率,此时将另一个自变量看作不变这种变化率称之为偏导数
深圳大学社会科学学院:《思想道德修养与法律基础 Thought Morals Tutelage and Legal Foundation》课程教学资源(电子教案)03 第二章 继承爱国传统、弘扬中国精神
文档格式:DOC 文档大小:118.5KB 文档页数:28
爱国主义教育,是大学生思想政治教育的重点。深入进行民族精神教育,要引导大学生增强民族自尊心、自信心、自豪感,做到以热爱祖国、贡献全部力量建设社会主义祖国为最大光荣,以损害社会主义祖国利益、尊严和荣誉为最大耻辱。这是我们对大学生进行爱国主义教育的思想认识基础。新时期的爱国主义教育尤应让学生在自己的耳闻目睹和亲身经历中去感悟,让学生在交流与讨论以及老师的讲解中更加深入对新时期爱国主义的认识,培养坚定的爱国主义情感。通过对大学生的爱国主义教育,主要是要解决大学生如何看待和处理自己与国家之间的关系问题。对当代大学生的爱国主义教育,就是要从培养中国特色社会建设事业需要的职业劳动者出发,使学生能够明确爱国主义的科学内涵,并且从中华民族优良传统和时代价值以及新时期的爱国主义两个方面,加深对爱国主义的认识与理解,自觉养成真挚的爱国主义情感,坚信可以通过自己的劳动贡献报效祖国和人民,从而成为令人尊敬的坚定的爱国者
延安大学:《采油工程原理与设计》课程教学资源(PPT课件讲稿)第二章 自喷与气举采油
文档格式:PPT 文档大小:7.25MB 文档页数:84
采油方法: 将流到井底的原油采到地面上所采用的方法,其中包括自喷采油法和人工举升两大类。 自喷采油法:利用油层自身的能量使油喷到地面的方法。 人工举升或机械采油法:当油层能量低不能自喷生产时,则需要利用一定的机械设备给井底的油流补充能量,从而将油采到地面。 第一节 自喷井生产管理与分层开采 第二节 自喷井节点系统分析 第三节 气举采油
重庆大学:《自适应控制》课程教学资源(PPT课件)第一章 概论(主讲:孙棣华)
文档格式:PPT 文档大小:3.14MB 文档页数:65
◆什么是自适应控制系统? ◆为什么需要自适应控制? ◆自适应控制的主要方案 ◆自适应控制的设计和理论问题
北京大学:《量子力学》课程教学资源(讲义)Lecture 18 两费米子体系的自旋波函数
文档格式:PDF 文档大小:81.93KB 文档页数:6
总波函数(=2S2) 若忽略耦合,则 y(s,2)=y()x(s,2)(总的Hilbert空间是位形空间和自旋空间的直积) 体系总波函数交换反对称性要求: a)空间对称y+(),自旋反对称x(S,S2), 或b)空间反对称y(,),自旋对称x(S12,S2)。 若忽略SS2耦合,自旋波函数:
重庆工商大学:《高级计量经济学》课程教学资源(PPT课件讲稿)第11章 平稳时间序列
文档格式:PPT 文档大小:5.97MB 文档页数:70
时间序列的自相关 一阶自回归 高阶自回归 自回归分布滞后模型 误差修正模型 移动平均与ARMA模型 脉冲响应函数 向量自回归过程 VAR的脉冲响应函数 格兰杰因果检验 VAR的Stata命令及实例 时间趋势项 季节调整 日期数据的导入
西南政法大学:《法理学初阶》课程教学资源(PPT课件讲稿)第八讲 法律与自由
文档格式:PPT 文档大小:540KB 文档页数:31
一、自由是法哲学上重要的范畴之一 二、要求熟知法律与自由关系的经典论述 三、重点掌握法律与自由的辨证关系 四、深刻领悟自由作为法律价值的意义
华中科技大学:《大学物理》课程教学资源(PPT课件讲稿)第一章 振动(Vibration)自学总结
文档格式:PPT 文档大小:419.5KB 文档页数:22
振动 共振 (简谐振动) 受迫振动 自由振动 阻尼自由振动 无阻尼自由振动 无阻尼自由谐振动
《理论力学》课程教学资源(讲稿)第一章 静力学的基本概念与公理(1.3)约束与约束力
文档格式:PDF 文档大小:409.73KB 文档页数:20
第三节约束与约束力 一、有关概念 1、自由体与非自由体 凡在空间可以自由运动的物体称为自由体。凡因受到周围物体的阻碍、限制而不能作任意运动的物体称为非自由体 2、主动力与约束力 主动力是能主动引起物体运动状态发生变化的力。特点:大小和方向预先已知或可测定,彼此独立
安徽理工大学:《智能控制及仿真》课程教学资源(课件讲义)第9章 神经网络控制
文档格式:PDF 文档大小:11.7MB 文档页数:115
9.1 概述 9.2 神经网络控制结构 9.3 单神经元网络控制 9.4 RBF网络监督控制 9.5 RBF网络自校正控制 9.6 基于RBF网络直接模型参考自适应控制 9.7 一种简单的RBF网络自适应控制 9.8 基于不确定逼近的RBF网络自适应控制 9.9 基于模型整体逼近的机器人RBF网络自适应控制 9.10 神经网络数字控制
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