凸函数定义及其等价形式: 设f(x)在区间I上有定义,若对任意x1、x2∈I,A∈[0,1]成立不等式: f(Ax1+(1-4)x2)≤Af(x1)+(1-λ)f(x2) 则称f(x)是区间I上的凸函数

提出了钨合金的组织结构模型.在此基础上通过有限元法对钨合金拉伸变形时组织结构中的应力分布及其变化规律进行了计算机数值模拟研究.结果表明：钨合金拉伸变形时拉伸方向最大正应力和最大Mises应力区域在钨颗粒相中，同时钨颗粒还将受到垂直于拉伸方向的压应力；最大剪切应力分布在粘结相中，随拉伸变形增加，粘结相最先进入塑性状态；由于粘结相的塑性变形，钨合金中应力不断重组，应力逐渐在钨颗粒中集中

我们将这种类型的极限称为待定型,简称型。 待定型极限除了型以外,还有型、0∞型、∞±∞型、∞型、 1型、0°型等几种。我们先讨论如何求型和型的极限,其余几 种类型的极限都可以化成这两种类型进行计算

教学内容及教学过程 一、桁架的构成 A)、桁架:什么是桁架?其应用何在? B)、桁架的分类:平面桁架、空间桁架;节点 C)、理想桁架的特点 1、节点抽象为光滑铰链连接; 线 2、杆件自重不计,必须考虑杆件自重时可平均分配到两端节点上; 3、外力(载荷和约束)都作用于节点上。 一满足以上三条假设的横加称之为理想桁架,这种桁架的杆件都是二力杆,它们只 承受拉力或压力,其材料的性能可以充分利用

第6章分布式数据库中的可靠性 1.分布式数据库的可靠性的概念及其度量 2.分布式数据库系统的故障原因和容错技术 3.分布式数据库的可靠性协议 4.网络分割和提交协议 5.不一致性监测和解决方法

确定收益金融产品 vs.不确定收益金融产品 资本市场的金融产品通常分为确定收益和不确定收 益两大类 v 确定收益金融产品主要包括 债券 优先股 抵 押支持债券和资产支持债券 v 不确定收益金融产品主要包括 普通股票 期货 和其它衍生产品

数据是反映客观事物属性的记录。通常分为数值型和 字符型两种基本类型。数据类型一旦被定义,就确定了 其存储方式和使用方式。 Visual foxpro系统将数据细 化分为以下十三种类型

• 网络优化是运筹学中的一个重要分支，所研究的问题涉及经济管理、交通运输、计算机科学与信息技术、通讯与网络技术等诸多领域。在现实生活中，诸如最短路问题、运输问题、指派问题、中国邮递员问题、旅行商问题等都是网络优化的问题。 • 由于多数网络优化问题是以网络上的流为研究对象，因此，在图论中一般只涉及网络流问题。 • 4.1 网络流与截集 • 4.2 最大流问题及其解法 • 4.3 最小费用流算法 • 4.4 Petri网

2.1逐步聚合概述 2.1.1逐步聚合单体 2.1.1.1单体的官能团和官能度 2.1.1.2单体的反应能力 2.1.2逐步聚合的分类 2.1.2.1按聚合反应机理分类 2.1.2.2按反应热力学的特征分类 2.1.2.3按聚合物链结构分类 2.1.2.4按参加反应的单体种类分类 2.1.2.5按反应中形成的新键分类 2.2官能团的反应活性 2.2.1官能团的等活性概念 2.2.2实验依据 2.2.3理论分析 2.2.4官能团等活性理论的近似性 2.2.5官能团不等活性体系 2.3线形逐步聚合反应的基本过程 2.3.1大分子的生长过程 2.3.2大分子生长过程的停止 2.3.1.1热力学平衡的限制 2.3.1.2动力学终止 2.4线形逐步反应动力学 2.4.1应程度p 2.4.2不可逆条件下的线形逐步聚合动力学 2.4.2.1无外加酸催化缩聚反应自催化聚合反应 2.4.2.2外加酸催化缩聚反应 2.4.2.3对动力学图线偏离的解释 2.4.3平衡可逆条件下的线形逐步聚合动力学 2.4.3.1封闭体系 2.4.3.2开放的驱动体系 2.4.4逐步聚合热力学和动力学特征 2.5线形缩聚反应的相对分子质量控制及影响因素 2.5.1控制相对分子质量的方法 2.5.1.1控制反应程度 2.5.1.2控制反应官能团的当量比 2.5.1.3加入少量单官能团单体 2.5.2相对分子质量的定量控制 2.5.2.1两单体非等当量比，其中B-B稍过量（类型I) 2.5.2.2A-A和B-B等摩尔比，另加少量单官能团单体（类型Ⅱ） 2.5.2.3B型单体加少量单官能团单体（类型I) 2.6线形逐步聚合反应中的相对分子质量分布 2.7体型逐步聚合 2.7.1无规预聚物 2.7.1.1碱催化酚树脂 2.7.1.2氨基塑料 2.7.1.3醇酸树脂 2.7.2结构预聚物 2.7.2.1环氧树脂 2.7.2.2不饱和聚酯 2.7.2.3聚氨酯 2.7.2.4聚硅氧烷 2.7.2.5酸催化酚醛树脂

在实际的神经网络中,比如人的视网膜中,存在着一种“侧抑制”现象,即一个神经 细胞兴奋后,通过它的分支会对周围其他神经细胞产生抑制。这种侧抑制使神经细胞之间 出现竞争,虽然开始阶段各个神经细胞都处于程度不同的兴奋状态,由于侧抑制的作用, 各细胞之间相互竞争的最终结果是:兴奋作用最强的神经细胞所产生的抑制作用战胜了它 周围所有其他细胞的抑制作用而“赢”了,其周围的其他神经细胞则全“输”了。 自组织竞争人工神经网络正是基于上述生物结构和现象形成的。它能够对输入模式进 行自组织训练和判断,并将其最终分为不同的类型