针对微米级软颗粒溶液在微小孔道流动不符合泊肃叶流动规律问题，考虑受固体管壁影响软颗粒形变产生的空间位形力作用，基于Navier-Stokes理论，推导软颗粒溶液在圆管中的流速分布及流量表达式，引入颗粒形变因子以表征空间位形力作用的影响；建立考虑空间位形力作用的圆管流动数学模型.由微尺度流动特征实验，得到软颗粒溶液微圆管流动规律，与泊肃叶流动对比，结果显示当管径小于颗粒直径时，相同压力梯度下考虑空间位形力作用的流速比泊肃叶流动拟合结果更接近于实验数据.通过数值计算分析发现，与泊肃叶流动下的速度分布和平均流量相比，当微圆管尺寸减小时，空间位形力作用随之增大，其更大程度上影响流体在微圆管内的流动规律；当颗粒呈非球形且最小投影面积相同时，偏离球形颗粒程度越大，空间位形力作用越大，因此空间位形力作用在微小孔道流动中不可忽略

多聚焦图像融合是计算机视觉领域中的一个重要分支，旨在使用图像处理技术将同一场景下的聚焦不同目标的多张图像中各自的清晰区域进行融合，最终获得全清晰图像。随着以深度学习为代表的机器学习理论的突破，卷积神经网络被广泛应用于多聚焦图像融合领域，但大多数方法仅关注网络结构的改进，而使用简单的两两串行融合方式，降低了多图融合的效率，并且在融合过程中存在的失焦扩散效应也严重影响了融合结果的质量。针对上述问题，在显微成像分析的应用场景下，提出了一种最大特征图空间频率融合策略，通过在基于无监督学习的卷积神经网络中增加后处理模块，规避了两两串行融合中冗余的特征提取过程，实验证明该策略显著提高了多张图像的多聚焦图像融合效率。并且提出了一种矫正策略，在保证融合效率的情况下可有效缓解失焦扩散效应对融合图像质量的影响

为了分析航班运行风险传播过程，进而有效控制保障飞行安全，基于复杂网络理论，首先参照民航局咨询通告选取机组、航空器、运行环境共29个终端因素作为网络节点，统计民航安全监察记录，根据事件中节点关系，构建无向网络；统计前后节点间的作用关系和发生概率，提出一种有向带权的航班运行风险网络；然后，引入改进感染率和改进恢复率概念，构建一种适用于航班运行风险传播分析的改进SIR(Susceptible-infected-recovered)模型；定义感染起始范围，最后采取多参数控制方式，大规模计算该有向带权网络的传播和控制过程。结果表明：有向网的平均最短路径为1.788，属于小世界网络；参照使用民航常规管控措施，有向网节点感染下降幅度可达到37.4%；对入度值排序前3或前4的节点控制后，感染节点峰值下降率高达50.6%和58.1%，网络传播抑制明显。结果证实：在该航班运行风险有向带权网络中，按入度值控制节点对抑制风险传播最为有效

利用氧气吹炼镍锍直接得金属镍,其关键在于去锍保镍。本文利用选择性氧化原理,提出氧化转化温度的概念。热力学分析指出,去硫保镍的条件是:1、镍锍熔体用O2开吹的温度必须超过该组成硫、镍氧化的转化温度;对含硅20-25%的镍硫,其开吹温度不能低于1350-1400℃。2、随着熔体中硫含量的减少,相应地硫、镍氧化的转化温度随之增高。吹炼操作必须迅速进行,以保证熔池温度上升的速度永远高于转化温度增高的速度。硫、镍氧化的转化温度可用一步法按下列反应[S]+2NiO（s）=2[Ni]+SO2进行计算。热力学分析又指出:1.镍锍内含铜全部留在熔体之内,在吹炼过程中不被氧化。2.镍锍中的铁最易被氧化,但当降低到0.8—1.0%后即不能被氧化而以残铁留在熔体之内。3.镍铳含钴如小于1%也将留在熔体之内。通过在卡尔多斜吹旋转炉进行的半工业吹炼实验,在采用上列热力学推论得出的去硫保镍条件下,硫能顺利地降到1—2%,充分地证明了理论成功地指导了实践,克服在初期探索性试验中遇到大量镍氧化的困难。在吹炼末期,由于熔体中硫的扩散速度减减慢,熔池表面逐渐有NiO层累积。采用不吹氧空转还原,可进一步去硫而提高镍的回收率。镍的直接回收率大于90%,而总回收率大于95%。镍的主要损失来自高温下镍及其氧化物的挥发熔体中残铜、残铁及残钻的存在也通过实验予以证实。动力学分析指出，熔体中硫的扩散是脱硫反应的控制性环节。硫的传质系数β及扩散系数D与温度T的关系式分别为：\\[\\begin{array}{l}{\\rm{\\beta = 8}}{\\rm{.30e \\times p(}}\\frac{{{\\rm{ - 25000}}}}{{{\\rm{RT}}}}{\\rm{)}}\\\\{\\rm{D = 8}}{\\rm{.30 \\times 1}}{{\\rm{0}}^{{\\rm{ - 2}}}}{\\rm{e \\times P(}}\\frac{{{\\rm{ - 25000}}}}{{{\\rm{RT}}}}{\\rm{)}}\\end{array}\\]镍锍是火法冶金提镍的中间产物。从镍锍提制金属镍通常采用两种方法:(1)直接电解;(2)

第一章 矩阵的相似变换 §1．1特征值与特征向量 §1．2相似对角化 §1．3 Jordan标准形介绍 §1．4 Hamilton-Cayley定理 §1．5向量的内积 §1．6西相似下的标准形 习题一 第二章 范数理论 §2．1向量范数 §2．2矩阵范数 一、方阵的范数 二、与向量范数的相容性 三、从属范数 四、长方阵的范数 §2．3范数应用举例 一、矩阵的谱半径 二、矩阵的条件数 习题二 第三章 矩阵分析 §3．1矩阵序列 §3．2矩阵级数 §3．3矩阵函数 一、矩阵函数的定义 二、矩阵函数值的计算 三、常用矩阵函数的性质 §3．4矩阵的微分和积分 一、函数矩阵的微分和积分 二、数量函数对矩阵变量的导数 三、矩阵值函数对矩阵变量的导数 §3．5矩阵分析应用举例 一、求解一阶线性常系数微分方程组 二、求解矩阵方程 三、最小二乘问题 习题三 第四章 矩阵分解 §4．1矩阵的三角分解 一、三角分解及其存在惟一性问题 二、三角分解的紧凑计算格式 §4．2矩阵的QR分解 一、Householder矩阵与Givens矩阵 二、矩阵的QR分解 三、矩阵酉相似于Hessenberg矩阵 §4．3矩阵的满秩分解 一、Hermite标准形 二、矩阵的满秩分解 §4．4矩阵的奇异值分解 习题四 第五章 特征值的估计与表示 §5．1特征值界的估计 §5．2特征值的包含区域 一、Gerschgorin定理 二、特征值的隔离 三、Ostrowski定理 §5．3 Hermite矩阵特征值的表示 §5．4广义特征值问题 一、广义特征值问题 二、广义特征值的表示 习题五 第六章 广义逆矩阵 §6．1广义逆矩阵的概念 §6．2 {1}-逆及其应用 一、{1}-逆的计算及有关性质 二、{1}-逆的应用 三、由{1}-逆构造其他的广义逆矩阵 §6．3 Moore-Penrose逆A+ 一、A+的计算及有关性质 二、A+在解线性方程组中的应用 习题六 第七章 矩阵的直积 §7．1直积的定义和性质 §7．2直积的应用 一、矩阵的拉直及其与直积的关系 二、线性矩阵方程的可解性及其求解 习题七 习题答案与提示