上一节我们看到,对于总体X的同一个 未知参数,由于采用的估计方法不同,可 能会产生多个不同的估计量.这就提出一 个问题,当总体的一个参数存在不同的估 计量时,究竟采用哪一个好呢?或者说怎 工 工样评价一个估计量的统计性能呢?下面给 出几个常用的评价准则

根据轧制数量、测量数据质量和轧制力预报误差的影响,建立了轧制力自学习速度因子优化模型.在长期自学习的判定条件中综合考虑了规格分档的变化以及厚度、宽度的改变量,减少了换规格的次数.长期自学习系数计算时利用了从前一块钢数据中分离出的设备状态信息,从而改善了模型自学习的连续性.离线仿真分析结果表明,轧制力计算精度相对于自学习算法优化前有较大的提高

1.二重积分的计算 将二重积分(x,y)toh化为不同顺序的累次积分: (1)D由x轴与x2+y2=r2(y>0)所围成 (2)D由y=x,x=2及y=-(x>0)所围成 (3)D由y=x3,y=2x3,y=1和y=2围成

在前一章中,我们引进了导数的概念,详细地讨论了计算导数的方法。这样一来,类似于求已知曲线 上点的切线问题已获完美解决。但如果想用导数这一工具去分析、解决复杂一些的问题,那么,只知道怎 样计算导数是远远不够的,而要以此为基础,发展更多的工具

根据1700mm热连轧机采集的现场数据分析了硅钢轧制工作辊磨损的规律和其磨损轮廓曲线．采用中部磨损和边部磨损分别建立磨损计算函数的方式,建立了无取向硅钢轧制的工作辊磨损预报模型．采用遗传算法优化计算了模型参数．现场实测数据验证表明,模型预报精度可靠实用,可用于指导生产实践．

一般说来,低阶行列式的计算要比高阶行列式的 计算要简便,于是我们自然地考虑到用低阶的行列式 来表示高阶的行列式的问题。为此,先引入余子式和 代数余子式的概念。 定义在n阶行列式D=(a中,把元素在的 第i行、第列划去,剩下的元素按原来的相对位置形 成的n-1阶行列式叫做元素的余子式,记作M称 A=(-1)做元素a的代数余子式

通过双道次压缩实验,在Gleeble1500热模拟试验机上研究了X70管线钢在不同变形工艺下奥氏体的软化行为,分析了不同变形温度、间隔时间、应变速率、变形量及初始奥氏体晶粒尺寸等参数对静态再结晶行为的影响规律,采用应力补偿法计算了不同变形条件下的静态再结晶百分率.根据实验数据,计算出X70管线钢静态再结晶激活能为435.3kJ·mol-1,建立了其静态再结晶动力学模型

给出了一套利用计算机辅助测量技术测量料堆体积的完整方法,包括料堆现场拍照、将照片输入计算机进行立体重建和体积计算.提供了一套完整的体积计算算法,包括:原始数据点的整理、建立三角网、等高线插值、搜索等高线、判断等高线关系、拟合等高线、计算等高线面积和计算体积8个步骤.在算法的基础上,开发出了系统原型,并通过一个料堆实例,验证了算法的可行性和正确性

从行列式的定义我们可以看出,要利用 行列式的定义来计算行列式的值是比较麻烦 的,因为它要涉及到n项的和,而且每一项 均为n个因子相乘。本节我们将讲述行列式的 些基本性质,以后我们计算行列式的值主 要是采用本节的性质将行列式化为上三角形 式或下三角形式,然后利用第二节的例2的到 行列式的值

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