一、实验目的 1、了解数组的两种存储表示方法，掌握数组在作为运行的存储结构中的地址的计算方法。 2、了解稀疏矩阵的两种压缩方法的特点和适用范围，领会稀疏矩阵运算采用的处理方法

工程实际中，存在大量的解线性方程组的问题。很多数值方法到最后也会涉及到线性方程组的求解问题：如样条插值的M和m关系式，曲线拟合的法方程组，方程组的Newton迭代等问题。 4.1 高斯消去法 4.2 选主元素的高斯消去法 4.3 矩阵的三角分解法 4.4 平方根法与改进平方根法 4.5 向量和矩阵的范数 4.6 线性方程组的性态和解的误差分析 4.7 解线性方程组的迭代法 4.8 迭代法的收敛性及误差估计

1.行列式的性质 性质1.设A=(a1)是n阶矩阵,A是A的转置矩阵,则 即行列式经过转置后其值不变. 性质2如果行列式的某一行(列)的元素都是两数之和, 例如行列式D的第i行的元素都是两数之和

图论的基本概念 一、 图 的 概 念 1、图的定义 2、顶点的次数 3、子图 二、 图 的 矩 阵 表 示 1、 关联矩阵 2、 邻接矩阵

Module18: Protection(保护) 1、Goals of Protection(保护的目的) 2、Domain of Protection保护域) 3、Access Matrix(存取矩阵) 4、 Implementation of Access Matrix(存取矩阵的实现) 5、Revocation of Access Rights(取消存取权限) 6、Capability-Based- Systems(基于权限的系统) 7、Language-Based- Protection(基于语言的保护)

5.1.3线性空间上的对称双线性函数、二次型函数的定义 定义若f为V上的双线性函数且f(a,B)=f(B,a),则称f为V上的对称双线性 函数。 命题f为对称双线性函数,当且仅当f在任意一组基下的矩阵为对称矩阵,当且仅 当f在某一组基下的矩阵为对称矩阵。 证明任取V的一组基1,2,…,n,任取a,B∈V,设它们在此组基下的坐标所构成 的列向量分别为X和Y,f在此组基下的矩阵记为A,若f为对称双线性函数,则由定

针对标准无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman filter, UKF) 算法本身存在着因状态误差协方差矩阵无法实现Cholesky分解而导致滤波发散的隐患，以及在电池状态估计过程中由离线标定的电池等效模型参数而造成的累积误差的问题，本文发展了一种平方根无迹卡尔曼滤波(Square-root unscented Kalman filter, SR-UKF)算法，并设计了一种电池状态联合估计策略。首先快速SR-UKF算法通过对观测方程进行准线性化处理，降低了每次无迹变换时的计算开销；然后在迭代过程中，用状态误差协方差矩阵的平方根代替状态误差协方差矩阵，该平方根是由QR分解与 Cholesky因子的一阶更新得到，解决了UKF 算法迭代过程中可能由计算累积误差引起状态误差协方差矩阵负定而导致滤波结果发散的问题，保证了电池荷电状态(State of charge，SOC)在线滚动估计的数值稳定性；最后采用联合估计策略，对电池等效模型参数进行实时辨识，保证了电池等效模型的准确性与有效性，从而提高了电池SOC的估计精度。仿真对比结果验证了快速SR-UKF算法以及电池状态联合估计策略的可行性与鲁棒性

•几十年来图论在理论上和应用上都得到很大的发展,特别是在近30多年来由于计算机的广泛应用而又得到飞跃的发展。•在计算机科学、运筹学、化学、物理和社会科学等方面都取得了不少成果，对计算机学科中的操作系统研究、编译技术、人工智能和计算机网络等方面都有广泛的应用。•这里主要讨论图的基本概念和算法,为今后的学习和研究打下基础。本章首先给出图、简单图、完全图、子图、路和图的同构等概念，接着研究了连通图性质和规律，给出了邻接矩阵、可达性矩阵、连通矩阵和完全关联矩阵的定义。最后介绍了欧拉图与哈密尔顿图

概述3.1 线性定常连续系统状态方程的解3.2 状态转移矩阵及其计算3.3 线性时变连续系统状态方程的解3.4 线性定常连续系统的离散化3.5 线性定常离散系统状态方程的解3.6 Matlab问题

• 本章讨论线性系统的运动分析。 – 主要介绍 • 连续系统与离散系统的状态空间模型的求解、 • 状态转移矩阵的性质和计算以及 • 连续系统状态方程的离散化。 – 本章最后介绍基于Matlab的状态空间模型求解与控制系统的运动仿真问题的程序设计与仿真计算