为 Householder矩阵或反射矩阵。可证其具有以下性质: (1)H是实对称的正交矩阵,即H-=H=H; (2)det(H)=-1 (3)H仅有两个不等的特征值±1,其中1是n-1重特征值,-1是单重特征值,w为其相应的特征向量;

LX1系列行程开关适用于交流50H,电压至380V直流电压至 220V的控制电路中,作为控制速度不小于.1米分的运动机构之行程或变 换其运动方向或速度之用

定理7.3.1设矩阵A∈Rn,且非奇异,则一定存在正交矩 nxn 阵,上三角矩阵R,使 A=OR (7.3.2) 且当要求R的主对角元素均为正数时,则分解式(7.3.2)是唯一的。 证明存在性有矩阵A的非奇 Householder异性及变换矩 阵的性质(3)知,一定可构造n-1个H矩阵:H1,H2,…,Hn-1使 A+1=HA(k=1,2,…n-1)

全书共分八章：第一章是从应用的角度介绍电力半导体器件的特性；第二、三章是讲述利用相控原理的可控整流与有源逆变和交一交变频器；第四章是讲述研究DC一DC变换的斩波器的工作原理；第五章主要是研究采用PWM技术的无源逆变器；第六章是功率因数校正；第七章是软开关技术及其应用；第八章是开关电源。本书的第六~八章是电力电子学最新的内容，其中，电感电流连续的功率因数校正的原理电路分析，直流环节谐振的软开关逆变器的补偿损耗电流的计算公式，电压电流工作波形的计算；推导出的反激式、正激式、半桥式和桥式变换的开关电源的输入输出和导通时间的统一公式，这些都是由我们首先完成但还没有正式发表过论文的科研工作的成果。本书可作为授课80学时左右的本科电工类学生的专业用书，也可供相关专业的技术人员作为参考！

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提出了两段CO深度去除法(M-O法):第1段采用选择性甲烷化和第2段采用选择性氧化,即对水汽变换(WGS)反应器出口约含体积分数为1%CO的重整气进行选择性甲烷化,将CO去除至0.1%以下,而后进行选择性氧化将CO去除至10×10-6以下.实验结果表明:一方面,与两段选择性甲烷化CO深度去除法(M-M法)相比,M-O法具有相近的热效率,工作温度移向低温,可在更宽的温度区间和更高的空速下满足CO去除深度的要求;另一方面,M-M法系统简单,而M-O法具有反应器更加紧凑的优势.此外,还探讨了在上述两种工艺过程的后段再附加上一段高空速选择性氧化过程,可将CO的去除深度进而提高到1×10-6以下,更加有利于质子交换膜燃料电池电站系统长时间连续运行的稳定性

第一章 电路的基本概念基本定律 § 1-1 电路及电路模型 § 1-2 电路基本物理量（电路变量） § 1-3 电功率和电能 § 1-4 基尔霍夫定律 § 1-5 电阻元件 § 1-6 电压源和电流源 § 1-7 用电位的概念分析电路 第二章 直流电路 § 2-1 电阻的串联、并联、混联 § 2-2 电阻的星形、三角形连接及等效变换 § 2-3 含源串联、并联和混联电路的等效化简 § 2-4 支路电流法 § 2-5 节点电位法（节点法） § 2-6 叠加定理 § 2-7 戴维南定理 § 2-8 含受控源电路的分析 § 2-9 最大功率传递定理 第三章 电容元件和电感元件 § 3-1 电容元件（简称电容） § 3-2 电容器的联接 § 3-3 电感元件（简称电感） 第四章 正弦交流电路 §4-1 正弦量的基本概念 §4-2 正弦量的有效值与平均值 §4-3 正弦量的相量表示 §4-4 基尔霍夫定律的相量形式 §4-5 单一元件VCR的相量形式 §4-6 R L C串联电路和复阻抗 §4-7 G、C、L并联电路和复阻抗 §4-8 正弦交流电路的计算 §4-9 正弦交流电路的功率 §4-10 功率因数的提高 §4-11 交流负载获得最大功率的条件 §4-12 三相电路 第五章 谐振电路 §5-1 串联谐振 §5-2 并联谐振 第六章 一阶动态电路和分析 §6-1 换路定律 §6-2 一阶电路的零输入响应 §6-3 直流激励下一阶电路的零状态响应 §6-4 一阶电路的全响应 §6-5 一阶电路的三要素法 §6-6 微分电路和积分电路 第七章 互感耦合电路 §7—1 互感和互感电压 §7—2 耦合电感的VCR §7—3 耦合电感的串联和并联 §7—4 耦合电感的T型去耦等效电路 §7—5 变压器

从信息供给角度看,不完全信息导致两种典型的信息供给行为:一种是隐蔽信息,代理人拥有委托人不易观察的私人情息,形成不利选择的信息供给市场; 二是隐蔽行动,代理人利用委托人不易观察的私人行 动获取对已有利(潜在他提高自身效用)的决策地位, 形成道德风险。不利选择和道德风险形成的信息市场 ,称为一次信息市场。一次信息市场的含义有二: 是签定委托一代理合同前信息的分布概率,二是信息 不被交易或交易后不被再次使用或再次进入市场交换

针对一类具有空间不均匀性的辨识和回归问题，提出了基于小波分析的极限学习机方法.从多分辨率分析的思想出发，构造一簇紧支撑正交小波作为隐层激活函数，并利用改进的误差最小化极限学习机训练输出层权重，避免了新加入高分辨率子网络后的重新训练.同时，由一维多分辨分析的张量积构造了二维多分辨小波极限学习机.进而通过脊波变换将小波学习机扩展到高维空间，对脊波函数的伸缩、方向和位置参数进行优化计算.对具有奇异性的函数仿真结果证明，与标准极限学习机相比，小波极限学习机由于其聚微性能在极短的训练时间内更好地逼近目标.一些实际基准回归问题上的测试验证了脊波极限学习机在其中大部分问题上达到更高的训练和泛化精度