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◆2.1 色度学基础 ◆2.2 人的视觉特性 ◆2.3 图像数字化 ◆2.4 数字图像表示形式和特点 ◆2.5 本章小结
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数列极限是考察数列在n→∞这一过程中的变化 总趋势(即有无极限).而对于函数y=f(x),当考察它的 变化总趋势时,因自变量的连续变化过程有许多情况, 如x→∞,x→-00,x→0,x→x,x→xi等
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L.P. 问题中变量个数多于 2 时,图解法失效即使是计算机求解,首先也要有有效算法,然 后才可能利用程序去实现它 单形法,是 L.P. 问题算法之基础。本质上,它 是代数方法,可以用线性代数的理论证明方法 的合法性,清楚地说明算法背后的“为什么” 。由于课时限制我们不准备这么做,将把有限 的精力和时间浅尝辄止:了解算法本身的使用 ,并不证明“为什么”
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简介(Introduction) 我们知道在实际应用中有许多非线性方程的例子,例如 (1)在光的衍射理论(the theory ofdiffraction of light)中,我们需要求x-tanx=0的根 (2)在行星轨道(planetary orbits)的计算中,对任意的a和b,我们需要求x-asinx=b的根
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在解决线性方程组是否有解的判别条件之后, 我们知道在秩A=秩A=n(方程组未知量个数)时, 方程组有唯一解。在秩A=秩A
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第十二章 数项级数 §1 级数的收敛性 §2 正项级数 §3 一般项级数 第十三章 函数列与函数项级数 §1 一致收敛性 §2 一致收敛函数列与函数项级数的性质 第十四章 幂级数 §1 幂级数 §2 函数的幂级数展开 第十五章 Fourier Fourier级数 §1 Fourier 级数 §2 以2/为周期的函数的展开式 §3 收敛定理的证明
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属于一种迭代法,但如果不考虑计算过程的舍入误 差,CG算法只用有限步就收敛于方程组的精确解
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单个正态总体统计量的分布 两个正态总体统计量的分布
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将Ax=b改写为等价形式x=Bx+g 建立迭代xBx+8从初值x出发, 得到序列{xk}
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2.1.1求解Ax=b的高斯消去法和选主元高斯消去法 高斯消去法(Gaussian Elimination) 思首先将A化为上三角阵( upper-triangular- 路 matrix),此过程称为消去过程,再求解如 下形状的方程组,此过程称为回代求解 ( backward substitution)
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