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《泛函分析》课程教学资源:第24讲 自伴算子的谱论
文档格式:PDF 文档大小:205.98KB 文档页数:10
1自伴算子数值值域的特征。 2自伴算子构成的算子方程与共轭算子构成的算子方程解的关系。 3紧自伴算子的投影算子分解
成都理工大学:《自动控制原理 Principles of Automatic Control》课程电子教案(PPT课件讲稿)第8章 线性离散系统的理论基础
文档格式:PPT 文档大小:922.5KB 文档页数:84
◼ 线性离散系统的基本概念 ◼ 离散时间函数的数学表达式及采样定理 ◼ Z变换 ◼ 线性常系数差分方程 ◼ 脉冲传递函数 ◼ 采样控制系统的时域分析 ◼ 采样控制系统的频域分析 ◼ 小结
《蒙特卡罗方法》第三章 由已知分布的随机抽样
文档格式:PPT 文档大小:748KB 文档页数:109
一、随机抽样及其特点 二、直接抽样方法 三、挑选抽样方法 四、复合抽样方法 五、复合挑选抽样方法 六、替换抽样方法 七、随机抽样的一般方法 八、随机抽样的其它方法
宜宾职业技术学院:《网站设计与维护》课程资源(PPT教学课件)第一章 IP地址的基本概念和子网划分方法
文档格式:PPT 文档大小:109KB 文档页数:21
一、IP地址的基本概念 1、什么是IP a.IP是 Internet Protocol的简称。 b.IP地址是32位的二进制数值 例如: 11000000101010000000100001010000 c.为了便于书写和记忆,采用点分十进制。 把32位分成四个单元
河南中医药大学:《应用统计学》课程教学资源(实验指导)实验4 卡方检验
文档格式:DOC 文档大小:60.5KB 文档页数:4
1. 掌握卡方检验的原理和方法(公式)的来源及推导过程。 2. 掌握卡方检验的适用条件(样本特性)和样本数据的的特点。 3. 知道卡方检验中对变量进行加权的意义。 4. 掌握卡方检验中实际数和理论值的运算关系,以及不同的实际数和理论值条件下对检验结果的影响。 5. 学会通过卡方检验的结果来分析试验设计中的假设检验是否具有显著性统计意义。 6.行列分割的意义和方法
《高层结构抗风抗震设计》抗震计算理论
文档格式:PPT 文档大小:285.5KB 文档页数:24
简介 一、计算地震作用的方法可以分为静力法、反应谱法(拟静力法)和时程分析法(直接动力法)三大类。 二、我国《抗震规范》要求在设计阶段按照反应谱方法计算地震作用,少数情况才需要采用时程分析法进行补充计算。规范要求进行第二阶段验算的建筑是少数,第二阶段验算采用弹塑性静力分析或弹塑性时程分析方法
华东师范大学:《迭代方法与预处理》课程教学课件(迭代方法与预处理)第四讲 Krylov子空间方法
文档格式:PDF 文档大小:998.79KB 文档页数:191
4.1 投影方法 4.2 Krylov 子空间与 Arnoldi 过程 4.3 非对称线性方程组 4.4 对称线性方程 4.5 收敛性分析 4.6 基于双正交化过程的迭代方法 4.7 免转置迭代方法 4.8 正规方程的迭代方法
西安石油大学:《统计学 Statistics》精品课程教学资源(电子讲义)第五章 指数
文档格式:DOC 文档大小:746KB 文档页数:28
教学内容: 1.指数的含义、种类 2.综合指数的一般编制方法 3.其他形式综合指数的编制方法 4.平均指数的编制方法及其应用 5.指数体系的含义、作用及其分析方法 6.平均指标指数的含义、编制及其因素分析 7.指数数列的含义、编制及其应用 教学重点: 1.综合指数的一般编制方法及其应用 2.平均指数的编制方法及其应用 3.指数因素分析 教学难点: 1.各种指数的编制方法,特别是同度量因素的固定时期 2.指数因素分析
成都信工学院:《微分方程数值解》第二章 抛物型方程的差分格式
文档格式:PPT 文档大小:367KB 文档页数:26
第二章抛物型方程的差分格式 一、模型长度为L的绝缘杆上的一维热流
重庆大学:《大数据技术基础》课程教学资源(课件讲稿)02 大数据关键技术与挑战
文档格式:PDF 文档大小:3.89MB 文档页数:162
大数据处理的基本流程 大数据处理模型 大数据关键技术 大数据处理工具 大数据时代面临的新挑战 WordCount 关联规则基本模型 聚类 本章内容首先介绍了大数据处理的基本流程和大数据处理模型,接着介绍了大数据的关键技术,其中,云计算是大数据的基础平台和支撑技术,本章以Google 的相关技术为主线,详细介绍Google 以及其他众多学者和研究机构在大数据技术方面已有的一些工作,包括文件系统、数据库系统、索引和查询技术、数据分析技术等;接下来,介绍了大数据处理平台和工具,就目前技术发展现状而言,Hadoop 已经成为了大数据处理工具事实上的标准。最后,介绍大数据时代面临的新挑战,包括大数据集成、大数据分析、大数据隐私问题、大数据能耗问题、大数据处理与硬件的协同、大数据管理易用性问题以及性能测试基准。 大数据采集架构 预测模型
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