第一讲 向量组的线性相关性 第二讲 向量组的秩向量空间 第四讲 习题课 第三讲 线性方程组解的结构

本章主要讨论内排序的各 种算法，并对每个排序算法的时间和空间复杂性以及 算法的稳定性等进行了讨论

作用：房屋最上层起覆盖作用的围护结构，又是房 屋上层的承重结构，同时对房屋上部还起着 水平支撑作用。 设计要求：强度、刚度和整体空间的稳定性、防水、 保温、隔热以及隔声、防火等。 类型：平屋顶、坡屋顶、球面、曲面、折面等。 坡度：坡屋顶 坡度＞10％ 平屋顶 坡度≤10％

排序是数据处理过程中经常使用的一种重要的运 算，排序的方法有很多种，本章主要讨论内排序的各 种算法，并对每个排序算法的时间和空间复杂性以及 算法的稳定性等进行了讨论

1. 理解齐次线性方程组有非零解的充要条件及非齐次线性方程组有解的充要条件; 2. 理解齐次线性方程组的基础解系、通解及解空间的概念; 3. 理解非齐次线性方程组解的结构及通解的概念

1、熟悉建筑各部分高度、层数、层高的确定； 2、掌握建筑空间的组合和利用； 3、掌握建筑剖面中结构、构造的关系。 4、了解建筑剖面与房屋的使用、造价、和节约用地的关系；

非特异性药物： 药理作用与结构类型关系较少。 药理作用主要来源于简单的理 化性质。 特异性药物： 药物小分子与生物大分子有效 结合，在立体空间上互补，电 荷分布上匹配，引起构象改变， 促发生化反应

第1章 绪论 第2章 杆系结构的有限元分析 第3章 弹性力学平面问题的有限元分析 第4章 空间轴对称问题的有限元分析 第6章 平板弯曲问题的有限元分析

在冶金、化工等流程型工业领域,生产中的过程控制参数往往具有高维非线性结构特征.为了解决这类高维复杂数据的异常点检测问题,本文引入了软超球体的概念,采用非线性核函数将原始数据映射到高维的特征空间,并在特征空间中确定软超球体的边界.通过检测待识别样本映射到特征空间的位置信息来判定过程参数的设定值是否为异常点,从而避免出现批量的产品质量问题.以某类汽车用钢为应用实例,对实际生产数据进行检测,证明了所提出的基于软超球体的异常点识别算法对于高维的非线性数据具有良好的检测能力

针对并联机器人在设计过程中的约束变量多、干涉情况复杂和设计周期长等问题,进行电动六自由度并联机器人结构参数设计与仿真的研究.以Stewart并联机器人为例,对并联机器人工作空间的两种求解方法进行了分析.首先利用几何法求解出其工作空间,然后提出一种基于虚拟样机技术求解其工作空间与承载能力的方法.这种方法利用Pro/E软件进行三维设计,将三维造型导入Adams软件中进行动态仿真.仿真结果表明,该方法在保证仿真结果可靠性的前提下,可避免烦琐的计算,缩短设计周期