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哈尔滨理工大学:2001级复变函数与积分变换试题B
文档格式:DOC 文档大小:79KB 文档页数:2
一、填空题(本大题共6小题,每小题4分,总计24分) 1.i2= 2.w=z+4将平面上|<2变为w平面上的 学号: 3.f()=zRe(z)在何处解析 4. f() =e-4 cos6t L[ f()]= 5.()=2(o)则f(t) 6.f()=u+iv为解析函数,u-v=x3+3x2y-3xy2-y3为解析函数,则u=
西南财经大学:《经济数学基础》课程PPT教学课件(微积分)第四章 导数的应用(4.4)函数的极值与最值
文档格式:PPT 文档大小:943.5KB 文档页数:23
设函数y=f(x)在a,b)内图形如下图: y=f(x)/ 在:处的函数值()比它附近各点的函数值都要小 而在处的函数值()比它附近各点的函数值都要大; 但它们又不是整个定义区间上的最小、最大者,而且 A将这样的点称为极小值点、极大值点
清华大学出版社:《算法设计与分析》课程教学资源(PPT课件讲稿)第2章 递归与分治策略
文档格式:PPT 文档大小:444.5KB 文档页数:55
对这k个子问题分别求解。如果子问题的规模仍然不够 小,则再划分为k个子问题,如此递归的进行下去,直 到问题规模足够小,很容易求出其解为止
AR模型的两种计算量较小的建模方法
文档格式:PDF 文档大小:655.36KB 文档页数:9
建模方法是时间序列分析的核心问题之一。本文给出了两种基于最小二乘法的自回归模型(AR模型)的建模方法。采取预留少量数据递补进入计算的办法,使矩阵XTX可以用分块矩阵求逆公式递推求逆,或者用矩阵的Crout分解法递推求解。同时引入了Winograd向量内积快速算法,充分利用各向量和各矩阵之间的关系来减少计算工作量。使计算量比一般最小二乘建模方法大幅度减少,达到与Marple算法和Burg的最大熵谱法可比的程度
对数正态克立格法理论及其应用
文档格式:PDF 文档大小:622.83KB 文档页数:8
本文首先讨论了对数正态分布及三参数对数正态分布理论,然后重点研究了对数正态克立格法。在分析了无偏条件及最小估计方差之后,给出了对数正态克立格法方程组及对数克立格方差。克立格权系数λa即为该方程组的解。据此,可以估计矿床中每一块段的克立格估值Zv,该估值是具最小估计方差的无偏线性估计量。该法已用于一个铁铜矿床的储量计算
《函数与极限》课程PPT教学课件(讲稿)第一章(1.4)数列的极限无穷小与无穷大 Infinitesimal and Infinity
文档格式:PPT 文档大小:1.26MB 文档页数:24
一、无穷小(Infinitesimal) 分limf(x)-|=0 lim[(x)-A]=0 lima(x)=0 a(x)= f(x)-A 即,每一个有极限的函数f(x)都与一个趋于0的函数f(x)-A联系着。 因此,以0为极限的函数在极限理论和极限的计算中扮演着特殊而重要的角色
基于最小二乘支持向量机和人工鱼群算法的预应力锚杆布置间距优化
文档格式:PDF 文档大小:564.28KB 文档页数:6
为了以有限的实验数据确定预应力锚杆布置的合理间距,结合山东省境内的104国道界河立交桥加筋土挡土墙的失稳加固工程实例,首先通过最小二乘支持向量机拟合优化对象与优化目标之间的复杂函数关系建立模型,然后采用现场实验数据样本进行模型训练,最后采用人工鱼群算法对模型进行优化,获得合理的布置间距,并通过加固效果监测验证了参数的合理性.结果表明,该法具有建模容易、收敛快和计算精度高等特点,说明该模型是合理可行的
基于改进泊松-复合小波模型的复合地基全过程沉降预测
文档格式:PDF 文档大小:489.08KB 文档页数:5
对复合地基全过程沉降预测模型与方法进行了研究.分析了改进泊松模型的特点和适用性,提出了改进泊松-复合小波神经网络修正模型.结合实际工程数据对CFG桩复合地基全过程沉降进行了分析和预测,并与改进的泊松模型进行了对比分析.结果表明,提出的模型适用性强,具有更高的预测精度,其绝对误差在1mm以内
浙江大学:《概率论与数理统计》课程教学资源(电子讲义,第三版)第二讲 概率的定义和古典概型
文档格式:DOC 文档大小:181KB 文档页数:5
一、概率的定义 一个随机事件在一次试验中可能发生,也可能不发生,但我们希望知道事件发生的可能性大 小,并且用数来刻划它。我们称用来刻画事件发生可能性大小的数为事件发生的概率。在概率论 发展初期,概率是用频率来定义,称为概率的统计定义。它的优点是比较直观,但是通过频率来 求概率,需要做的试验次数多、费时、费力,不严格,并且也不利于理论上的推广
《实变函数》课程教学资源(PPT课件讲稿)第四章 可测函数(4.4)可测函数的收敛性(续)
文档格式:PPT 文档大小:423KB 文档页数:24
各种收敛定义 几乎处处收敛:fn→fae.于 去掉某个零测度集,在留下的集合上处处收敛 几乎一致收敛:fn→fau.于E 去掉某个小(任意小)测度集,在留下的集合上一致收敛 依测度收敛:fn→fE
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