采用Matlab仿真的方式构建了一个简单的有躯干双足机器人模型,研究了该模型在斜坡上的被动行走,分析了模型步行的稳定性,并设计了一个全状态线性反馈步行稳定器.研究结果表明:无任何驱动器的有躯干双足机器人能够实现沿斜坡而下的被动行走,其步行方式有两种,但均不稳定;设计的全状态反馈稳定器能够较好地稳定模型的被动行走

通过本章的学习使学生对经济增长的因素分析有所了解，明 确各种不同的经济增长模型对经济增长的理论解释。 教学要求 掌握经济增长、经济发展、有保证的增长率等概念，掌握哈 罗德—多马模型、索洛模型、新增长模型等基本理论；熟悉经济 增长的因素分析的内容

8.1 计算模型 8.1.1 随机存取机RAM 8.1.2 随机存取存储程序机RASP 8.1.3 RAM模型的变形与简化 8.1.4 图灵机 8.1.5 图灵机模型与RAM模型的关系 8.1.6 问题变换与计算复杂性归约

1.1 轧制工艺参数模型 随着科学技术的发展，计算机已广泛应用于轧钢生产过程的控制，促使轧钢 生产向自动化、高速和优质方向发展。电子计算机在线控制生产过程，不仅仅只 是电子计算机本身的硬件和软件的作用，更重要的是控制系统和各种各样的数学 模型，正因为有适合轧钢生产的各种数学模型，才有可能实现电子计算机对整个 轧钢生产各个环节的控制，获得高精度的产品

在单期证券市场模型中,证券只在期初交易一次。这种模型最适合于证券的风险与收益间的 关系以及风险的均衡配置中的证券的作用的研究 在单期模型中,所有的不确定性是一次解决的。更现实的是,假设不确定性是逐渐被解决的 随着不确定性的解决,代理人一次又一次地交易证券。本章和后面几章的多期模型允许不确定性 的逐步解决,以及当获得有关证券价格和支付的新信息时允许证券的再交易

第一节过滤器模型和衰减模型 第二节反应选择模型与知觉选择模型 第三节中枢能量理论 第四节控制性加工与自动加工

隧道健康状态诊断过程作为一个模糊系统，具有随机性和模糊性的特点.传统的隧道结构健康诊断方法无法妥善地将系统的模糊性和随机性关联在一起.基于此，针对隧道结构健康状态诊断系统的模糊性和随机性特点，提出了基于云理论的隧道结构健康状态诊断方法.首先，建立反映隧道结构健康状况等级评语集的正态云模型.然后，依据逆向云发生器原理，将隧道结构健康状态指标的监测数据的归一化结果值转化为隶属度云模型.将健康状态指标的重要性语言值转化为权重云，用于表征各健康状态指标的重要程度.最后，运用云理论的计算方法对隧道结构健康状态等级进行诊断，得到健康状态等级诊断结果的云模型.应用云模型的改进方法，对某市地铁2号线盾构隧道结构健康状态进行了诊断，极大提高了诊断结果的可视化和鲁棒性

要点：掌握回归模型中的基本函数形式。重点学习如何将 复杂的模型变换为线性回归模型。理解边际效应和弹性效 应

5.1 基本概念 5.2 从ER图到关系模型设计的转换 5.3 从IDEF1x图到关系模型设计的转换 5.4 从ODL设计到关系模型设计的转换 5.5 本章小结

13.1建筑模型设计概述 13.2模型的构成 13.3模型的建立及效果处理