到目前为止, 我们所学习的只是一元函数的分析性质。但在现实 生活中，除了非常简单的情况之外，可以仅用一个自变量和一个因变 量的变化关系来刻画的问题可以说是非常少的。比如像物理学中研究 质点运动这么一个相对较为容易的问题，也需要用到确定空间位置的 三个坐标变量 x、y、z 和一个时间变量 t 以及多个函数值（如位置、 速度、加速度、动量等），更不用说在各种不同的学科研究中会遇到 更为复杂的问题

一、内容简介 以罗尔定理,拉格朗日中值定理和柯西中值定理组成的一组中值定理是一整 个微分学的理论基础,尤其是拉格朗日中值定理.它们建立了函数值与导数值之 间的定量联系,因而可用中值定理通过导数去研究函数的性态;中值定理的主要 作用在于理论分析和证明;同时由柯西中值定理还可导出一个求极限的洛必达法 则.中值定理的应用主要是以中值定理为基础,应用导数判断函数上升、下降、 取极值、凹形、凸形和拐点等项的重要性态从而能把握住函数图象的各种几何 特征.此外,极值问题有重要的实际应用

幂法 Power Method 计算矩阵的主特征根及对应的特征向量 原始幂法/ the original method 条件:A有特征根>+22…=0,对应n个线性无

制备了一种仿生层状人工软骨/骨复合植入体,可将软骨植入体与宿主软骨的连接转变为骨-骨的界面结合,提高植入软骨固定效果.采用数字散斑等方法对仿生层状人工关节软骨/骨复合植入体的生物力学性能进行研究,比较了松质骨,PVA/骨复合体以及PVA-BG复合体在不同载荷作用下的位移变化,并从微观变形角度探讨了人工软骨/骨复合植入体中软骨层厚度对缓冲内部应力的作用

Example 1. 1. The iterative rule po 1 and pk+1= 1.001pk for k=0, 1,..pro- duces a divergent sequence. The first 100 terms look as follows: P1=1.0170=(1.001010001.00100 p2=1011=(1001)(1.0000001 3=1012=(1001)(1.002011.00300 p100=1.0019(1.001)(1.104012)=1.105116

针对由一阶智能体和二阶智能体组成的离散异质多智能体系统,研究其一致性问题.设计无通信时延和具有有界通信时延时的分布式一致性协议,通过将系统转化为自治的离散时间线性时不变系统,运用矩阵理论和代数图论方法,分析得到系统实现一致性的充分条件.获得的充分条件与采样周期、控制参数和系统的拓扑结构有关.证明了系统的一致性不受有界通信时延影响.数值仿真结果验证了理论结果的正确性

Theorem 3.7. (Elementary Transformations). The following opera- tions applied to a linear system yield an equivalent system: ()Interchange: The order of two equations can be changed. (2)Scaling: Multiplying an equation by a nonzero constant. (3)Replacement: An equation can be replaced by the sum of itself and a nonzero multiple of any other equation

1 Mathematical Preliminaries and Error Analysis 2 Solutions of Equations in One Variable 3 Interpolation and Polynomial Approximation 4 Numerical Differentiation and Integration 5 Initial-Value Problems for Ordinary Differential Equations 6 Direct Methods for Solving Linear Systems 7 IterativeTechniques in Matrix Algebra 8 ApproximationTheory 9 Approximating Eigenvalues 10 Numerical Solutions of Nonlinear Systems of Equations 11 Boundary-Value Problems for Ordinary Differential Equations 12 Numerical Solutions to Partial Differential Equations

为 Householder矩阵或反射矩阵。可证其具有以下性质: (1)H是实对称的正交矩阵,即H-=H=H; (2)det(H)=-1 (3)H仅有两个不等的特征值±1,其中1是n-1重特征值,-1是单重特征值,w为其相应的特征向量;

在本章中,我们将介绍本书要用到的矩阵代数的一些重要定 义和结果对于读者已熟悉的一些基本结果,我们只叙述而不证 明,仅对那些在矩阵代数书中不常见的结果给出证明本章的最 后一节将定义和讨论一些群的理论并给出本书所需要的在群下的 多种极大不变量