一般向量空间除只有一个零向量构成的零空间外，都含有无穷多个向量，这 些向量之间有怎样的关系，对于弄清向量空间的结构至关重要

1.空间力的投影及对轴之矩的计算。 2.空间任意力系的平衡。 3.平行力系中心及重心

人工神经网络为学习实数值和向量值函数提供了一种实际的方法，对于连续值和离散值的属性都可以使用，并且对训练数据中的噪声具有很好的健壮性。反向传播算法是最常见的网络学习算法。反向传播算法考虑的假设空间是固定连接的有权网络所能表示的所有函数的空间。包含3层单元的前馈网络能够以任意精度逼近任意函数，只要每一层有足够数量的单元。即使是一个实际大小的网络也能够表示很大范围的高度非线性函数。反向传播算法使用梯度下降方法搜索可能假设的空间，迭代减小网络的误差以拟合训练数据

1.1 引言 1.2 线性系统的输入输出描述 1.3 线性系统的状态空间描述 1.4 系统状态空间描述的等价变换 1.5 线性定常组合系统的状态空间描述

第一节 空间直角坐标系与向量的概念 第二节 向量的点积与叉积 第三节 平面与直线 第四节 曲面与空间曲线 *第五节 矢量函数的微积分

在深入分析机架偏心作用机制的基础上,提出了轧机偏心补偿控制信息相域滤波提取方法,它利用机架偏心轧制作用强度与轧制过程中轧辊的机械转动相位密切相关的特点,将轧机的时域轧制数据转换为以轧辊转动相位为参变量的数据进行处理.在线性化相域空间中,与轧辊偏心作用相关的信号呈现出显著的周期化特征,而其余的原时域周期信号在转换过程中均被非周期化.在线性化相域空间中,将轧辊转动轧制作用的往复周期作为指定的循环统计量统计周期.理论分析表明,基于统计方法能够有效地消除噪声的影响,同时抑制非指定线性化相域循环分量,实现机架偏心特性信息的有效获取,其实质是线性化相域空间中的梳状滤波器滤波.依据统计获取的机架偏心特征信息可以为轧机偏心补偿提供一定的数据参考

针对标准的FCM算法没有考虑像素的空间信息而对噪声比较敏感和没有考虑不同样本数据对聚类效果的不同影响的不足,提出了一种顾及像素空间信息的基于图像的灰度直方图加权的FCM聚类算法,它在Szilagyi等提出的算法基础上通过引入图像的灰度直方图加权对算法中的目标函数进行修改.对人工合成图像和真实图像的数值模拟结果均显示出该算法的优良性能

Matlab作为数学计算软件，之所以能受到众多使 用者的青睐，除了其简单准确的数值计算功能和强 大的工具箱支持外，还在于其出色的可视化和图象 处理功能。 Matlab软件可以将用户计算得到的数据根据其不 同情况转化为相应的图形。用户可以选择直角坐标 系、极坐标系；图形可以表现为平面曲线、空间曲 线、直方图、向量图、柱状图及空间网面图、空间 表面图等；还可以对图形作进一步加工，如标注、 添色、变换视觉、控制色图、取局部视图、切片图、 制作动画等

1. 固定参考空间（定系）----常与地球固连 绝对运动----研究对象相对于定系的运动 2. 运动参考空间（动系）----常固连于相对地球作平 面运动（平动、定轴转动、一般平面运动）的刚体上 研究对象----点M的运动（动点M）---- 与选取的参考 空间有关

一、空间曲线的切线和法平面 定义设M是空间曲线L上的一个定点,M*是 L上的一个动点,当M*沿曲线L趋于M 时,割线MM*的极限位置MT(如果极 限存在)称为曲线L在M处的切线 下面我们来导出空间曲线的切线方程