 图的定义  图模型  图的术语  几种特殊的图  二部图 （偶图）  图的运算  图结构上的经典问题

7.1 离散时间信号 7.2 离散时间系统的数学模型 7.3 常系数线性差分方程的求解 7.4 零输入响应与零状态响应 7.5 卷积

8.1离散系统的基本概念 8.2信号的来样与保持 8.3Z变换与Z反变换 8.4离散系统的数学模型 8.5稳定性与稳态误差 8.6离散系统的动态性能分析

第三章离散信道及其信道容量 第一节信道的数学模型及分类 第二节平均互信息 第三节平均互信息的特性 第四节信道容量及其一般计算方法 第五节离散无记忆扩展信道及其信道容量 第六节信源与信道的匹配

5.1 引言 5.2 采样过程的数学描述 5.3 信号恢复 5.4 Z变换理论 5.5 采样系统的数学模型 5.6 离散控制系统分析 5.7 Matlab在离散系统中应用

一、图灵机的基本模型 二、图灵机接受的语言——递归可枚举语言 三、用图灵机计算函数——部分可计算函数与可计算函数

应用给出的离散时间直接自适应控制算法改进了离散简单自适应控制的一些缺陷,能够在计算控制律不违反因果律的条件下,使被控对象的输出直接跟踪理想参考模型输出.应用Lyapunov函数和正实引理证明了算法的收敛性,并通过仿真研究说明了算法的有效性和可行性

1.1 引言 1.2 时域离散随机信号的统计描述 1.3 随机序列数字特征的估计 1.4 平稳随机序列通过线性系统 1.5 时间序列信号模型

8.1 引言 8.2 路与回路 8.3 欧拉图 8.4 哈密顿图 8.5 最短路 8.6 图论模型和证明

本文通过分析机器人多指手爪的静摩擦、库伦摩擦、粘性摩擦等非线性因素,推导出多指手爪屈伸关节的动态控制模型;针对多指手爪的非线性影响,提出了一种位置离散学习控制方法,并给出了这种方法的收敛性定理.仿真结果表明,离散学习控制方法能在有限次迭代后使手指关节位置达到期望位置