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《线性系统理论》PPT课件:第8章 线性系统的稳定性分析(8.1)李雅普诺夫稳定性
文档格式:PDF 文档大小:305.3KB 文档页数:65
李雅普诺夫稳定性的概念是微分方程解对初 值的连续依赖性这一概念在无穷时间区间上的推 广和发展。因此下面讨论时均假定所研究方程的 解在无穷区间[t0, ¥)满足存在和唯一性条件
济南大学信息学院:《现代控制理论》第一章 线性控制系统的状态空间描述
文档格式:PDF 文档大小:2.03MB 文档页数:354
1.1 状态空间描述的概念 1.2 系统的一般时域描述化为状态空间描述 1.3 系统的频域描述为状态空间描述 1.4 据状态变量图列写线性系统的状态空间描述 1.5 据系统方块图导出状态空间描述 1.6 将状态方程化为规范形式
清华大学:《量子力学》课程教学资源(教案讲义)第二章 一维势场中的粒子(2.4)线性谐振子
文档格式:DOC 文档大小:160.5KB 文档页数:2
关于谐振子的研究,无论在理论上还是应用上都很重要。 1.方程的化简线性谐振子的势能函数是:
《并行计算》课程教学资源(讲义)线性方程组的直接解法
文档格式:DOC 文档大小:171.5KB 文档页数:16
在求解线性方程组(System of Linear Equations)的算法中,有两类最基本的算法,一类 是直接法,即以消去为基础的解法。如果不考虑误差的影响,从理论上讲,它可以在固定 步数内求得方程组的准确解。另一类是迭代解法,它是一个逐步求得近似解的过程,这种 方法便于编制解题程序,但存在着迭代是否收敛及收敛速度快慢的问题
清华大学:《计量经济学》课程PPT教学课件(经济计量学 Econometrics)第三章 经典单方程计量经济学模型(多元回归)3.6 受约束回归
文档格式:PPT 文档大小:191KB 文档页数:29
一、模型参数的线性约束 二、对回归模型增加或减少解释变量 三、参数的稳定性 *四、非线性约束
《高等代数》课程教学资源(讲义)第二章 行列式
文档格式:DOC 文档大小:625KB 文档页数:28
引言 解方程是代数中的一个基本的问题,特别是在中学所学代数中,解方程占 有重要地位这一章和下一章主要讨论一般的多元一次方程组,即线性方程组线性方程组的理论在数学中是基本的也是重要的内容
北京科技大学:《自动控制原理》课程教学资源(PPT课件讲稿)第八章 线性离散控制系统 Linear Discrete-Time Control Systems(采样控制系统 Sampled-Data Control Systems)
文档格式:PPT 文档大小:2.96MB 文档页数:97
8.1 采样控制 8.2 采样过程和采样定理 8.3 信号恢复 8.4 Z变换理论及线性差分方程求解 8.5 脉冲传递函数 8.6 采样系统的稳定性分析 8.7 采样系统的稳态误差 8.8 采样系统的暂态特性分析
《信号与系统》课程教学资源(PPT课件讲稿)第2章 线性时不变系统 Linear Time-Invariant Systems
文档格式:PPT 文档大小:2.72MB 文档页数:130
• 信号的时域分解——用 表示离散时间信号; • LTI系统的时域分析——卷积积分与卷积和; • LTI系统的微分方程及差分方程表示; • LTI系统的框图结构表示; • 奇异函数。 2.0 引言 ( Introduction ) 2.1 离散时间LTI系统:卷积和 2.3 线性时不变系统的性质( Properties of Linear Time-Invariant Systems) 2.4 用微分和差分方程描述的因果LTI系统(Linear Constant-Coefficient Differential Equation) 2.5 奇异函数(Singularity function) 2.6 小结(Summary)
华东理工大学:《信号与系统》课程教学资源(学习指导书)第二章 线性时不变系统的时域分析
文档格式:PDF 文档大小:567.13KB 文档页数:12
通过本章的学习,学生应深刻理解0-和0+的含义,掌握0-值和0+值的方法;理解冲激响应和阶跃响应的意义,掌握其求解方法;掌握微分方程和差分方程的经典解法,零输入响应特别是零状态响应的求解;掌握卷积积分和卷积和的定义、性质和计算方法,并会用卷积积分法求线性时不变系统的零状态响应
复旦大学:《数理统计在化学中的应用》课程教学资源(讲稿)第七章 机器学习基础
文档格式:PDF 文档大小:9.55MB 文档页数:96
$7.0 什么是机器学习 $7.1 相关关系和相关系数(correlation and correlation coefficient) $7.2 相关系数的显著性检验 $7.3 线性回归和非线性回归 $7.4 一元线性回归线的置信区间 $7.5 多元二项式回归的Matalab实现 $7.6 回归方程的拟合检验 $7.7 Logistic Regression (Intuition) $7.8 Support Vector Machines (支持向量机) $7.9 Training, Validation, and Test
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