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《常微分方程》课程教学课件(PPT讲稿)第三章 一阶微分方程的解的存在定理(3.4)奇解习题解答
文档格式:PPT 文档大小:594.5KB 文档页数:26
一、包络和奇解 1包络的定义 定义1:对于给定的一个单参数曲线族: (x,y,c)=0,(3.23) 其中c是参数,(x,y,c)是x,y,c的连续可微函数,曲线族(3.23)的包络是指这样的曲线,它本身不包含在曲线(3.23)中,但过这曲线的每一点有(3.23)中的一条曲线和它在这点相切
基于Copula函数的热轧支持辊健康状态预测模型
文档格式:PDF 文档大小:1.18MB 文档页数:10
热轧支持辊的健康状态在带钢板形质量和轧制稳定性控制中起着关键作用,非线性、强耦合、少样本等特点使得热轧支持辊健康状态的预测复杂,目前各大钢厂仍以定期维护和事后维修为主。本文提出了一种支持辊虚拟健康指数的构建方法以及基于Copula函数的复杂工况健康状态预测模型。首先结合支持辊弯窜辊数据表征支持辊健康状态,再使用K-means聚类方法对支持辊工况进行划分,将各工况下过程数据分别构建Copula预测模型,最后根据实际轧制计划的排布顺序融合各工况模型的预测结果。提出的基于Copula函数的预测模型在某钢厂1780热连轧产线得到应用,结果表明,该模型能够准确有效的按照轧制计划实现支持辊的健康状态预测,以更科学的策略指导支持辊更换维护
人民邮电出版社:《C及C++程序设计》课程教学资源(PPT课件讲稿)第一章 对C语言的初步认识
文档格式:PPT 文档大小:920KB 文档页数:23
1.1 C语言源程序 1.2 源程序的编译和C++语言的集成开发环境 1.3 函数的初步概念 1.4 几个基本程序语句的小结 1.5 简单的数据输入与输出
人民邮电出版社:《C及C++程序设计》课程教学资源(PPT课件讲稿)第一章 对C语言的初步认识
文档格式:PPT 文档大小:920KB 文档页数:23
1.1 C语言源程序 1.2 源程序的编译和C++语言的集成开发环境 1.3 函数的初步概念 1.4 几个基本程序语句的小结 1.5 简单的数据输入与输出
清华大学:《应用随机过程》课程教学资源(讲义)第二讲 随机过程的基本概念
文档格式:PDF 文档大小:1.09MB 文档页数:61
随机过程的基本概念 设对每一个参数t∈T.X(t,w)是一随机变量,我们称随机变量族Xr={(t.w) t∈T}为一随机过程(stochastic process)称随机函数其中TC是一实数集,称为 指标集
《复变函数与积分变换》课程教学资源(PPT课件)第六章 共形映射 6.3 第三节 唯一决定分式线性映射的条件
文档格式:PPT 文档大小:1.48MB 文档页数:28
一、分式线性映射的确定 二、分式线性映射对圆域的映射 三、典型例题 四、小结与思考
《数学解题的几种思维定势》讲义(doc电子档案)
文档格式:DOC 文档大小:28KB 文档页数:1
第一句话:在题设条件中给出一个函数 f(x)二阶和二阶以上可导,“不管三七二十一”,把 f(x)在指定点展成泰勒公式再说。 第二句话:在题设条件或欲证结论中有定积分表达式时,则“不管三七二十一”先用积分中值定理对该积分式处理一下再说
《实变函数》课程教学资源(教案讲义)第三章 测度理论(3.2)可测集合
文档格式:PDF 文档大小:161.34KB 文档页数:8
由定理3.1.1的4)可知:外测度确为“体积”概念的推广。非常令人遗 憾的是:外测度对一些集合而言无法满足可加性,即人们可构造这样一族互不相 交的集合S(1,2…,满足mUs1<∑ms…,于是我们只有退而求 其次,探索可以限制在什么范围内满足可加性
中国科学院:《随机过程》课程教学资源(知识点讲稿)第七章 平稳过程
文档格式:PDF 文档大小:236.72KB 文档页数:11
7.1定义与例子 定义7.1.1:随机过程X(t),t∈T称为严平稳过程(strictly stationary process)若对任 意n及t1<2<…
面向物联网业务绿色接入的异构蜂窝网络优化
文档格式:PDF 文档大小:1.17MB 文档页数:8
物联网是未来赛博使能业务的重要支撑平台。蜂窝网络则被认为是广泛分布在部署区域中的物联网终端数据接入的主要渠道,尤其在广域覆盖方面具有难以替代的价值。在满足覆盖要求的条件下,降低蜂窝网络基站的下行发射功率在绿色通信方面具有重要的研究意义。由此提出了一种基于优化目标平滑近似和均方根传播策略的梯度下降算法,在满足物联网业务覆盖率的条件下最小化基站的总下行发射功率。首先,使用罚函数方法将复杂约束条件的异构蜂窝网络优化问题转化为简单约束形式的优化问题;其次,将不可导的目标函数通过平滑近似转化为可导形式,并给出其对天线下倾角和下行功率参数的梯度解析形式;最后,使用均方根传播梯度下降算法进行转化后的目标函数优化。仿真实验结果表明该算法可以在满足覆盖率指标的条件下最小化基站的总下行发射功率,与现有元启发算法和普通梯度下降算法相比,具有良好的收敛速度,并能更好地抑制优化过程中振荡
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