第五章向量分析 第二十讲 Stokes公式 5-5-1 Stokes公式 5-5-2旋度及其物理意义 课后作业: 阅读:第五章第五节: Gauss公式和 Stokes公式pp.173--181 预习:第五章第六节:无源场和保守场pp.182-187 作业:习题5:pp181-182:11),(3),(5),(7);2;33);4,(1);5:6. 5-5 Stokes公式 本节专门讨论空间向量场 F(x,y, =)=X(x,y, =)i+Y(x, y, s)j+Z(x,y, =k 5-5-1 Stokes公式

在第二章中,我们讨论了一 维随机变量函数的分布,现在我 们进一步讨论: 当随机变量X,X2,…,X的联合分布 12 已知时,如何求出它们的函数

第五章重叠、流水和向量处理机 1重叠方式 一.重叠解释方式 1.一条指令的几个过程段 （1)取指令:根据PC(指令计数器)从M(存储器) 取出指令送到IR(指令寄存器) （2)译码分析:译出指令的操作性质,准备好所需数据 （3)执行:将准备好的数按译出性质进行处理,主要涉及ALU(算术逻辑运算部件) 2.对指令执行的几种方式

复习《线性代数》有关内容 1.矩阵与向量 2矩阵的加减运算 3非奇异矩阵 4分块方阵的行列式和逆 5.二次型和向量范数 6标量函数的定号性

4.1二维图形几何变换 4.1.1齐次坐标 所谓齐次坐标表示法就是将一个原本是n维的向量用一个n+1维向量来表示。例如:二维坐标点P(x,y)的齐次坐标为: 其中,H是任一不为0的比例系数

2混合积的坐标表示式 设向量a=(a2,a1,a)B=(b,b,b,y=(cy,y,C

• 支持向量机 • 二元线性SVM • SVM用于非线性分类 • 机器学习方法 • 人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN） • 深度学习（Deep Learning）现状 • 经典的深度学习模型/算法 • 卷积神经网络 Convolutional Neural Networks (CNN) • 多层反馈网络 Recurrent neural Network(RNN) • 自动编码器 AutoEncoder • 受限玻尔兹曼机 Restricted Boltzmann Machine, RBM • 深度置信网络 (Deep Belief Nets，DBN）

向量积的物理背景 设O为杠杆L的支点.力F作用于这杠杆上P点处. F与OP的夹角为θ

一、随机变量、随机向量是状态观察的结果 二、随机过程是过程观察的结果 三、对随机过程采样得到随机变量和随机向量

一、欧氏空间的定义 二、欧氏空间中向量的长度 三、欧氏空间中向量的夹角 四、n维欧氏空间中内积的矩阵表示 五、欧氏子空间