针对非规则循环应用中存在的一次迭代访问多个间接数组的问题,给出了超图数组的形式化描述,提出了三种基于超图的数据重排算法,即基于超图的非重复编码数据重排算法、基于超图的回溯搜索数据重排算法和基于超图的先划分再回溯数据重排算法,以及两种基于超图的迭代重排算法,即基于超图的非重复编码迭代重排算法和基于超图的回溯搜索迭代重排算法.通过对典型的非规则应用实例——流体力学问题进行实验,表明单独的重排算法提高程序执行速度约25.4%.在最好的数据重排与迭代重排的组合算法下,一级和二级高速缓存的平均命中率分别增加到91.7%和96.5%

行列式是多元一次方程组(线性方程组)求解中产生的.现在它不仅是解线性方程组的工具,也是线 性代数以及别的数学分支,物理学中常用工具,行列式的概念很简单关键是计算行列式的技巧及应用行 列式的灵活性.这是要特别注意的

以 INTERNET为代表的国际互联网的发展已步入千家万户,“距离”的观念在时间尺度上 正迅速地缩短。随着高速数字互联网以及I为代表的各种传输协议(如ATM、SM、DWDM 等)的提出,信息网络的服务范围已从单纯的邮电通信扩展为多媒体服务,宽带综合业务数 字网(B-ISDN)将成为实现信息化社会的基础。要实现这些,必须建立和发展光子网络体系 和新型的光无源器件

第一节　一般生物学数据 一、实验动物染色体数目 二、实验动物繁殖生理数据 三、实验动物组织生长和细胞更新数据 四、哺乳动物和人的细胞更新速度 五、实验动物和人各类正常组织细胞分裂间期各进相的时间 六、哺乳动物和人全身照射的半致死量 七、哺乳动物平均寿命和最长寿命 八、哺乳动物和人的水代谢期与寿命的关系 九、狗与人的年龄对应 十、实验动物正常新陈代谢率 十一、哺乳动物和人产热量和水半代谢期 第二节　生理学数据 一、实验动物红细胞总数、压积、体积、大小和血红蛋白浓度 二、实验动物白细胞总数、分类计数及血小板数 三、实验动物正常骨髓象数值 四、实验动物血容量、心率、心输出量 五、实验动物全血、血浆、红细胞的容量和静脉血比容 六、实验动物血液温度、酸碱度、粘稠度、比重和体温数据 七、实验动物血细胞脆性、沉降速度和凝血时间 八、实验动物正常血压数值 九、实验动物的循环时间 十、实验动物心电图正常参考数值（间期） 十一、实验动物心电图正常参考数值（波辐电压） 十二、实验动物正常心率时心脏周期情况 十三、实验动物血液动力学指标数值 十四、通气量、耗气量 十五、实验动物呼吸器官相对形态特点及外在气体代谢 十六、实验动物饲料、饮水要求量和排便排尿量 十七、哺乳动物肾的结构与浓缩能力 十八、各种动物尿比重 第三节　生物化学数据 一、实验动物血液中葡萄糖、果糖含量 二、实验动物血液中蛋白结合糖总量及分布 三、实验动物血中糖代谢产物含量 四、实验动物血清脂蛋白及其成分 五、实验动物血中脂肪、脂肪酸、甘油酯、胆固醇、胆固醇酯含量 六、表12-41实验动物血液中磷脂总量及其分类值[SB][60][/SB] 七、实验动物血中磷脂总量及其分类值 八、实验动物血中氧和二氧化碳含量、二氧化碳压力、钠、氯离子浓度、水及蛋白质含量 九、实验动物血浆总蛋白、白蛋白、球蛋白、纤维蛋白原含量 十、实验动物血浆蛋白分类值 十一、实验动物血中游离氨基酸含量 十二、实验动物血中非蛋白氮、尿素、尿酸含量 十三、实验动物血中蛋白质代谢产物含量 十四、实验动物血及器官中5－羟色胺含量 十五、实验动物器官和血浆中儿茶酚胺含量 十六、实验动物血及器官中乙酰胆碱含量 十七、实验动物器官中RNA和DNA含量 十八、实验动物血及器官中腺苷酸含量 十九、实验动物血中吡啶核苷酸、辅羧酶、磷酸吡哆醛、碱性磷酸酶含量 二十、实验动物组织与器

第六章 多变量函数的微分法 §1.多变量函数的极限.连续性 §2.偏导函数多变量函数的微分 §3.隐函数的微分法 §4.变量代换 §5.几何上的应用 §6.台劳公式 §7.多变量函数的极值 第七章 带参数的积分 §1.带参数的常义积分 §2.带参数的广义积分,积分的一致收性 §3.广义积分中的变量代换,广义积分号下微分法及积分法 §4.尤拉积分 §5.福里叶积分公式

第六章 多变量函数的微分法 §1.多变量函数的极限.连续性 §2.偏导函数多变量函数的微分 §3.隐函数的微分法 §4.变量代换 §5.几何上的应用 §6.台劳公式 §7.多变量函数的极值 第七章 带参数的积分 §1.带参数的常义积分 §2.带参数的广义积分,积分的一致收性 §3.广义积分中的变量代换,广义积分号下微分法及积分法 §4.尤拉积分 §5.福里叶积分公式

为了建立一个高效的路径搜索引擎,针对大型应用系统中寻径算法的平衡最优性、时间复杂度以及空间复杂度问题,从经典Dijkstra算法出发,将AI领域的决策机制引入到路径搜索中来,提出了一个启发式最优路径搜索算法.该算法在寻径过程中引入代价函数,由代价函数来决定寻径策略(即优先搜索哪些中间节点),以期望减少搜索节点数.给出了该算法得到最佳解的条件及其证明过程,并且以实例数据对两种算法进行了对比测试

利用行列式的依行(列)展开可以把n阶行列式化为n-1 阶行列式来处理,这在简化计算以及证明中都有很好的应用。 但有时我们希望根据行列式的构造把n阶行列式一下降为n-k 阶行列式来处理,这是必须利用 Laplace展开定理。为了说明 这个方法,先把余子式和代数余子式的概念加以推广

第一节 二阶、三阶行列式 一、二阶行列式的引入 二、三阶行列式 三、小节、思考题 第二节 n 阶行列式 一、余子式和代数余子式 二、行列式按行（列）的展开法则 三、小节、思考题 第三节 行列式的性质 一、行列式的性质 二、应用举例 三、小节、思考题 第四节 行列式的计算 一、行列式计算的几种常见方法 二、小节、思考题 第五节 行列式的应用 一、伴随矩阵及逆矩阵公式 二、克拉默法则及其应用 四、小结、思考题 的方程组的重要定理 三、关于未知数个数等于方程个数

4-2改写顺序栈的进栈成员函数push(x),要求当栈满时执行一个 stackFull()操作进行栈满处理。其功能 是:动态创建一个比原来的栈数组大二倍的新数组,代替原来的栈数组,原来栈数组中的元素占据新数组 的前 MaxSize位置。 【解答】 templatepush( const Type&item) if isFull ( stackFull();