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北京大学:《高等代数》课程教学资源(讲义)第十二章 张量积与外代数 12.3 张量 12.3.1 线性变换的张量积的矩阵与线性变换的矩阵的关系
文档格式:DOC 文档大小:253.5KB 文档页数:5
12-3张量 12.3.1线性变换的张量积的矩阵与线性变换的矩阵的关系 设V是域K上的n维线性空间,G和是V的两组基,且 (n)= (1) 设a∈V在(1n)下的坐标为(x1,x),则由前面的知识,可得 x :=T (2) ) 由此可知,坐标是逆变的 现在考虑V的对偶空间n在的对偶基为f,在v的 对偶基为gg,那么就有
清华大学:《数学建摸》课程教学资源(讲义)应用(定量结果)
文档格式:PDF 文档大小:889.88KB 文档页数:18
从包汤圆(饺子)说起 假设1.皮的厚度一样2.汤圆(饺子)的形状一样 模型=ns S=k1R2,V=k2R3,R~大皮的半径 s=kr2,v=k2r3,r~小皮的半径 >V=(nv)V>nv(n>1) 应用(定量结果)v比nv大n12倍
中国地质大学:《分析化学》课程教学资源(试题库)2004年硕士研究生入学考试试题(题目)
文档格式:PDF 文档大小:226.51KB 文档页数:3
一、选择题(30分,答案请写在答卷纸上) 1.在1mol的盐酸溶液中,已知Ecece1.28v,0.1000moll的e有99.9%被还原成Ce3时,该电对的电极电位为: (A)1.22V(B)1.10V(C)0.90V(D)1.28V
序列图像运动自适应V1-MT光流估计算法
文档格式:PDF 文档大小:5.95MB 文档页数:6
针对传统算法在抗光照变化影响、大位移光流和异质点滤除等方面的不足,从人类视觉认知机理出发,提出了一种基于机器学习和生物模型的运动自适应V1-MT (motion-adaptive V1-MT,MAV1MT)序列图像光流估计算法.首先,引入基于ROF模型的结构纹理分解(structure-texture decomposition,STD)技术,有效解决了光照和色彩变化的影响.其次,利用多V1细胞加权组合及非线性正则化模拟MT细胞模型,并结合岭回归训练学习得到运动自适应的权重,解决对目标的运动速度感知问题.最后,引入由粗到精的增强方法和图像金字塔局部运动估计采样,将V1-MT运动估计模型应用于实际大位移视频序列.理论分析和实验结果表明,新方法能更加拟合人眼视觉信息处理特性,对视频序列具有普适、有效、鲁棒的运动感知性能
《高等代数》课程教学资源(讲义)第七章 线性变换
文档格式:DOC 文档大小:1.08MB 文档页数:34
一、线性变换的定义线性空间V到自身的映射称为V的一个变换定义1线性空间V的一个变换A称为线性变换,如果对于V中任意的元素a,B和数域P中任意数k,都有 (1) 一般用花体拉丁字母A,B,表示V的线性变换,A(a)或a代表元素a在 变换下的像定义中等式
《矩阵论》课程教学讲义:第三讲 线性变换及其矩阵
文档格式:DOC 文档大小:553KB 文档页数:7
一、线性变换及其运算 定义:设V是数域K上的线性空间,T是V到自身的一个映射,使得对于V中的任意元素x均存在唯一的 y∈V与之对应,则称T为V的一个变换或算子
钒对高强度汽车大梁钢组织细化的影响
文档格式:PDF 文档大小:1.4MB 文档页数:7
利用Gleeble-3500热模拟试验机、扫描电镜、透射电镜、电子背散射衍射技术等手段研究V对700 MPa级高强度汽车大梁钢组织细化的影响.在冷却速度2~7℃·s-1时,显微组织为针状铁素体+粒状贝氏体组织.V添加提高粒状贝氏体体积分数,细化粒状贝氏体组织,并明显降低粒状贝氏体中M/A岛的尺寸.与无V钢相比,含V钢中大角度晶界比例提高18.2%,对提高钢的韧性有利.由于C含量过低,在实验钢中未观察到单独的VC析出,由此推测V主要固溶在基体中,以合金化方式促进钢的贝氏体相变,使组织得到有效细化
哈尔滨工业大学:《电工学(电子技术)》课程教学资源(题解)例题精解二
文档格式:PDF 文档大小:369.01KB 文档页数:16
一、例题精解 【例题2.1】在图2.2所示方框图中,N是一线性无源网络。当U1=1V,2=1A时,U3=0V:当U1=10V,2=0A时,U3=1V.试求当U1=0V,I2=10A时,U3=? 【解】应用叠加原理计算,则U3=U3+U3。其中3=AU是U1单独作用时的分量,U3=B2是l2单独作用时的分量,即
《算法入门》(英文版)Lecture 22 Prof. Charles E. Leiserson
文档格式:PDF 文档大小:177.21KB 文档页数:19
Definition. A flow network is a directed graph G = (V, E) with two distinguished vertices: a source s and a sink t. Each edge (u, v) ∈ E has a nonnegative capacity c(u, v). If (u, v) ∉ E, then c(u, v) = 0
北京大学:《高等代数》课程教学资源(讲义)第四章 线性空间与线性变换 4.1 线性空间的基本概念 4.1.3 线性空间的基与维数,向量的坐标
文档格式:DOC 文档大小:48KB 文档页数:1
4.1.3线性空间的基与维数,向量的坐标 设V是数域K上的线性空间, 定义4.9基和维数 如果在V中存在n个向量a1,a2,…,an,满足 1)、a1,a2,…,an线性无关; 2)、V中任一向量在K上可表成a1,a2,…,an的线性组合, 则称a1,a2,,an为V的一组基。 基即是V的一个极大线性无关部分组
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