不少实际问题不但要求在节 点上函数值相等，而且 还要求它的导数值也相等（即要 求在节点上具有一阶光 滑度），甚至要求高阶导数也相 等，满足这种要求的插值 多项式就是埃尔米特（Hermite） 插值多项式

计算机图形学是研究怎样用计 算机生成、处理和显示图形的一门 是学科。 国际标准化组织(ISO)的定义: 计算机图形学是研究通过计算机将 机数据转换为图形,并在专门显示设备上 显示的原理、方法和技术的学科

1. 发电厂主变的台数与容量的选择 选择条件： (1） 在发电机电压母线上负荷最小时，能将发电机的最大功率送入系统。 (2） 当最大一台发电机停用时能由系统通过变压器向发电机电压负荷送电。 (３）当为系统经济运行或环保的需要而限制本厂发电时，应保证发电机电压负荷的需要

实验课是本课程的基本教学环节,原则上在校内进行。对学生进行动物繁 殖的技能训练;务求正确使用仪器设备、操作规范化,某些内容则要求熟练掌 握;鼓励学生开展小型科学研究活动。各个实验内容可根据课程的安排学时数掌握, 实验时间长短也可根据情况做适当调整。以下是动物繁殖学课程必须进行的实验内 容:

岩石多场耦合作用的研究已经开展了数十年，包括岩石在单一物理场、两场耦合或三场耦合作用效应的研究。然而深部矿产资源开采和地下空间开发中岩体的赋存环境非常复杂，岩体在高温、高渗透压、高应力及复杂水化学环境中将发生温度–水流–应力–化学（THMC）多场耦合作用。综合分析岩石多场耦合作用下的裂隙演化、变形力学机制、力学本构和耦合模型构建等方面的研究，在分析岩石强度理论的基础上得出岩石多场耦合本构模型以及岩石蠕变本构模型。不同行业对岩石多场耦合作用的研究重点存在一定的差异，岩石多场耦合作用不仅涉及到矿产资源开发、油气田开采、地热资源开发等资源能源领域，其在水利水电工程、高寒工程、地下工程、地下核废料处置及深埋能源储库等领域也是研究的重点。岩石在高应力、水流、高温和化学作用下，不仅会发生耦合作用，而且会对岩石本身的物理力学性能产生影响。分析研究多场耦合作用下岩石的力学性能对于预防事故发生和保障工程安全开展具有重要的现实意义。最后探讨分析了岩石多场耦合研究的重点、难点和今后研究的方向，为工程实践和相关问题的解决提供参考

在数学分析课程中我们已经熟悉 Riemann积分.在处理连续函数或者逐段连续函数 时,在计算一些几何和物理的量时它是很有用的但它也存在一些缺陷例如, Riemann积 分对被积函数的要求较高,它要求被积函数“基本上”是连续的(其确切含义将在§4.4 讨论),在处理极限与积分交换次序时,需要对函数列加上一致收敛性的条件等由于这些 缺陷,使得 Riemann积分在处理分析数学中的一些问题时显得不够有力因此需要建立 新的积分的理论.二十世纪初, Lebesgue建立了一种新的积分理论新的积分理论消除了 上述缺陷,并且包含了原有的 Riemann积分理论

1、设f(x)=,在[-1,1上求f(x)的一次最佳一致逼近多项式。 2、设f(x)∈Ca,b]试证明:f(x)的零次最佳一致逼近多项式p(x)=(M+m),其中M,m分别为f(x)在[a,b]上的最大值和最小值

由于超声显像具有实时显示、灵敏度高、引导准确、无X线损伤、无需造影剂、操作简便、费用低廉等优点，因而发展迅速，应用广泛，在临床医学中占重要地位。 超声：频率>20KHz的声波 超声诊断频率极高，常在MHz数量级，即2MHz~12MHz左右。 人耳听阈为16Hz-20KHz。 诊断上常用1MHz－10MHz。 超声波的物理特性包括：反射、折射、散射、吸收衰减及多普勒效应等

近年来，无人机入侵的事件经常发生，无人机跌落碰撞的事件也屡见不鲜，在人群密集的地方容易引发安全事故，所以无人机监测是目前安防领域的研究热点。虽然目前有很多种无人机监测方案，但大多成本高昂，实施困难。在5G背景下，针对此问题提出了一种利用城市已有的监控网络去获取数据的方法，基于深度学习的算法进行无人机目标检测，进而识别无人机，并追踪定位无人机。该方法采用改进的YOLOv3模型检测视频帧中是否存在无人机，YOLOv3算法是YOLO（You only look once，一次到位）系列的第三代版本，属于one-stage目标检测算法这一类，在速度上相对于two-stage类型的算法有着明显的优势。YOLOv3输出视频帧中存在的无人机的位置信息。根据位置信息用PID（Proportion integration differentiation，比例积分微分）算法调节摄像头的中心朝向追踪无人机，再由多个摄像头的参数解算出无人机的实际坐标，从而实现定位。本文通过拍摄无人机飞行的照片、从互联网上搜索下载等方式构建了数据集，并且使用labelImg工具对图片中的无人机进行了标注，数据集按照无人机的旋翼数量进行了分类。实验中采用按旋翼数量分类后的数据集对检测模型进行训练，训练后的模型在测试集上能达到83.24%的准确率和88.15%的召回率，在配备NVIDIA GTX 1060的计算机上能达到每秒20帧的速度，可实现实时追踪

上述初值问题的精确解是:是指数衰减的,并趋于稳态解