第二节函数 一、函数的基本概念 二、函数的基本性质 三、基本初等函数 四、初等函数

十七世纪的微积分 任何研究工作的开端,几乎都是极不完美 的尝试,且通常并不成功。每一条通向某个目 的地的路都有许多未知的真理,唯有一一尝试 ,方能觅得捷径。也只有甘愿冒险,才能将正 确的途径示以他人……可以这样说,为了寻 找真理,我们是注定要经历挫折和失败的

第八章互感与理想变压器 8.1耦合电感元件 8.2含耦合电感正弦交流电路的分析 8.3空心变压器分析 8.4耦合电感的去耦等效电路分析 8.5理想变压器

二元函数的极值、最值10极值定义P208

学习要求 1、理解电路模型的概念。 2、深刻理解和牢固掌握电压、电流及其参考方向的概念。 3、理解电功率和电能量的概念及其计算方法。会正确判定电路中某元件或某部分电路是产生功率还是吸收功率。 4、深刻理解和熟练掌握基尔霍夫电流定律(KCL)和电压定律(KⅥL)

◼ §1 谓词的概念与表示法 ◼ §2 命题函数与量词 ◼ §3 谓词公式与翻译 ◼ §4 变元的约束 ◼ §5 谓词演算的等价式与蕴含式 ◼ §6 前束范式 ◼ §7 谓词演算的推理理论

自适应线性元件( Adaptive Linear Element,简称 Adaline)也是早期神经网络 模型之一,它是由威德罗( Widrow)和霍夫(Hof)首先提出的。它与感知器 的主要不同之处在于其神经元有一个线性激活函数,这允许输出可以是任意 值,而不仅仅只是像感知器中那样只能取0或1。另外,它采用的是W一H学 习法则,也称最小均方差(LMS)规则对权值进行训练,从而能够得到比感知器 更快的收敛速度和更高的精度 自适应线性元件的主要用途是线性逼近一个函数式而进行模式联想

内容安排 一、生物神经元 二、人工神经网络结构 三、神经网络基本学习算法

第一章行列式 第一节二元次程组与阶行列式 第二节n阶行列式 第三节行列式的性质与行列式的展开 第四节克莱姆法则

1991年量子力学考研试题 见1997年第二题)证明: (1)若一个算符与角动量算符/的两个分量对易,则其必与元 的另一个分量对易; (2)在2与的共同本征态M)下,0与的平均值为零,且 当M=J时,测量与J的不确定性为最小