在第三章中,我们有多处对不连续变化的变量采取了连续 化的方法,从而建立了相应的微分方程模型。但是由于以 下原因: 第一,有时变量事实上只能取自一个有限的集合; 第二,有时采取连续化方法后律立的植刑比校复杂,无 求出间题的/电子计算机的广泛应用为我们处理大量信息 建模时我们提供了实现的可能,这就十分自然地提出了 对连续变量一个问题

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多细胞有机体的发育一般始于单个细胞,即看上去匀 质的受精卵。 个体发育时,简单的、无定型的物质逐渐多样化,自 发地形成有机体。 ·雄性生殖细胞中的遗传信息和卵细胞内携带信息的结 构赋予有机体自我复制的能力, 然而,来自雌雄生殖细胞的DNA信息含量显然无法储 存建造有机体高度复杂的结构的全部蓝图, 例如,人脑的突触连接就有1018-1024之多, ·大大超过了人类基因组1012碱基对的数量。 ·现代发育生物学认为, ·动物的发育与分化的调控 是通过基因表达的时空顺序以及细胞间的相互作 用来实现的

考虑低、特低渗透油藏裸眼压裂水平井流体从基质-裂缝-水平井筒及基质-水平井筒的耦合流动,以等值渗流阻力法及叠加原理为基础,将裸眼压裂水平井渗流区域划分为三个流动区域:流体在水平井压裂裂缝内的达西线性流动区域、水力压裂裂缝泄流引起的非达西椭圆渗流区域和流体在地层中的径向渗流区域.建立裸眼水平井水力压裂多条横向裂缝相互干扰的非达西产能预测模型,分析水力裂缝参数对产能影响,揭示裸眼压裂水平井开采变化规律.模拟结果表明:裂缝条数越多,裂缝干扰越强,水平井压裂存在一最优裂缝条数;裂缝沿水平井筒排布靠近两端、中间相对较稀,且两端长、中间短的开发效果最好

通过共沉淀和原位煅烧转化方法, 将Pd掺杂δ-MnO2前驱体煅烧后制备得到Pd掺杂α-MnO2纳米棒催化材料.通过氮气物理吸附、X射线衍射、透射电子显微镜、扫描电子显微镜、热重分析、X射线光电子能谱等技术对催化材料进行了表征.扫描电镜和透射电镜结果显示, α-MnO2纳米棒表面没有明显的Pd纳米颗粒, 表明Pd可能掺杂到α-MnO2晶格中.纯α-MnO2的还原温度在390℃左右, 但Pd掺杂可以极大地促进α-MnO2还原, 还原温度可低至约200℃左右.研究了所制备催化剂在无溶剂条件下对于以分子氧为氧化剂选择性催化氧化苯甲醇为苯甲醛的催化性能.结果表明: 在无溶剂及用纯氧气为氧化剂条件下, Pd掺杂α-MnO2纳米棒对苯甲醇氧化显示出增强的催化活性; 所掺杂的氧化态Pd物质可增强催化材料中的氧迁移率; 在这些Pd掺杂α-MnO2催化材料中, 当以Pd (3%, 质量分数) -MnO2为催化剂时, 在110℃反应4 h后, 苯甲醇的转化率为39%, 远高于同条件下以纯α-MnO2为催化剂时18. 3%的苯甲醇转化率

从讨论周期函数的 Fourier级数的展开式出发,进而讨论 非周期函数的 Fourier积分公式及其收敛定理,并在此基础上引出 Fourier变换的定义、性质、-些计算公式及某些应用 本章的重点是求函数的ouer变换及 Fourier变换的某些应 用.函数的 Fourier变换也是本章的一个难点,要解决好这个难点, 必须掌握好 Fourier变换的基本性质及一些常用函数(如单位脉冲 函数,单位阶跃函数,正、余弦函数等)的 Fourier变换及其逆变换 的求法从而才能较好地运用 fourier变换进行频谱分析,解某些 微分、积分方程和偏微分方程的定解问题

物联网是未来赛博使能业务的重要支撑平台。蜂窝网络则被认为是广泛分布在部署区域中的物联网终端数据接入的主要渠道，尤其在广域覆盖方面具有难以替代的价值。在满足覆盖要求的条件下，降低蜂窝网络基站的下行发射功率在绿色通信方面具有重要的研究意义。由此提出了一种基于优化目标平滑近似和均方根传播策略的梯度下降算法，在满足物联网业务覆盖率的条件下最小化基站的总下行发射功率。首先，使用罚函数方法将复杂约束条件的异构蜂窝网络优化问题转化为简单约束形式的优化问题；其次，将不可导的目标函数通过平滑近似转化为可导形式，并给出其对天线下倾角和下行功率参数的梯度解析形式；最后，使用均方根传播梯度下降算法进行转化后的目标函数优化。仿真实验结果表明该算法可以在满足覆盖率指标的条件下最小化基站的总下行发射功率，与现有元启发算法和普通梯度下降算法相比，具有良好的收敛速度，并能更好地抑制优化过程中振荡

为了解决社交网络中用户申请加入群组的合适性判断问题，将安全多方计算技术中的求和协议与秘密比较协议相结合提出了保护私有信息的合群判定协议.其中基础协议解决一维线性模型下问题的安全求解，扩展协议对基于圆边界的多维模型情况进行判定.针对单一申请者与网络群组多用户的特点，将问题转换为两方计算模型可实现的形式，在证明了协议正确性的基础上分析协议的复杂度，并且利用安全视图的方法逐步验证了在协议执行过程中不会泄露任何个人的隐私数据.实际使用中协议能够有效地回避盲目的系统推荐和管理员离线所产生的判定时延，同时保护申请者和群组成员的隐私数据

对一个未知量,人们在测量或计算时,常不以 得到近似值为满足,还需估计误差,即要求知 道近似值的精确程度(亦即所求真值所在的范 围).类似地,对于未知参数θ,除了求出它的点 估计外,还希望估计出一个范围,并希望知 道这个范围包含参数真值的可信程度.这样 的范围通常以区间的形式给出,同时还给出此 区间包含参数θ真值的可信程度.这种形式的 估计称为区间估计

第一节 指标权重计算方法概述 一、权重计算重要性 二、主观赋值方法 三、客观赋值方法 第二节 特尔斐法 一、主要概念 二、基本特点 三、基本原则 四、实施步骤 第三节 层次分析法 一、层次分析法概述 二、层次分析法计算步骤 三、应用实例 第四节 信息熵值法 一、信息熵概述 二、熵值法计算步骤 三、水资源评价指标熵值法计算实例 四、城镇化评价指标权重熵值法计算 第五节 灰色关联度法 一、灰色关联度计算步骤 二、应用实例 第六节 离差最大化法 第七节 均方差决策法 第八节 变异系数法 第九节 基于专家效度权重计算方法 一、基于简单关联度确定指标的相对重要程度 二、基于指标重要程度初步求解指标专家权重 三、基于专家效度和专家权重修正指标权重值