上面讨论的分段低次插值函数 都有一致收敛性，但光滑 性较差，对于像高速飞机的机翼形 线，船体放样等型值线 往往要求有二阶光滑度，即有二阶 连续导数，早期工程师 制图时，把富有弹性的细长木条 （所谓样条）用压铁固定 在样点上，在其它地方让它自由弯 曲，然后画下长条的曲 线，称为样条曲线

一、复习 1、概括归纳出上一章的要点和重点; 2、上课时随机地请两名学生上讲台,各用三分钟时间小结上一章; 3、讲完后,让同学按仪态、表达、知识点给其打分,计入平时成绩

在奥赛考纲中,静电学知识点数目不算多,总数和高考考纲基本相同,但在个别知识点上 奧赛的要求显然更加深化了:如非匀强电场中电势的计算、电容器的连接和静电能计算、电介质 的极化等。在处理物理问题的方法上,对无限分割和叠加原理提出了更高的要求 如果把静电场的问题分为两部分,那就是电场本身的问题、和对场中带电体的研究,高考考 纲比较注重第二部分中带电粒子的运动问题,而奥赛考纲更注重第一部分和第二部分中的静态问 题。也就是说,奥赛关注的是电场中更本质的内容,关注的是纵向的深化和而非横向的综合

定理设A是数域K上的n阶方阵.如果A的特征值全属于K,则A在K上相似于 Jordan形矩阵,并且在不计 Jordan块顺序的意义下 Jordan形是唯一的. 证明:此定理就是上一定理用矩阵的语言叙述出来 Jordan标准形的计算方法:

尽管戴尔被近日的“邮件门”事件弄得有些纷扰，但这并不妨碍它继续我行我素地进行 着别人难以模仿的直销、标准化以及独到的供应链管理。 从表面看，戴尔通过电话、网络以及面对面地接触，和顾客建立起直接的沟通和服务支 持渠道。通过网络平台，利用电子数据交换连接，戴尔使上游的零件供应商能够及时准确地 知道公司所需零件的数量和时间，从而大大降低库存

即矩阵乘积的行列式等于它的因子的行列式的乘积 用数学归纳法,定理1可以推广到多个因子的情形,即有 推论1设A1,A2,…A是数域P上的mXn矩阵,于是 1A1A2…AHA1‖A2|…|A 定义6数域P上的n×n矩阵A称为非退化的,如果|A|≠0,否则称为退化

含氟矿石中生物浸出技术推广应用存在瓶颈,究其原因在于伴随含氟脉石矿物溶解,氟对浸矿微生物有较强的抑制作用.本研究利用氟的水化学特性,通过添加可形成稳定络合物的物质来转换F离子存在形态,进而使浸矿微生物可以耐受高氟环境.本文系统研究了氟对细菌的抑制机理,明确了氟的真实毒性形态HF,发现了氟对细菌存在跨膜抑制作用,氟胁迫条件下,干细胞内氟离子质量分数明显高于无氟对照组达到18%以上.选择在生物冶金体系中常见Fe3+做为研究对象,研究了Fe3+对F-的络合解毒作用,热力学分析结果可知,Fe3+可以与HF发生一级竞争络合反应,破坏HF络合结构.在铁离子存在条件下,细菌最高可以耐受F-质量浓度1.0 g·L-1的环境下生长.铁氟络合形态分析可知,只有当培养基中Fe3+质量浓度5倍过量于F-质量浓度,细菌才能正常生长,对应的FeF2+在氟化物中质量分数达45%时,而游离氟离子浓度为2.87×10-5 mol·L-1.络合机理实验结果表明,根据配位化学原理,随着F-/Fe3+浓度比的减小,配体浓度相对较低,氟与铁的络合物向低配位方向移动,可以通过调整培养基中的氟铁浓度比来调整氟铁络合产物,使细菌在高氟环境中生长成为可能

针对部分聚类算法对数据输入顺序敏感的问题,定义了不干涉序列指数,提出了应用不干涉序列指数对分类数据进行加权排序的方法,并基于该方法对受数据输入顺序影响的CABOSFV_C分类数据高效聚类算法进行改进,提出了考虑加权排序的聚类算法(CABOSFV_CSW),消除了算法对数据输入顺序的敏感性.采用UCI基准数据集进行实验,发现应用加权升序排序的CABOSFV_CSW算法在处理分类数据时,聚类质量较原始CABOSFV_C算法和其他受数据输入顺序影响的算法在准确性上有改善,在稳定性上有显著提高

以氧气高炉循环煤气加热工艺为背景，在实验室条件下研究了CO和H2体积分数较高的煤气加热时的析碳行为。实验结果表明，温度和CO2体积分数是影响析碳反应的重要因素。在300-700℃范围内，当温度低于500℃时，析碳反应速度随温度的升高而增加；当高于此温度时，反应速度随温度的升高而下降。析碳反应包括CO分解析碳反应以及CO和H2的混合析碳反应。对比热力学理论与实验现象分析了析碳过程中以上两个反应可能起到的作用。采用扫描电镜，从微观结构上观察了500~700℃时加热过程中析出碳的形态并研究了析碳行为。另外，随着CO2体积分数的增加，析碳反应速率逐渐降低。在500℃和600℃时，CO2体积分数的增加对析碳行为有较大抑制作用，尤其在500℃时这种抑制作用更加明显

5-1多项式插值的问题 前面根据区间[ab上给出 的节点做插值多项式Ln(x) 近似f(x),一般总认为L1(x)的次 数n越高逼近(x)的精度 越好,但实际上并非如此。这是 因为对任意的插值节点 ,当n>0时,L(x)不一定收敛 到∫(x),本世纪初龙格 ( Runge)就给出了一个等距节 点插值多项式Ln(x)不收 敛的f(x)的例子。他给出的函数 为f(x)=1(1+x)