偏微分方程定解问题的最常用解法,分离变量法 解常微分方程定解问题时,通常总是先求出微分方程的特解,由线性无关的特解 叠加出通解,而后用定解条件(例如初条件)定出叠加系数. 一阶线性偏微分方程的求解问题,基本的方法也是转化为一阶线性常微分方程组 的求解问题

在充分考虑RH平衡碳氧浓度的前提下,建立脱碳反应数学模型.以210 t超低碳钢RH冶炼工艺为背景,详细给出数学模型的建立原则与过程.将模拟结果与实际测量数据进行对比发现,数学模型与实际测量数据有很好的吻合度.碳元素在钢液内存在一定的不均匀性,真空室自由液面下降管上方碳元素质量分数最小,钢渣界面处上升管右侧碳元素质量分数最大,循环20 min后,二者相差0.0025%左右

根据数学物理方法中的证明,如果有一族函数 构成正交归一完全系,则任意函数都可以用{}来展 开为级数(广义傅里叶级数)。如果函数系{}不 构成分立的集合,则可以展开为傅里叶积分

2.5.2可逆矩阵,方阵的逆矩阵 1、可逆矩阵,方阵的逆矩阵的定义 定义设A是属于K上的一个n阶方阵,如果存在属于K上的n阶方阵B,使 BA= AB=E,则称B是A的一个逆矩阵,此时A称为可逆矩阵。 2、群和环的定义 定义设A是一个非空集合。任意一个由A×A到A的映射就成为定义在A上的代数运算

为了提出适合南钢的操作原则和控制目标，根据转炉脱磷反应基本热力学原理和复吹转炉双渣脱磷工艺特点，针对南钢铁水条件，分析了铁水硅含量、温度、磷含量对脱磷的影响并提出合理的冶炼方案.南钢120t复吹转炉双渣深脱磷工艺实践表明，通过优化造渣、供氧、一次倒渣及终点控制等工艺操作，能取得转炉终点钢液磷的质量分数 ≤ 40×10-6和脱磷率达97.3%的脱磷效果.按照优化后的方案进行冶炼能满足南钢超低磷钢的生产需要

本文对微合金化中碳L45钢进行了控制轧制和控制冷却试验;测定了各项力学性能及先共析铁素体量fa、铁素体尺寸da、铁素体自由程λa和珠光体片层间距So;采用对大量实验数据进行数理统计的方法,研究了控轧控冷微合金化中碳钢力学性能与组织参量之间的关系,得到了一些表达其定量关系的估计式,探讨了控轧控冷中碳钢的强韧化机制

采用Gleeble-1500D热模拟试验机研究了9Cr低活化马氏体钢在950~1200℃、应变速率为10-2~10s-1变形条件下的热压缩变形行为,并用金相显微镜观察了相应显微组织的变化.回归分析得出在0.15~0.8真应变量范围内变形激活能和材料常数随真应变量变化的关系式,并得出双曲正弦本构方程;利用数学方法直接从真应力-真应变曲线获得动态再结晶的峰值应力、临界应力、峰值应变和临界应变;回归得出了峰值应力、临界应力、峰值应变、临界应变和动态再结晶晶粒大小与Zener-Hollomon参数的关系式

一个变量对应一个存储区域 ， 用于处理个别的数据。 然而，在程序设计中更多的情况则是要处理成批的数据,如 果仅用单一的变量来处理成批的数据,那是不现实、也是不 方便的。 为此，高级程序设计语言都提供一种能方便地表 示和处理成批数据的手段 ── 数组。 数组是存放在一片连续的存储单元中的、有序非空的、 有相同数据类型并有一个名字以供识别的数据集合。 这 个集合中的成员称为数组元素

电信客户信用风险等级评估是对电信客户的信用风险进行等级分类.针对建立客户信用风险等级分类模型时,大量带有类标注数据难以获得的问题,提出了基于主动学习的分类器建模方法,并对基于QBC(委员会投票选择)的主动学习算法进行改进以提高分类器的预测精度.通过对实际电信客户数据进行信用风险等级建模实验,结果表明:应用新算法,分类器使用了较少的带类标签样本数据,达到了与被动学习相同的精度,大大降低了信用专家评估数据的工作量

针对不完备信息表预处理问题中的不完备数据的填补问题、冗余属性的约简问题和连续属性的离散化问题进行了研究.应用粗糙集理论,由相容信息表中条件属性与决策属性间的一致性对应关系,定义了划分区间的加法运算,解决了不完备数据填补问题;根据类别概念,定义了差别向量,利用差别向量加法运算删除了冗余属性;根据条件属性与决策属性之间的依赖关系及相对信息熵概念,实现了连续属性的离散化.数值示例和实验结果显示此方法是有效可行的