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第一章 导读: 拓扑学简介 1 1.1 什么是拓扑学?1 1.2 拓扑学的历史发源 1 1.3 拓扑学的分类 2 第二章 点集拓扑 (I): 拓扑空间 3 2.1 拓扑空间与开集3 2.2 闭集 5 2.3 拓扑空间的构造方法 7 2.3.1 方法一: 拓扑基7 2.3.2 方法二: 序拓扑 9 2.3.3 方法三: 积拓扑 11 2.3.4 方法四: 子空间拓扑12 2.3.5 方法五: 度量拓扑 14 本章习题19 第三章 点集拓扑 (II): 拓扑的基本性质 20 3.1 闭包与聚点 20 3.2 Hausdorff 性质 24 3.3 连通性 28 3.4 紧致性 34 3.5 极限点紧与序列紧 40 3.6 连续映射43 3.6.1 连续映射与同胚43 3.6.2 连续映射的构造48 3.6.3 连续映射与连通性52 3.6.4 连续映射与紧性55 3.6.5 连续映射与度量57 第四章 点集拓扑 (III): 深入技巧 60 4.1 可数性公理 60 4.2 分离性公理 63 4.3 Urysohn 引理与 Tietze 扩张定理66 4.4 Urysohn 度量化定理 67 4.5 Tychonoff 定理67
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地下定位面对环境恶劣、干扰、多径等影响,常规算法难以获得高精度的定位结果,同时井下环境多为狭长的巷道,不利于布置定位所需的锚节点,而井下锚节点的布置通常对定位结果有较大影响,因而使用普通的定位方法不足以满足智能采矿所需的高精度定位需求.本文对传统的三边定位算法进行分析,总结了传统三边定位结果产生误差的原因,并提出了改进的算法,通过仿真实验验证了改进算法的有效性.同时通过理论分析误差带,使用最大绝对定位误差用于仿真分析拓扑结构对定位结果精度的影响,提出了对拓扑结构的优化原则,能够根据环境特点以实现定位区域内平均最大绝对定位误差最小为原则得出最优拓扑结构.文中设置了仿真实验和实地实验对改进的算法和拓扑结构优化方法进行了验证,实验结果中,改进的算法能够在相同拓扑结构下减小15%~43%的误差,而在相同算法下优化的拓扑结构能够减小17%~65%,二者结合能够减小误差达74%.结果表明,在相同的定位条件下,改进的定位算法能够明显提高定位结果的精度,同时定位结果与拓扑结构之间也有着密切的联系,根据实际环境灵活布置拓扑结构能够使定位结果的精度进一步提高,将改进的算法与拓扑结构优化方法结合可以实现更高的定位精度
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本文主要介绍六角对称的金属有机晶格与Kagome金属有机晶格两类典型的二维有机拓扑绝缘体的研究进展,其中重点介绍了理论预测的氰基配位二维本征有机拓扑绝缘体.除了理论计算方面的工作,还简要介绍了关于二维有机拓扑绝缘体材料合成方面的实验工作二维有机拓扑绝缘体的理论与实验研究不仅拓展了拓扑绝缘体的研究体系,还为寻找新的拓扑绝缘体材料提供了思路
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什么是拓扑优化? 拓扑优化是指形状优化,有时也称为外型优化。 拓扑优化的目标是寻找 承受单载荷或多载荷的物体的最佳材料分配方案。这种方案在拓扑优化中表现为 “最大刚度”设计。 与传统的优化设计不同的是,拓扑优化不需要给出参数和优化变量的定 义。目标函数、状态变量和设计变量(参见“优化设计”一章)都是预定义好的
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4.1 用节点导纳矩阵行列式表示的网络函数 4.2 无源网络入端阻抗的拓扑公式 4.3 无源网络转移函数的拓扑公式 4.4 Y参数的拓扑公式 4.5 用补树阻抗积表示的拓扑公式 4.6 不定导纳矩阵的伴随有向图 4.7 有源网络的拓扑公式
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1 概述 2 DC/DC三种拓扑 3 拓扑传递函数 4 Buck拓扑电感设计 5 Boost拓扑电感设计 6 Buck-Boost拓扑电感设计 7 LED Buck电源设计实例
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 空间拓扑关系的描述 – 四元交模型(4I模型) – 九元交模型(9I模型) – 基于Voronoi图的九元交模型(V9I模型)  空间拓扑关系的表达  空间拓扑关系的计算与查询  时空拓扑关系及其应用  空间方向关系的描述
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利用系列截面法系统地研究了一种微合金化低碳钢奥氏体晶粒的空间及截面拓扑分布特性.实验建立了晶粒界面数F与其截面多边形边数均值$\\bar n$及边数平方均值${\\bar n^2}$之间的经验关系,并进一步研究了不同拓扑级别的三维晶粒的截面拓扑分布且与多种晶粒几何模型进行了比较分析
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第二章多元函数微分学 第一节多元连续函数 2-1-1点集拓扑初步 2-1-1-1度量空间 2-1-1-2邻域、开集与闭集 2-1-1-3集合的紧致性、完备性与连通性 第一讲点集拓扑初步 课后作业: 复习阅读:第一章pp.01--21,己在代数中学过,请抽时间复习。 阅读:第二章11,1.2,1.3,1.4:pp.22-28 预习:第二章2,22:pp29-38 作业:第二章习题1:pp.28-29:1,(2),(3);2,(2),(4);3;5. 2-1-1点集拓扑初步 拓扑与线性空间、代数等概念一样,是一种数学结构。它与线性空间是研
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针对目前视网膜血管分割中存在的细小血管提取不完整、分割不准确的问题,从血管形状拓扑关系利用的角度出发,探索多任务卷积神经网络设计,提出骨架图引导的级联视网膜血管分割网络框架。该框架包含血管骨架图提取网络模块、血管分割网络模块和若干自适应特征融合结构体。骨架提取辅助任务用于提取血管中心线,能够最大限度地保留血管拓扑结构特征;自适应特征融合结构体嵌入在两个模块的特征层间。该结构体通过学习像素级的融合权重,有效地将血管拓扑结构特征与血管局部特征相融合,加强血管特征的结构信息响应。为了获得更完整的骨架图,骨架图提取网络还引入了基于图的正则化损失函数用于训练。与最新的血管分割方法相比,该方法在3个公共视网膜图像数据集上均获得第一名,在DRIVE,STARE和CHASEDB1中其F1值分别为83.1%,85.8%和82.0%。消融实验表明骨架图引导的视网膜血管分割效果更好,并且,基于图的正则化损失也能进一步提高血管分割准确性。通过将骨架提取模块和血管分割模块替换成不同的卷积网络验证了框架的普适性
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