请英语高手帮我翻译一下这篇摘要，谢谢。

线性代数中，特征分解（Eigendecomposition），又称谱分解（Spectral decomposition）是将矩阵分解为由其特征值和特征向量表示的矩阵之积的方法。需要注意只有对可对角化矩阵才可以施以特征分解。

灰度化处理后，剪切出脸部部分，就是额头到下巴，左耳到右耳的部分，然后选择合适的算法进行检测，用模板匹配或者神经网络等，结论是算法在小范围内得到识别结果和识别率。

程序员必备的一些数学基础知识有以下几种：线性代数：主要涉及向量、矩阵、线性方程组、特征值、特征向量、奇异值分解等概念，可以用来处理多维数据和矩阵运算，在机器学习、图像处理、计算机图形学等领域有广泛应用。微积分：主要涉及导数、积分、极限、泰勒展开等概念，可以用来分析函数的变化率和曲线的形状，在优化算法、神经网络、信号处理等领域有广泛应用。概率论和统计学：主要涉及随机变量、概率分布、条件概率、贝叶斯理论、期望值、方差、协方差、假设检验等概念，可以用来分析数据的规律和不确定性，在数据挖掘、机器学习、自然语言处理等领域有广泛应用。离散数学：主要涉及集合、逻辑、关系、函数、图论、树、递归、数论等概念，可以用来描述离散结构和离散对象之间的关系，在算法设计、加密解密、编码理论等领域有广泛应用。当然，这些只是一些常见的数学基础知识，并不一定涵盖了所有程序员需要掌握的数学内容。不同的领域和方向可能还需要其他的数学知识，比如信息论、复变函数、傅里叶分析等。U0001f60a

%一个修改后的PCA进行人脸识别的Matlab代码% calc xmean,sigma and its eigen decompositionallsamples=[];%所有训练图像for i=1:40for j=1:5a=imread(strcat("D: awdataORLs",num2str(i),"",num2str(j),".pgm"));% imshow(a);b=a(1:112*92); % b是行矢量 1×N,其中N＝10304,提取顺序是先列后行,即从上到下,从左到右b=double(b);allsamples=[allsamples; b]; % allsamples 是一个M * N 矩阵,allsamples 中每一行数据代表一张图片,其中M＝200endendsamplemean=mean(allsamples); % 平均图片,1 × Nfor i=1:200 xmean(i,:)=allsamples(i,:)-samplemean; % xmean是一个M × N矩阵,xmean每一行保存的数据是“每个图片数据-平均图片”end;sigma=xmean*xmean"; % M * M 阶矩阵[v d]=eig(sigma);d1=diag(d);[d2 index]=sort(d1); %以升序排序cols=size(v,2);% 特征向量矩阵的列数for i=1:colsvsort(:,i) = v(:,index(cols-i+1) ); % vsort 是一个M*col(注:col一般等于M)阶矩阵,保存的是按降序排列的特征向量,每一列构成一个特征向量dsort(i) = d1( index(cols-i+1) ); % dsort 保存的是按降序排列的特征值,是一维行向量end %完成降序排列%以下选择90%的能量dsum = sum(dsort);dsum_extract = 0;p = 0;while( dsum_extract/dsum < 0.9)p = p + 1;dsum_extract = sum(dsort(1:p));endi=1;% (训练阶段)计算特征脸形成的坐标系while (i0)base(:,i) = dsort(i)^(-1/2) * xmean" * vsort(:,i); % base是N×p阶矩阵,除以dsort(i)^(1/2)是对人脸图像的标准化,详见《基于PCA的人脸识别算法研究》p31i = i + 1;end% add by wolfsky 就是下面两行代码,将训练样本对坐标系上进行投影,得到一个 M*p 阶矩阵allcoorallcoor = allsamples * base;accu = 0;% for i=1:40for j=6:10 %读入40 x 5 副测试图像a=imread(strcat("D: awdataORLs",num2str(i),"",num2str(j),".pgm"));b=a(1:10304);b=double(b);tcoor= b * base; %计算坐标,是1×p阶矩阵for k=1:200 mdist(k)=norm(tcoor-allcoor(k,:));end;%三阶近邻 [dist,index2]=sort(mdist);class1=floor( index2(1)/5 )+1;class2=floor(index2(2)/5)+1;class3=floor(index2(3)/5)+1;if class1~=class2 && class2~=class3class=class1;elseif class1==class2class=class1;elseif class2==class3class=class2;end;if class==iaccu=accu+1;end;end;end;accuracy=accu/200 %输出识别率函数调用是定义函数,然后用函数名进行调用就可以了

TI-Nspire 及TI-Nspire CAS是Texas Instruments 于2007年9月所推出的新型图形计算器，两部计算器都有64MB庞大记忆体，其中32MB是计算记忆，可供用家直接使用，另外32MB是Flash Memory。它们拥有强大的计算功能，包括矩阵、微积分 Calculus 等，以及程式及图像功能，而且这些功能有很多是其他图形计算机没有的，例如矩阵计算包括 Eigenvalue、Eigenvector、 LU Decomposition 这些其他计算器没有的功能。它们也有 Flash Memory 功能，这项强劲功能可容许TI-Nspire / TI-Nspire CAS 透过TI Graph Link 连接线接受一些由网上下载的程式并变为 TI-Nspire / TI-Nspire CAS 的内置功能，在现今的计算器中可是数一数二了。TI-Nspire CAS 另外还有解方程及微分方程 ( Differential Equations )、极限 ( Limits )、泰勒展开式 ( Taylor"s Expansion ) 等功能，不过 TI-89 Titanium 所有的三维图像功能目前就欠缺。它也和TI-89 Titanium 一样有符号代数 ( Symbolic Algebra ) 功能。TI-Nspire 及 TI-Nspire CAS 的售价相差很小，纯以功能而言，TI-Nspire CAS 比 TI-Nspire 是好得多的，就像TI-89 Titanium 和TI-84 Plus 的关系一样。这两款肯定比84的功能强大许多，相差了几个等级，而且84所有的功能这两款机器都有

额，机翻的？厉害。。

TI-Nspire clickpad 及TI-Nspire CAS clickpad 是德州仪器于2007年9月所推出的图形计算器，两部计算器都有 64MB 内存，其中32MB是计算内存，可供用户直接使用。另外32MB是 Flash Memory。它们拥有强大的计算功能，包括矩阵、微积分等，以及程序及图像功能，而且这些功能有很多是其他图形计算机没有的，例如矩阵计算包括 Eigenvalue、Eigenvector、 LU Decomposition 这些其他计算器没有的功能。它们也有 Flash Memory 功能，这项强劲功能可容许 TI-Nspire clickpad/ TI-Nspire CAS clickpad通过连接线用TI Nspire Computer Link接受一些由网上下载的程序并变为TI-Nspire / TI-Nspire CAS 的内置功能（通过MyLib）。TI-Nspire CAS 另外还有解方程及微分方程 ( Differential Equations )、极限 ( Limits )、泰勒展开式 ( Taylors Expansion ) 等功能，在3.X系统增加了3D函数功能。它也和 TI-89 Titanium 一样有符号代数 ( Symbolic Algebra 或CAS，Computer Algebra System) 功能。TI-Nspire clickpad/ TI-Nspire CAS clickpad的键盘设计颇为特别，那些英文字母和其他特殊符号按键是很小的绿色及灰色按键，这种可能造成经常会误按，不过，大家只要熟悉了就会习惯及不会失误操作。TI-Nspire 另外有一个 TI-84 Plus Silver Edition 兼容键盘，如果将此键盘装上，那么 TI-Nspire 就会以 TI-84 Plus Silver Edition 的模式运作，这个设计相信是为了迁就以前一直使用 TI-83 Plus 及 TI-84 Plus 的人，让他们较容易适应新机。TI-Nspire CAS 就没有这个兼容键盘，也不能以 TI-84 Plus 的模式运作，应该是因为这个键盘的额外成本，放弃了兼容性及键盘提供。TI-Nspire 及 TI-Nspire CAS 的售价相差很小，纯以功能而言，TI-Nspire CAS clickpad比TI-Nspire clickpad是好得多的，就像 TI-89 Titanium 和 TI-84 Plus 的关系一样。TI-89 Titanium 及 TI-84 Plus / TI-84 Plus Silver Edition 仍然继续售卖，没有迹象显示德州仪器会停产它们。 代数功能TI-Nspire CAS涵盖了已有计算器的所有功能，主要包括：运算功能 - 数值求解；符号运算；二进制、十六进制运算；逻辑运算；三角函数；双曲函数；最小公倍数；最大公约数；因式分解；多项式展开。微积分 - 求导数、积分、极限、函数最大值、最小值、切线、解微分方程、对隐函数求微分。矩阵 - 矩阵运算，包括特征值、特征量的计算、LU Decomposition、QR 因数分解、包含符号元素的矩阵。作图功能函数作图、参数作图、极坐标作图、三维作图、微分方程作图、数据统计作图、图形变换、圆锥曲线作图、不等式作图、函数值列表等。几何功能创建和研究几何形状、模拟点在图形上的运动并研究其性质、研究几何的变换，有利于平面几何的学习。可以实现函数作图形式、参数方程作图形式与数据统计作图形式并存在同一个坐标系下， 有利于平面解析几何的学习。统计分析功能对一元或二元变量进行统计、对函数进行回归与拟合操作、进行多种假设检验（T-test, Z-test, ANOVA等）、计算并绘制多种分布的图形（散点图、x-y线图、直方图、箱形图、回归线、正态概率图、假设检验图）、排列组合、随机数、推论统计等。金融计算功能包括货币的时间价值（TVM），不均匀现金流，分期付款、利率转换等。编程功能简单易学的编程语言，用户可根据自己的需求来编写不同有应用程序。 TI-nspire 的CAS版本拥有计算机代数系统。计算机代数系统的标志是能够以字符串作为运算单位。不同的字符串代表的含义是不同的,字符串可以被赋值使它具有特殊含义。例如：a 作为一个字符串b 作为另一个字符串则有2a 代表 2 乘以 a ，2个a的和。a*b 代表 a 和 b 相乘。ab 则代表另一个与 a 或 b 都不相关的字符串。此时，给 a 赋值：2→a（令 a 等于 2）则有2a = 2*2 = 4a*b = 2*bab 仍然是另一个独立的字符串。ab * ab = 2*ab(a*b)*(a*b) = a^2 * b^2 = 2^2 * b^2 = 4* b^2 TI-Nspire系列图形计算器可以与威尼尔EasyLink USB接口无缝工作，从而令数据采集变得更加有趣、快速和准确；同时对用户而言也变得更加直观。EasyLink可以将超过50种的威尼尔标准传感器与任意型号的TI-Nspire图形计算器USB端口逐一相连。一旦连接上了传感器，学生可以立即开始快速轻松的采集，并进行来源更为广泛的数据分析，诸如pH值，光强以及压力等等。TI-Nspire系列图形计算器会自动识别与EasyLink连接的传感器并启动威尼尔数据探索应用程序开始数据采集。对于那些一次只要使用一种传感器的实验，在TI-Nspire图形计算器或者电脑软件上，学生及教师只需要接上传感器，单击“开始”/”Start”，然后就可以开始采集数据。就是那么简单！一旦采集到了数据，学生可以使用集成了的威尼尔数据探索应用程序去判断数据是线性的或非线性的。开始采集数据之前，学生可以使用”Draw Prediction（绘制预测）”功能，直接在数据将显示的图像区域内画下他们的预测，然后在采集完成后检验他们的假设。体验使用传感器来探究自然前所未有的方便。TI-Nspire实验托板结合TI-Nspire威尼尔DataQuest?应用程序和可供超过50个数据采集传感器的选择，将科学科目的教学和学习带到一个把科学概念直观化，引领学生多参与的教学新境界。TI-Nspire多个传感器数据采集与TI-Nspire实验托板使用一次传感器或同时使用多个传感器进行多种的实验。TI完整的数据采集方案有助于教师和学生最有效率地利用课堂时间，让学生从富有活力、别开生面的课堂探究及讨论中学习科学知识。TI-Nspire实验托板带有5个传感器接口，包括3个模拟信号接口以及2个数字信号接口。允许学生同时使用包括高采样率的5个传感器，小巧方便。也让野外教学的课堂实验更有效率、便捷。 CPU：150 MHz ARM（由于TI限制了CPU频率，因此在OS2.1前都并未达到150MHz的频率）储存器：16 MB RAM, 20 MB Flash ROM屏幕规格：240x320 3.5英寸 16级灰阶 约为115DPI使用USB Mini接口与电脑连接使用4节AAA 7号电池或TI锂离子充电电池 CX/CX CAS：　　CPU：132 MHz ARM　　储存器：64MB RAM, 128MB Flash ROM　　屏幕规格：320*240，3.2英寸，6.5K色，125ppi　　电池只能使用充电电池。　　CM/CM-C CAS:　　储存器：32MB RAM, 128MB Flash ROM　　不支持Dock　　其它同CX。

貌似是mathematics这个软件.太难了.

可以百度华中科技大学研究生院网站招生简章有各个专业详细说明

1.IEEE Trans. Signal Processing，A Novel Scheme for the Design of Approximate HilbertTransform Pairs of Wavelet Bases，，vol.56,no.6，2289-22972.IEEE Trans. Circuits and Systems for Video Technology，Robust and Accurate Object Tracking under Various Types of Occlusions，，vol.18,no.2，223-2363.IEEE Trans. Power Electron，A Novel Inverter-Output Passive Filter for Reducing Both Differential- and Common-Mode dv/dt at the Motor Terminals in PWM Drive Systems，，vol.54, no.1，419-4264.IEEE Trans. Instrum. Meas，Detecting the Blockage of the Sensing-lines of a Differential-Pressure Flow Sensor in a Dynamic Process Using Wavelet Transform Techniques，，vol.55, no.4，1143-11485.Physica D-Nonlinear Phenomena ，A nonlinear correlation measure for multivariable data set，，200(3-4)，287-2956.IEEE Trans. Instrum. Meas，A wavelet-based multi-sensor data fusion algorithm，，vol.53,no.6，1539-15457.IEEE Trans. Instrum. Meas，Fast Quantitative Analysis and Information Deviation for Evaluating the Performances of Image Fusion Techniques，，vol.53,no.5，1441-14478.IEEE Trans. Instrum. Meas，A wavelet-based method for measuring particulate velocity by an active sensor，，vol.53, no.4，1345-13519.Powder Technology，On-line continuous measurement of particle size using electrostatic sensor，，vol.135-136，164-16810.IEEE Trans. Instrum. Meas，A Quantitative Method for Evaluating the Performances of Hyperspectral Image Fusion，，vol.52, no.4，1041-104711.Digital signal processing: A Review Journal，An eigenvalue residuum-based criterion for detection of the number of sinusoids in white Gaussian noise，，vol.13, no.2，275-28312.IEEE Trans. Instrum. Meas，ADC characterization based on singular value decomposition，，vol.51, no.2，138-14313.IEEE Trans. on Instrum. Meas，A wavelet-based approach to abrupt fault detection and diagnosis of sensors，，vol.50, no.5，1389-139614.IEE proceeding A: Science, Measurement and Technology，On-line validating of the measurement uncertainty using wavelet transforms，，vol.148, no.5，210-21415.IEEE Trans. Instrum. Meas，An adaptive window function method for power measurement，，vol.49, no.6，1194-120016.Measurement Science and Technology，Assessing blockage of the sensing line in a differential-pressure flow sensor by using the wavelet transform of its output，，vol.11 no.3，178-18417.IEEE Trans. Instrum. Meas，The novel fast balance technique of digital ac bridge，，vol. 47，371-37718.IEEE Trans. Instrum. Meas，Sinewave fit algorithm based on total least-squares method with application to ADC effective bits measurement，，vol. 46，1026-103019.IEEE Trans. Instrum. Meas，A new sensor for basis-weight and ash-content of paper，，vol. 46，937-940

一般利用topliz矩阵仿真主要考虑的以后硬件实现，该矩阵符合贝努力分布在（-1,+1）之间随机取值，电路可以做出来

残差在数理统计中是指实际观察值与估计值(拟合值)之间的差，探索性数据分析的四大主题 2021-7-25试验优化技术 残差(Residuals)残差是数据减去一个总括统计量或模型拟合值以 后的残余部分什么是 EDA? 探索性数据分析 (EDA) 是一种数据分析方法/哲学,它采用多种技术(主要是图形)。 1、最大限度地洞察数据集; 22. 探索性数据分析 vs 经典数据分析 EDA 是一种数据分析方法。存在哪些其他数据分析方法以及 EDA 与这些其他方法有何不同?三种流行的数据分析方法是:3. 探索性数据分析 vs 汇总分析

我们使用SVD（singular value decomposition，中文译名“奇异值分解”）的方法来计算PCA。我们先看一个简单的案例，在这个案例中，我们检测了6只不同小鼠的2个基因。其实我们可以把它再抽象化一下，把小鼠看成样本，基因看成2个变量。如果我们只检测1个基因的话（Gene 1），那么我们根据基因1表达的情况，把小鼠的绘制到数轴上，小鼠1，小鼠2，小鼠3的Gene 1表达水平比较高，而小鼠4，小鼠5，小鼠6的Gene 1水平则较低。虽然这个图形比较简单，但是，我们从中还是能得到一些信息的，例如小鼠1，小鼠2和小鼠3比较接近，小鼠4，小鼠5和小鼠6比较接近。 如果我们检测了2个基因，那么我们可以绘制一个二维坐标系，横轴是Gene 1，纵轴是Gene 2，那么小鼠1，小鼠2和小鼠3会聚在一起，小鼠4，小鼠5和小鼠6会聚在一起。 如果我们检测了3个基因，那么我们可以绘制三维的坐标系，在上图的这个3维坐系中，圆点越大，表示离你越近。如下所示： 再进一步，如果我们检测了4个基因，此时我们很难绘制出四维的坐标系，那么我们就需要进行PCA分析了，PCA可以把超过4个的基因降维成二维的坐标系，在这个PCA的二维坐标系中，我们可以发现，小鼠4、小鼠5和小鼠6是一类，小鼠1，小鼠2和小鼠3是一类，它们的各自的基因表达模式也类似，PCA在对数据进行聚类（clustering）时有很大的价值，例如，经过PCA分析，在它的二维坐标轴上我们可以发现，Gene 3在x轴上对样本的区分有贡献最大 我们还回最初2个基因的案例上来： 此时，我们可能有疑问，为什么这条直线是最匹配数据的，它的计算原理是什么，那么接着看。我们先回到最初的直线，为了准确地找出最佳匹配所有数据的直线，PCA会将所有数据点都映射到这条直线上来，此时， 可以计算这些数据点到投射到这条直线上的距离，并且使这些距离最小，除了可以计算数据点到直线的距离最小外，还要计算所有数据点投射到这条直线上的点（图中绿叉位置所在点）到原点的距离，使这个距离最大。 通过勾股定理，我们可以知道，因为a不变，当数据点到直线的距离最短时 (b) ，投影点到原点的距离最大 (c) 我们计算投影点到原点的距离，我们把它我们把它命名为d1，d2......计算剩余的投影点到原点的距离。然后把这些值的平方加起来称为SS(distances)。我们旋转直线，直到SS的值最大,此时数据点到直线的距离最短。这条直线就叫第一主成分（Principal Component 1，简称PC1）。 对于PC1，斜率为0.25。也就是说基因1增加4个单位，基因2增加1个单位。计算出红色箭头的长度为4.12。 当你用SVD(singular value decomposition,奇异值分解)进行PCA时，红色箭头的长度=1，我们所要做的就是把这个三角形缩小到红箭头是1个单位时，只需每边除以4.12。 三个边长分别变成了1，0.242，0.97，但，Gene1/Gene2仍然等于4。此时我们可以说PC1由0.97的Gene1和0.242的Gene2构成。 我们回顾一下计算过程： 这个单位向量由基因1的0.97和基因2的0.242部分组成， 称为PC1的“奇异向量”(Singular Vector)或“特征向量”(Eigenvector) ，每个基因的比例则被称为 载荷得分（Loading Scores） 。原始数据的投影点到原点的距离的平方SS被称为PC1的 特征值(Eigenvalue) 。PC1的特征值的平方根叫做PC1的 奇异值(Singular value) 。 因为是一个二维图， PC2 只是一条垂直于PC1的穿过原点的直线，没有任何进一步的优化要做。由于PC2与PC1垂直，所以斜率为-4，也就是说PC2由-1份Gene1和4份Gene2组成。如果我们对所有东西进行缩放，得到一个单位向量，PC2由-0.242个Gene 1和0.97个Gene 2构成， 称为PC2的“奇异向量”(Singular Vector)或“特征向量”(Eigenvector) 。每个基因的比例则被称为 载荷得分（Loading Scores） ，告诉我们，就基因值如何投射到PC2上而言，Gene2的重要性是Gene1的4倍 最后，PC2的 特征值 是投影点到原点的距离的平方和。 此时，PC1和PC2的计算结束，绘制最终的PCA图，如下所示： 然后旋转这个坐标，让PC1水平，PC2垂直，如下所示： 在这个新的坐标系中，图中黑色的叉就表示原始的样本6（Sample 6），如下所示： 而Sample 6位于这个点上： 同理，Sample 2在这里： 我们可以将特征值转化为PC1到原点的变异，通过除以样本大小减1：n-1。这个例子，假设PC1的变异为15,PC2的变异为3。这意味着PCs的变化是15 +3= 18。PC1占了PCs变异的15 / 18= 0.83 = 83%。PC2占了3/18= 0.17= 17%的PCs变异。 碎石图(scree plot) 是用图形表示每个PC所占的变异百分比。 PCA有3个变量(在这种情况下，3个基因)几乎等同于2个变量 然后找到经过原点的最佳拟合直线，和之前一样，最佳拟合线是PC1。PC1现在有三种成分：0.62的Gene1、0.15的Gene2和 0.77的Gene3，Gene3 是最主要的组成部分。然后求出PC2，它经过原点并垂直于PC1。PC2现在有三种成分：0.77的Gene1、0.62的Gene2和 0.15的Gene3，Gene1 是最主要的组成部分。然后，我们找到了PC3，这条最合适的直线，它通过原点并垂直于PC1和PC2。如果我们有更多的基因，我们就会通过添加垂线和旋转它们来不断寻找越来越多的主成分， 理论上，每个基因(或变量)都有一个。但在实际操作中，PC的数量不是变量的数量或者样本的数量，取其中较小的一个。 一旦你找出了所有的主成分，你可以使用特征值(即SS(距离))来确定每个PC的变化比例。在这个例子中，PC1=79%，PC2=15%,PC3=6% ,PC1和PC2占了变异的绝大比例。 这就表明了，在二维图中，我们基本上只使用PC1和PC2就能解释三维图中的数据，因为二维图中的PC1和PC2占据了整体的变异的94%， 为了将3-D图像转换成2-D的PCA图像，我们去掉了所有除了数据和PC1、PC2。将数据投影到PC1和PC2上，然后旋转坐标轴，这是我们新的PCA图中的样本4。 最后，我们使用PC1和PC2将数据绘制成二维图形。 如果我们测量每只老鼠的4个基因，我们不可能画出一个四维图数据，但这并不妨碍我们进行PCA计算，并查看碎石图。在这种情况下，我们可以计算主成分，发现PC1和PC2占变异的90%，所以我们可以使用它们来绘制二维PCA图。 注意：如果碎石图中PC3和PC4占据了大量的变化，那么仅仅使用前2个PCs并不能创建一个非常准确的数据表示。然而，即使像这样一个PCA图也可以用来识别数据分类。

前

上的专业课有通信原理、随机过程、信号与系统、通信电子线路等等。考研就考信号与系统，用的是奥本海姆的《signal and system》

近年来主持的基础研究课题：1) 国家杰出基金：边坡稳定性分析的控制论方法，批准号：50925933，主持人，起止年月：2010年1月－2013年12月，经费200万，在研；2) 国家自然科学基金“重大工程的动力灾变”重大研究计划探索性项目：动力灾变过程数值模拟中几个关键技术问题的研究，批准号：90715028，主持人，起止年月：2008年1月－2010年12月，经费50万，结题；3) 国家自然科学基金项目：三维边坡临界滑面的Cauchy问题及其实验验证，批准号：50779031，主持人，起止年月：2008年1－2010年12月，经费33万，结题；4) 国务院三建委三峡库区三期地质灾害防治高切坡防护工程科研项目专题：确定高切坡潜在滑面的方法研究，批准号：2008SX01-2，主持人，2008年1－2010年12月，经费50万，结题；5) 教育部新世纪优秀人才支持计划：岩土力学中几类典型非线性问题的研究，主持人，起止年月：2005年1月－2007年12月，经费50万元，结题。近年来发表的代表性论文：1. H. Zheng, D.F. Liu, C.F. Lee, L.G. Tham. A new formulation of Signorini"s type for seepage problems with free surface. International Journal for Numerical Methods in Engineering, 64(1): 1-16，20052. H. Zheng, D. F. Liu, C. G. Li. Slope stability analysis based on elasto-plastic finite element method. International Journal for Numerical Methods in Engineering, 64(14): 1871-1888，20053. H. Zheng, D.F. Liu, C.F. Lee, L.G. Tham. Displacement-controlled method and its applications to material non-linearity. International Journal for Numerical & Analytical Methods in Geomechanics, 29(3): 209-226, 2005.4. H. Zheng, D.F. Liu, C.F. Lee, X.R. Ge. Principle of analysis of brittle-plastic rock mass. International Journal of Solids & Structures, 42(1): 139-158, 2005.5. H. Zheng, J. L. Li. A practical solution for KKT systems. Numerical Algorithms, 46(2):105–119, 2007.6. H. Zheng, D. F. Liu, C. G. Li. On the assessment of failure in slope stability analysis by the Finite Element Method. Rock Mechanics and Rock Engineering, 41(4): 629-639, 2008.7. H. Zheng. Eigenvalue Problem from the Stability Analysis of Slopes. Journal of Geotechnical and Geoenvironmental Engineering, ASCE, 135(5): 647–656, 2009.8. H. Zheng, L. G. Tham. Improved Bell"s method for the stability analysis of slopes. International Journal for Numerical & Analytical Methods in Geomechanics, 33(14): 1673-1689, 2009.9. H. Zheng, S. G. Cheng, Q. S. Liu. A decomposition procedure for nearly-symmetric matrices with applications to some nonlinear problems. Mechanics Research Communications, 37(1): 78 – 84, 2010.10. H. Zheng, G. H. Sun, C.G. Li. Cauchy problem of three-dimensional critical slip surfaces of slopes. International Journal for Numerical & Analytical Methods in Geomechanics, 35(4): 519 – 527, 2011.

既然一楼已经介绍了Nspire，那么ClassPad 330的参数请见：http://product.pcpop.com/000149560/Detail.html楼主自己想吧，决定权在你自己手上！

[1] The convergence of generalized Lanczos methods for largeunsymmetric eigenproblems, SIAM Journal on Matrix Analysis and Applications,16 (3) (1995): 843-862.[2] A block incomplete orthogonalization method for largenonsymmetric eigenproblems, BIT, 34 (4) (1995): 516-539.[3] On IOM(q): the incomplete orthogonalization method forlarge unsymmetric linear systems, Numerical Linear Algebra with Applications,3 (6) (1996): 491-512.[4] Refined iterative algorithms based onArnoldi"s process for large unsymmetric eigenproblems, Linear Algebra andIts Applications, 259 (1997): 1-23.[5] A refined iterative algorithm based on theblock Arnoldi process for large unsymmetric eigenproblems, Linear Algebraand Its Applications, 270（1998）: 171-189.[6] Generalized block Lanczosmethods for large unsymmetric eigenproblems, Numerische Mathematik, 80(2（1998）:239-266.[7] 解非对称线性方程组的不完全广义最小残量法, 中国科学（A辑）, 28 (8)（1998）: 694-702.On IGMRES: an incomplete generalized minimalresidual method for large unsymmetriclinear systems, Science in China, Series A, 41 (12)(1998): 1178-1188.[8] 求解大规模非Hermite线性方程组的Krylov子空间型方法的收敛性分析, 数学学报, 41 (5) (1998): 915-924.The convergence of Krylov subspace methods forlarge unsymmetric linear systems, Acta Mathematica Sinica-New Series, 14(4) (1998): 507-518.[9]Polynomial characterizations of the approximate eigenvectors by the refinedArnoldi method and an implicitly restarted refined Arnoldi algorithm, LinearAlgebra and Its Applications, 287 (1999): 191-214.[10] 解大规模矩阵特征问题的复合正交投影方法, 中国科学（A辑），29 (3)(1999): 224-232.Compositeorthogonal projection methods for large matrix eigenproblems, Science in China， Series A, 42 (6) (1999): 577-585.[11]Arnoldi type algorithms for large unsymmetric multiple eigenvalue problems, Journalof Computational Mathematics，17 (3)(1999): 257-274.[12] A refined subspaceiteration algorithm for large sparse eigenproblems, Applied NumericalMathematics，32（1）(2000): 35-52.[13]Some recursions on Arnoldi"s method and IOM for large non-Hermitian linearsystems, Computers and Mathematics with Applications, 39 (3/4) (2000):125-129.[14] Jia Z. and Elsner L., Improving eigenvectors in Arnoldi"smethod, Journal of Computational Mathematics, 18 (3) (2000): 365-376.[15] JiaZ. and Stewart G.W., An analysis of the Rayleigh-Ritz method for approximating eigenspaces, Mathematics of Computation，70（234）（2001）：637-647.[16] On residuals of refinedprojection methods for large matrix eigenproblems, Computers and Mathematicswith Applications. 41 (7/8) (2001): 813-820.[17] The refined harmonicArnoldi method and an implicitly restarted refined algorithm for computinginterior eigenpairs of large matrices, Applied Numerical Mathematics, 42(4) (2002): 489-512.[18] Chen G. and Jia Z.A reverse order implicit Q-theorem and the Arnoldi process, Journal ofComputational Mathematics, 20 (5) (2002): 519-524.[19] JiaZ. and Zhang Y., A refined invert-and-shift Arnoldi algorithm for largegeneralized unsymmetric eigenproblems, Computers and Mathematics withApplications, 44 (8/9) (2002): 1117-1127.[20] Jia Z. and Niu D.,An implicitly restarted refined bidiagonalization Lanczos method for computinga partial singular value decomposition, SIAM Journal on Matrix Analysis andApplications, 25(1)(2003)：246-265.[21] Chen G and Jia Z,Theoretical and numerical comparisons of GMRES and WZ-GMRES, Computers and Mathematicswith Applications, 47 (8/9) (2004):1335-1350.[22] Chen G and Jia Z.,An analogue of the results of Saad and Stewart for harmonic Ritz vectors, Journalof Computational and Applied Mathematics, 167 (2004): 493-498.[23] Some theoretical comparisons of refined Ritz vectors and Ritz vectors, Sciencein China, Series A, 47 (Suppl.) 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An inexact Noda iteration for computingthe smallest eigenpair of an irreducible $M$-matrix, arXiv:math/1309.3926, 2013.

考研专业课一般为报考学校自命题。 像我们华中大此方向专业课考信号与线性系统或者电子技术基础。 参考书目 康华光，陈大钦. 《电子技术基础》，高等教育出版社。 考察要点 1. 基本半导体器件 PN结的形成，半导体二极管、半导体三极管和半导体场效应管工作原理，晶体管的开关作用，TTL门电路，MOS门电路 2. 基本放大电路 微变等效电路，反馈的基本概念及类型判断，负反馈对放大电路性能的影响，频率特性，多级放大电路及其级间耦合，差动放大电路，场效应管及其放大电路 3. 集成运算放大器 比例运算、加法运算、减法运算、积分运算、微分运算、有源滤波、采样保持、电压比较 4. 稳压电源和功率放大电路 整流滤波与反馈式稳压电源，开关稳压电源，乙类互补与甲乙类功率放大电路 5. 数字逻辑与组合逻辑电路 逻辑代数及逻辑运算，逻辑函数的简化，组合逻辑电路的分析与设计，编码器，译码器，数据选择器，数值比较器，加法器 6. 时序逻辑电路与集成器件 RS触发器，D触发器，JK触发器，T触发器，同步时序逻辑电路的分析及设计，计数器、移位寄存器，随机存取存储器（RAM），只读存储器（ROM），可编程逻辑器件 7. 信号发生与转换 正弦波振荡器，多谐振荡器，单稳态触发器，施密特触发器，555集成定时器，D/A转换器，A/D转换器。 信号与线性系统参考书目： （1）A.V.OPPENHEIM，A.S.WILLSKY,S.HAMD NAWAB,信号与系统 （第二版），电子工业出版社，2002年 （2） 管致中，夏恭恪，孟桥，信号与线性系统（第四版），高等教育出版社，2004年 （3） 郑君里，应启珩，杨为理，信号与系统 （第二版），高等教育出版社，2000年 （4） 吴大正，杨林耀，张永瑞，王松林，郭宝龙，信号与线性系统分析 （第4版），高等教育出版社，2006年 （5） 含有以下考查要点要求内容的其它任何参考书。 考查要点： 一．信号与系统 (Signals and Systems) 1．信号、系统的概念 (Concepts about signals and systems) 2．常用信号及其性质 (Commonly used signals and their properties) 3．信号的波形图、基本运算与奇、偶分解 (Waveform of signals, transformation of the independent variable, even and odd decomposition of signals) 4．单位冲激信号和单位阶跃信号的概念及性质 (Unit impulse and unit step functions and their properties) 5．系统的基本性质 (Basic system properties) 二．线性时不变系统 (Linear Time-invariant Systems) 1. 线性时不变系统的性质 (Properties of linear time-invariant systems) 2．线性时不变系统的零输入响应 (Zero-input response of linear time-invariant systems) 3. 线性时不变系统的零状态响应 (Zero-state response of linear time-invariant systems) 4. 卷积积分的性质及计算 (Properties and computation of convolution integral) 5．卷积和的性质及计算 (Properties and computation of convolution sum) 6．连续线性时不变系统的单位冲激响应和单位阶跃响应 (Unit impulse response and Unit step response of continuous-time LTI systems) 7．离散线性时不变系统的单位取样响应和单位阶跃响应 (Unit sample response and Unit step response of discrete-time LTI systems) 8．线性常系数微分方程的时域解法 (Solution of Linear constant-coefficient differential equations in time-domain) 9．线性常系数差分方程的时域解法 (Solution of Linear constant-coefficient difference equations in time-domain) 三．周期信号的傅里叶级数表示 (Fourier series representation of periodic signals) 1. 线性时不变系统的特征函数 (Eigen-function of linear time-invariant systems) 2. 连续时间周期信号的傅里叶级数表示 (Fourier series representation of continuous-time periodic signals) 3．连续时间傅里叶级数的性质 (Properties of CTFS) 4. 离散时间周期信号的傅里叶级数表示 (Fourier series representation of discrete-time periodic signals) 5. 离散时间傅里叶级数的性质 (Properties of DTFS) 6. 周期信号的频谱 (Spectrum of periodic signals) 7. 周期信号激励下线性时不变系统的响应 (Response of LTI systems for periodic input signals) 8. 理想低通、高通、全通、带通、带阻滤波器 (Ideal low-pass, high-pass, all-pass, band-pass and band-stop filters) 四．连续时间傅里叶变换 (The Continuous-time Fourier Transform) 1. 连续时间傅里叶变换及非周期连续信号的频谱 (CTFT and the spectrum of continuous-time non-periodic signals) 2. 连续周期信号的傅里叶变换 (Fourier transform of continuous-time periodic signals) 3. 连续时间傅里叶变换的性质 (Properties of CTFT) 4．连续线性时不变系统的频率响应 、幅度频率响应 、相位频率响应 （或） (The frequency response of continuous-time LTI systems and its magnitude and phase ) 5. 连续线性时不变系统的频域分析 (Analysis of continuous-time LTI systems in frequency domain) 6．无失真传输 (Transmission without distortion) 7．线性相位的概念 (Concept of linear phase) 五．离散时间傅里叶变换 (The Discrete-time Fourier Transform) 1. 离散时间傅里叶变换及非周期离散信号的频谱 (DTFT and the spectrum of discrete-time non-periodic signals) 2. 离散周期信号的傅里叶变换 (Fourier transform of discrete-time periodic signals) 3. 离散时间傅里叶变换的性质 (Properties of DTFT) 4．离散线性时不变系统的频率响应 、幅度频率响应 、相位频率响应 （或） (The frequency response of discrete-time LTI systems and its magnitude and phase ) 5. 离散线性时不变系统的频域分析 (Analysis of discrete-time LTI systems in frequency domain) 六．连续时间信号的取样 (Sampling of continuous-time signals) 1．冲激取样的原理 (Principle of impulse-train sampling) 2．取样定理 (Sampling Theorem) 3．由取样值重建原始连续时间信号的方法 (Methods of reconstructing the original continuous-time signals from its samples) 七．拉普拉斯变换 (The Laplace Transform) 1. 拉普拉斯变换及其收敛域 (The Laplace transform and its region of convergence) 2. 拉普拉斯逆变换 (The Inverse Laplace transform) 3. 拉普拉斯变换的性质 (Properties of the Laplace transform) 4．连续时间系统的系统函数 (System function of continuous-time systems) 5．系统函数与系统因果性和稳定性的关系 (Relationships between system function and the causality and stability of LTI systems) 6. 由系统函数的极-零图绘制一阶或二阶系统的频率特性曲线 (Geometric evaluation of the frequency response of first-order or second-order LTI systems from the pole-zero plot of ) 7．利用拉氏变换求零状态响应 (Solving the zero-state response using the Laplace transform) 8．连续系统的框图表示 (Block diagram representations of continuous-time LTI systems) 9．信号流图表示与梅森公式 (Signal flow graph representations of LTI systems and Mason"s Formula) 10．单边拉普拉斯变换及其性质 (The Unilateral Laplace transform and its properties) 11．利用单边拉普拉斯变换求解线性常系数微分方程 (Solving differential equations using the unilateral Laplace transform) 八．Z变换 (The z-Transform) 1. Z变换及其收敛域 (The z-transform and its ROC) 2. 逆Z变换 (The Inverse z-transform) 3. Z变换的性质 (Properties of the z-transform) 4．离散时间系统的系统函数 (System function of discrete-time systems) 5．系统函数与系统因果性和稳定性的关系 (Relationships between system function and the causality and stability of LTI systems) 6. 由系统函数的极-零图绘制一阶或二阶系统的频率特性曲线 (Geometric evaluation of the frequency response of first-order or second-order LTI systems from the pole-zero plot of ) 7. 利用Z变换求零状态响应 (Solving the zero-state response using the z-transform) 8．离散时间系统的框图表示 (Block diagram representations of discrete-time LTI systems) 9. 单边Z变换及其性质 (The Unilateral z-transform and its properties) 10．利用单边Z变换求解线性常系数差分方程 (Solving difference equations using the unilateral z-transform)

&Oslash; Modelling and simulation of system dynamics of hybrid-driven precision press, Transactions of Tianjin University, 2005, 11(3): 230-234.&Oslash; Design of a 3-DOF PKM module for large aircraft component machining”, The 7 World Congress on Intelligent control and Automation, 2008:370-375.&Oslash; Stiffness Estimation for the 4-DOF Hybrid Module of a Novel Reconfigurable Robot, In: Proceedings of2009 ASME/IFToMM International Conference on Reconfigurable Mechanisms and Robots, 2009:565-571.&Oslash; Design of a 3-DOF PKM Module for Large Structural Component Machining, Mechanism and Machine Theory, 2010, 45(6):941-954.&Oslash; Dynamic Modeling and Eigenvalue Evaluation of a 3-DOF PKM Module, Journal of Mechanical Engineering, 2010, 23(2):166-173.&Oslash; Dimensional synthesis of a 3-DOF parallel manipulator based on dimensionally homogeneous Jacobian matrix, Science in China (Technological sciences), 2010，53(1):168-174.&Oslash; Workspace decomposition based dimensioanal synthesis of a novel hybrid reconfigurable robot, Journal of Mechanical and Robotics, 2010, 3(2):1-9.&Oslash; 并联机器人机构运动与动力分析研究现状及展望, 中国机械工程, 2006, 17(9):979-984.&Oslash; 基于现代微分几何的机器人研究现状, 中国机械工程, 2007, 18(2): 238-243.&Oslash; 4自由度非全对称并联机构的完整雅可比矩阵, 机械工程学报, 2007, 43(6): 37-40.&Oslash; 少自由度并联机器人机构的静力分析, 机械工程学报, 2007, 43(9): 80-83.&Oslash; 基于牛顿欧拉法的3-RPS并联机构逆动力学分析, 航空学报, 2007, 28(5):1210-1215.&Oslash; 一类四自由度可重构主模块的全域静刚度预估, 天津大学学报, 2010,43(11):1003-1008.

x随时间t变化的方程呢?

1. 浅海导管架式海洋平台浪致过度振动控制技术的研究及工程应用，国家科学技术进步奖二等奖，第一完成人，2004年2. 第六届光华工程科技奖青年奖，中国工程院光华工程科技奖理事会，2006年3. 大型海洋结构振动控制技术的研究及工程应用，山东省科技进步奖一等奖，第一完成人，2003年4. 注海水自动化监、检测系统研究开发，教育部提名国家科技进步奖一等奖，第一完成人，2002年5. 海洋结构动力检测与振动控制理论研究，教育部高等学校科学技术奖自然科学奖一等奖（第一完成人），教育部2008年1月论文代表作1. Hua Jun Li, Min Zhang, Sau-Lon James Hu,Refinement of reduced-models for dynamic systems, Progress in Natural Science, 18 (2008), pp. 993-997(SCI)2. Sau-Lon James Hu and Haujun Li, A systematic linear space approach on solving partially described inverse eigenvalue problems, Inverse Problems 24 (2008) (SCI)3. Huajun Li, Hui Fang, Sau-lon Hu, Damage Localization and Severity Estimate For Three-dimensional Frame Structures, Journal of Sound and Vibration, 301 (2007) 481–494 (SCI, EI)4. Huajun Li, Hezhen Yang, Sau-lon James Hu, Modal Strain Energy Decomposition Method for Damage Localization on 3-D Frame Structures, Journal of Engineering Mechanics, Vol. 132, No. 9, 941-951，2006 (SCI, EI)5. Bingchen Liang, Huajun Li, Dongyong Lee, Numerical Study of Three-Dimensional Suspended Sediment Transport in Waves and Currents, OCEAN ENGINEERING, 34 (2007) 1569–1583 (SCI, EI)6. Sau-Lon James Hu and Huajun Li, Cross-Model Cross-Mode Method for Model Updating, Mechanical Systems and Signal Processing, 21 (2007) 1690–1703 (SCI, EI)7. Sau-Lon James Hu and Huajun Li, Simultaneous Mass, Damping, and Stiffness Updating for Dynamic Systems, AIAA Journal, 2007, 45(10): 2529-2537 (SCI, EI)8. Sau-Lon James Hu, Shuqing Wang, Huajun Li, Cross-Modal Strain Energy Method for Estimating Damage Severity, Journal of Engineering Mechanics, Vol. 132, No. 4, 2006 (SCI, EI)9. Liang, Bing-Chen; Li, Hua-Jun; Lee, Dong-Yong, Numerical study of wave effects on surface wind stress and surface mixing length by three-dimensional circulation modeling, Source: Journal of Hydrodynamics, v 18, n 4, August, 2006, p 397-404( EI)10. Hua Jun Li, Sau-Lon James Hu, Tuned mass damper design for optimally minimizing fatigue damage，2002，JOURNAL OF ENGINEERING MECHANICS-ASCE,Vol 128(6),703-707, (SCI)11. Hua Jun Li, Sau-Lon James Hu , H2 active vibration control for offshore platform subjected to wave loading，2003，JOURNAL OF SOUND AND VIBRATION，Vol 263(4),709-724，(SCI)12. Hua Jun Li,Shuqing Wang, Vibration characteristics of an offshore platform and its vibration control，2002，CHINA OCEAN ENGINEERING, Vol.16（4）,469-482，(SCI) 13. Li H J, Liu F S and Hu S-L J. Employing incomplete complex modes for model updating and damage detection of damped structures.Science in China Series E: Technological Sciences, 2008, 51 (12): 2254-2268.14. Huajun Li, Junrong Wang and Sau-Lon James Hu. Using incomplete modal data for damage detection in offshore structures. Ocean Engineering 35(2008)1793–179915. Huajun Li, Min Zhang, Sau-lon James Hu, Refinement of reduced-models for dynamic systems. Progress in Natural Science 18 (2008) 993–99716. Sau-Lon James Hu and Huajun Li，Model Conversion Technique for Structural Dynamic Systems，Journal of Structural Engineering , 2008.10, 134(10): 1675-1688.17. Sau-Lon James Hu and Huajun Li，A systematic linear space approach to solving partially described inverse eigenvalue problems, Inverse Problems 24 (2008) 035014 (13pp).18. Yang Hezhen, Li Huajun, Cross spectral energy method for damage assessment of the cable-stayed bridge under operational conditions, High Technology letters, 2008,14(3):309-315

高

电磁场问题In this thesis, we employ the meshless local Multiquadric Differential Quadrature method (LMQDQ method) to deal with the Poisson, Helmholtz eigenvalue and cavity flow problems.在这篇论文中，我们应用区域多元二次微分积分法求解卜易松、赫姆霍兹特徵值与穴室流场问题。The numerical method in this thesis combines the Multiquadric method (MQ method) and the domain decomposition technique in Differential Quadrature (DQ) form.因此，本方法仍保有无网格法不需要建立网格组织的特性。multiquadric radial basis functionMQ径向基函数Application of the improved multiquadric radial basis function method to the analysis of the electromagnetic field虚拟边界径向基配点法求解电磁场问题

（一）专著与教材:1.　魏海坤.《神经网络结构设计的理论与方法》，国防工业出版社， 北京，2005.2.2.　姜长生, 王从庆, 魏海坤, 陈谋. 《智能控制与应用》, 科学出版社, 北京，2007.7.（二）国外刊物论文:1. Haikun Wei and Shun-ichi Amari. “Dynamics of Learning near Singularity in Radial Basis Function Networks”, Neural Networks, 2008，21(7), 989-1005 (Regular paper).2. Haikun Wei, Jun Zhang, Florent Cousseau, Tomiko Ozeki, and Shun-ichi Amari. “Dynamics of Learning Near Singularities in Layered Networks”. Neural Computation, 2008, 20(3), 813-843.3. Xinming Jin and Haikun Wei. “Scenario-based comparison and evaluation: issues of current business process modelling languages”, Proceedings of the I MECH E Part B Journal of Engineering Manufacture, 2006, 220 (9), 1527-1538.4. Haikun Wei, Qi Li, and Xinming Jin. “Sliding Window Based Resource Allocating Network”, The IEEE Journal of Intelligent Cybernetic Systems, Vol.2, 2006（三）国内刊物论文:1.　魏海坤，李奇，宋文忠.“梯度算法下RBF网的参数变化动态”，控制理论与应用, 2007，24(3)，356-360.2.　魏海坤，宋文忠，李奇.“非线性系统RBF网在线建模的资源优化网络方法”，自动化学报，2005, 31(6), 970-974。3.　魏海坤，宋文忠，李奇.“基于RBF网的火电机组实时成本在线建模方法”，中国电机工程学报，2004，24(7)，246－252。4.　郑宗涵，魏海坤，李奇. “实时数据库算法引擎的设计与应用”, 信息与控制, 2003, 32(7), 662-665.5.　钱艳平，李奇，魏海坤，刘爱华. “基于模糊与PID混合算法的制浆蒸煮过程控制”, 信息与控制, 2003, 32(2), 172-175.6.　魏海坤，丁维明，宋文忠，徐嗣鑫.“RBF网的动态设计算法”，控制理论与应用，2002, 19(5)，673－680。7.　魏海坤，徐嗣鑫，宋文忠. 神经网络的泛化理论和泛化方法, 自动化学报, 2001，27(6)，806-815.8.　魏海坤，宋文忠，徐嗣鑫. 基于结构分解的神经网络设计算法, 自动化学报, 2001，27(2)，276-279.9.　魏海坤，徐嗣鑫，宋文忠，吴福保. 最小RBF网设计的进化优选算法及其在动力配煤状态预测建模中的应用, 中国电机工程学报, 2001，21(1)，63-72.10.　魏海坤，徐嗣鑫，宋文忠. RBF网学习的进化优选算法, 控制理论与应用, 2000，17(4)，604-608.（四）国际会议论文:1.　Haikun Wei and Shun-ichi Amari. “Eigenvalue Analysis on Singularity in RBF networks”, Proc. IJCNN, 2007.2.　Haikun Wei and Shun-ichi Amari. “Online Learning Dynamics of Radial Basis Function Neural Networks near the Singularity”. Proc. IJCNN, 2006.3.　Haikun Wei and Weiming Ding. Designing Neural Network Based on Structure Decomposition, Proc. WCICA, 2000.

% calc xmean,sigma and its eigen decomposition你要先理解pca的原理 再来看各个函数就理解了

我有个作业是这，程序添加了些注释，希望对你有帮助~clear all;allsamples=[];for i=1:20 for j=1:5 a=imread(strcat("ORLs",num2str(i),"",num2str(j),".bmp")); %读取人脸图像 b=a(1:112*92); %将图像数据转为一行 b=double(b); allsamples=[allsamples; b]; %将所有图像20*5，组成数组 endend%用PCA方法进行特征提取samplemean=mean(allsamples); %求均值for i=1:100 xmean(i,:)=allsamples(i,:)-samplemean;end;sigma=xmean*xmean"; %协方差矩阵[v d]=eig(sigma); %求矩阵特征值和特征向量d1=diag(d); %特征值的对角阵[d2 index]=sort(d1); %对对角阵的值排序cols=size(v,2); %特征向量的行数值for i=1:cols vsort(:,i) = v(:, index(cols-i+1) ); %对特征值和特征向量进行排序 dsort(i) = d1( index(cols-i+1) ); end %选择90%的能量dsum = sum(dsort); dsum_extract = 0; p = 0; while( dsum_extract/dsum < 0.9) p = p + 1; dsum_extract = sum(dsort(1:p)); endi=1;while (i<=p && dsort(i)>0) base(:,i) = xmean" * vsort(:,i); %构成投影矩阵 i = i + 1;endallcoor = allsamples * base; %构成训练集的特征矩阵clc[filename,pathname]=uigetfile("*.*","Select image"); %选择图像 [img,map]=imread(strcat(pathname,filename)); b=img(1:10304); b=double(b); tcoor= b * base; %构成测试集的特征矩阵 for k=1:100 mdist(k)=norm(tcoor-allcoor(k,:)); end; %最近邻方法 [dist,index2]=sort(mdist); class=floor( index2(1)/5 )+1; %求所属分类 disp(class); subplot(1,2,1),imshow(img); %输出分类图像filename = sprintf("ORL\s%d\1.bmp",class);I=imread(filename);subplot(1,2,2),imshow(I);

L. Huang*, C. Qian, H.C. So and J. Fang, “Shrinkage-based source enumeration for large array and small samples” IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, 2014, to appear. (Regular Paper） Z.-Q. He, Z.P. Shi, L. Huang* and H. C. So, “Underdetermined DOA estimation for wideband signals using robust sparse covariance fitting” IEEE Signal Processing Letters, in press 2014, to appear. L. Huang*, C. Qian, Y. Xiao and Q.T. Zhang, “Performance analysis of volume-based spectrum sensing for cognitive radio,” IEEE Transactions on Wireless Communications, vol. 8, no. 99, pp. 1-14, Aug. 2014, DOI: 10.1109/TWC.2014.2345660 (Regular Paper) J. Lv, L. Huang*, Y. Shi and X. Fu, “Inversed synthetic aperture radar imaging via modified smoothed ell_0 norm,” IEEE Antenna and Wireless Propagation Letters. vol. 13, no. 1, Jun. 2014, DOI: 10.1109/LAWP.2014.2332639 M. Cao, L. Huang* and C. Qain, “Underdetermined DOA estimation of quasi-stationary signals via Khatri-Rao structure for uniform circular array” Signal Processing, vol.106, no.1, pp.41-48, Jan. 2015 (Regular Paper） C. Qian, L. Huang*, W.J. Zeng, and H.C. So, “Direction-of-arrival estimation for coherent signals without knowledge of source number,” IEEE Sensor Journal, vol. 14, no. 9, pp.3267-3273, Sep. 2014 (Regular Paper） L. Huang*, H.C. So and C. Qian, “Volume-based method for spectrum sensing” Digital Signal Processing, vol. 28, pp. 48-56, May 2014. (Regular Paper） C. Qian, L. Huang* and H.C. So, “Improved unitary root-MUSIC for DOA estimation based on pseudo-noise resampling,” IEEE Signal Processing Letters, vol. 21, no. 2, pp. 140-144, Feb. 2014. C. Qian, L. Huang* and H.C. So, “Computationally efficient ESPRIT algorithm for direction-of-arrival estimation based on Nystrom method,” Signal Processing, vol. 94, pp. 74-80, January 2014. (Regular Paper） F.K.W.Chan, H.C.So, L. Huang* and L.T. Huang, Underdetermined direction-of-departure and direction-of-arrival estimation in bistatic multiple-input multiple-output radar, Signal Processing, vol.104, no.11, pp.284-290, November 2014 W. Sun, H.C. So, F.K.W. Chan, L.T. Huang and L. Huang*, “Approximate subspace- basediterativeadaptiveapproachforfasttwo-dimensionalspectralestimation,” IEEE Transactions on Signal Processing, vol.62, no.12, pp.3220-3231, Jun. 2014 (Regular Paper） J. Fang, X. Li, H. Li, and L. Huang, “Precoding for decentralized detection of unknown deterministic signals in multisensor systems” IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, 2014, to appear (Regular Paper） Z. He, Z. Shi, and L. Huang*, “Covariance sparsity-aware DOA estimation for nonuniform noise,” Digital Signal Processing, vol. 28, pp. 75-81, May 2014. (Regular Paper） L. Huang* and H.C. So, “Source enumeration via MDL criterion based on linear shrinkage estimation of noise subspace covariance matrix,” IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 61, no. 19, pp.4806-4821, Oct. 2013. (Regular Paper). W.J. Zeng, H.C. So and L. Huang*, “lp-MUSIC: Robust direction-of-arrival estimator for impulsive noise environments,” IEEE Transactions on Signal Processing, vol.61, no.17, pp.4296-4308, September 2013. (Regular Paper） W. Sun, H.C. So, F.K.W. Chan and L. Huang*, “Tensor approach for eigenvector-based multi-dimensional harmonic retrieval,” IEEE Transactions on Signal Processing, vol.61, no. 13, pp. 3378-3388, April, 2013. (Regular Paper） K. Liu, J.P.C.L. Cost, H.C. So and L. Huang, “Subspace techniques for multidimensional model order selection in colored noise,” Signal Processing, vol. 93, no. 7, pp. 1976-1987, July 2013. (Regular Paper) K. Liu, H.C. So, J.C.L. Cost, F. Romer and L. Huang*, “Efficient source enumeration for accurate direction-of-arrival estimation in threshold region,” Digital Signal Processing, vol. 23, no. 5, pp. 1668–1677, Sep. 2013. (Regular Paper） L.T. Huang, Y. Wu, H.C. So, Y. Zhang and L. Huang, “Multidimensional sinusoidal frequency estimation using subspace and projection separation approaches,” IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 60, no. 10, pp. 5536-5543, Oct. 2012. L. Huang*, Q.T. Zhang and L.L. Cheng, “Information theoretic criterion for stopping turbo iteration,” IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 59, no. 2, pp. 848-853, Feb. 2011. L. Huang*, T. Long, E. Mao and H.C. So, “MMSE-based MDL method for robust estimation of number of sources without eigendecomposition,” IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 57, no. 10, pp. 4135-4142, Oct. 2009. L. Huang*, T. Long, E. Mao and H.C. So, “MMSE-based MDL method for accurate source number estimation,” IEEE Signal Processing Letters, vol. 16, no. 9, pp. 798-801, Sep. 2009. L. Huang*, T. Long and S. Wu, “Source enumeration for high-resolution array processing using improved Gerschgorin radii without eigendecomposition,” IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 56, no. 12, pp. 5916-5925, Dec. 2008. (Regular Paper) L. Huang*, S. Wu and X. Li, “Reduced-rank MDL method for source enumeration in high-resolution array processing,” IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 55, no. 12, pp. 5658-5667, Dec. 2007.( Regular Paper) L. Huang* and S. Wu, “Low-complexity MDL method for accurate source enumeration,” IEEE Signal Processing Letters, vol. 14, no. 9, pp. 581-584, Sep. 2007. L. Huang*, S. Wu, D. Feng, and L. Zhang, “Low complexity method for signal subspace fitting,” IEE Electronics Letters, vol. 40, no. 14, July 2004. L. Huang*, S. Wu, L. Zhang and D. Feng, “Computationally efficient direction-of-arrival estimation based on partial a priori knowledge of signal sources,” EURASIP Journal on Applied Signal Processing, vol. 2006, pp. 1-7, 2006. (Regular Paper) L. Huang*, S. Wu and E. Mao, “Recursion subspace-based method for bearing estimation: a comparative study,” Chinese Journal of Electronics, no. 3, pp. 477-480, July 2010. L. Huang*, D. Feng, S. Wu and L. Zhang, “Computationally efficient method of signal subspace fitting for direction-of-arrival estimation,” IEICE Transactions on Communications, vol. 88, Aug. 2005, pp. 3408-3415. (Regular Paper)

这太专业了吧~不好意思不懂

大门下就这一块阴凉地方，你去？2369

复制的，我用的TI-89 Titanium。。你这是新出的，也不知道有什么具体区别 我看下面的资料上说，价格差得不多。既然差得不多，就一步到位吧，买个好点的~~~ TI-Nspire 及 TI-Nspire CAS 是 Texas Instruments 于 2007 年 9 月所推出的新型图形计算器，两部计算器都有 64MB 庞大记忆体，其中 32MB 是计算记忆，可供用家直接使用，另外 32MB 是 Flash Memory。它们拥有强大的计算功能，包括矩阵、微积分 Calculus 等，以及程式及图像功能，而且这些功能有很多是其他图形计算机没有的，例如矩阵计算包括 Eigenvalue、Eigenvector、 LU Decomposition 这些其他计算器没有的功能。它们也有 Flash Memory 功能，这项强劲功能可容许 TI-Nspire / TI-Nspire CAS 透过 TI Graph Link 连接线接受一些由网上下载的程式并变为 TI-Nspire / TI-Nspire CAS 的内置功能，在现今的计算器中可是数一数二了。 TI-Nspire CAS 另外还有解方程及微分方程 ( Differential Equations )、极限 ( Limits )、泰勒展开式 ( Taylor"s Expansion ) 等功能，不过 TI-89 Titanium 所有的三维图像功能目前就欠奉。它也和 TI-89 Titanium 一样有符号代数 ( Symbolic Algebra ) 功能。 TI-Nspire / TI-Nspire CAS 的键盘设计颇为特别，那些英文字母和其他特殊符号按键是很小的绿色及灰色按键，这种可能造成经常会误按，不过，大家只要熟悉了就会习惯及不会失误操作。TI-Nspire 另外有一个 TI-84 Plus Silver Edition 兼容键盘，如果将此键盘装上，那么 TI-Nspire 就会以 TI-84 Plus Silver Edition 的模式运作，这个设计相信是为了迁就以前一直使用 TI-83 Plus 及 TI-84 Plus 的人，让他们较容易适应新机。TI-Nspire CAS 就没有这个兼容键盘，也不能以 TI-84 Plus 的模式运作，应该是因为这个键盘的额外成本，放弃了兼容性及键盘提供。TI-Nspire 及 TI-Nspire CAS 的售价相差很小，纯以功能而言，TI-Nspire CAS 比 TI-Nspire 是好得多的，就像 TI-89 Titanium 和 TI-84 Plus 的关系一样。 TI-89 Titanium 及 TI-84 Plus / TI-84 Plus Silver Edition 就仍然继续售卖，目前没有迹象显示 Texas Instruments 会停产它们。德州仪器TI计算器，提供一年原厂保固，TI还有完整的配套教学资源

TI-Nspire™ CAS 主要功能简介 基本特点 高分辨率：240*320像素分屏显示：16-级灰阶，实现多达4个分屏显示尺寸规格：1.13”高x3.94"宽x7.81”长重量：0.64磅内存：27.8 MB电池：7号（4节）USB：不仅能连接电脑，也能和多台TI-Nspire手持设备相连。 主要用途 - 可用于中学和大学理科方面的教学，尤其是数学的学习。数学功能- TI-Nspire CAS涵盖了已有计算器的所有功能，主要包括：运算功能 - 数值求解；符号运算；二进制、十六进制运算；逻辑运算；三角函数；双曲函数；最小公倍数；最大公约数；因式分解；多项式展开； 微积分 - 求导数、积分、极限、函数最大值、最小值、切线、解微分方程、对隐函数求微分 矩阵 - 矩阵运算，包括特征值、特征量的计算、LU Decomposition、QR 因数分解、包含符号元素的矩阵 作图功能函数作图、参数作图、极坐标作图、数据统计作图、图形变换、圆锥曲线作图、不等式作图、函数值列表等。几何功能创建和研究几何形状、模拟点在图形上的运动并研究其性质、研究几何的变换，有利于平面几何的学习。 可以实现函数作图形式、参数方程作图形式与数据统计作图形式并存在同一个坐标系下， 有利于平面解析几何的学习。 统计分析功能对一元或二元变量进行统计、对函数进行回归与拟合操作、进行多种假设检验（T-test, Z-test, ANOVA等）、计算并绘制多种分布的图形（散点图、x-y线图、直方图、箱形图、回归线、正态概率图、假设检验图）、排列组合、随机数、推论统计等金融计算功能包括货币的时间价值（TVM），不均匀现金流，分期付款、利率转换等编程功能简单易学的编程语言，用户可根据自己的需求来编写不同有应用程序。 TI-Nspire CAS的独特之处 多种表示法TI-Nspire™技术，可以实现对数学问题的多种呈现形式，包括代数表示法、数值表示法、统计表示法、文字描述、图形和几何的表现形式。动态关联1. 不同表示法之间的动态关联 TI-Nspire CAS实现将不同表示法动态地关联在一起。当某问题的一种表示法发生变化时，其他表达形式的变化也会在同一个屏幕上立即、实时、自动地反映出来。TI-Nspire CAS的屏幕大、分辨率高，可以实现四个分屏，同时观察图形、数值、表达式和列表的变化。窗口的大小可以调节。2. 抓-移 通过点击图形内部的任意点、直线、曲线和几何形状，并移动，实时查看变化所产生的影响。由于有动态关联功能，绘图函数的变化带来所对应的方程式的自动更新。文档功能 TI-Nspire CAS还具有类似于计算机的文字处理和文件保存功能， 可以在文档和页面中创建、编辑和保存文本文件，并且可以随时调用。 可以轻松地实现TI-Nspire CAS图形计算器之间，以及计算器与计算机之间的文档传输。 类似于计算机的操作模式具有类似于计算机的操作模式，包括：下拉菜单、光标导航键（NavPad）、独立的字母键、电子表格、文档管理公式编辑操作方便通过常用的功能键和第二功能键方便地输入数学表达式、方程式和公式，呈现方式与课本中一致。新增第二功能键（如），类似于公式编辑器，使数学表达式和公式的输入更加便捷，并可以在主屏幕上直接求解。 从支持标准数学符号的模板中，轻松快速地选择适当的符号和变量。 功能的不断提升和改进具备有Flash(闪存)技术，可以不断地升级操作系统（OS）,提升TI-Nspire CAS的性能。兼容性 外接CBR 2™运动检测器、Vernier EasyTemp温度传感器，进行物理实验； 具有与手持设备功能、操作和界面完全相同的教师版模拟软件，便于课堂演示，并与电子白板兼容。 具有与手持设备功能和操作完全相同的学生版软件。

华中科技大的研究生网站上就有，我前几天还看的，不过忘了，了最好自己把它记下

仔细说明一下题目，要求数数还是什么？

1　Matrix Multiplication Problems1.1　Basic Algorithms and Notation1.2　Exploiting Structure1.3　Block Matrices and Algorithms1.4　Vectorization and Re-Use Issues2　Matrix Analysis2.1　Basic Ideas from Linear Algebra2.2　Vector Norms2.3　Matrix Norms2.4　Finite Precision Matrix Computations2.5　Orthogonality and the SVD2.6　Projections and the CS Decomposition2.7　The Sensitivity of Square Linear Systems3　General Linear Systems3.1　Triangular Systems3.2　The LU Factorization3.3　Roundoff Analysis of Gaussian Elimination3.4　Pivoting3.5　Improving and Estimating Accuracy4　Special Linear Systems4.1　The LDMT and LDLT Factorizations4.2　Positive Definite Systems4.3　Banded Systems4.4　Symmetric Indefinite Systems4.5　Block Systems4.6　Vandermonde Systems and the FFT4.7　Toeplitz and Related Systems5　Orthogonalization and Least Squares5.1　Householder and Givens Matrices5.2　The QR Factorization5.3　The Full Rank LS Problem5.4　Other Orthogonal Factorizations5.5　The Rank Deficient LS Problem5.6　Weighting and Iterative Improvement5.7　Square and Underdetermined Systems6　Parallel Matrix Computations6.1　Basic Concepts6.2　Matrix Multiplication6.3　Factorizations7　The Unsymmetric Eigenvalue Problem8　The Symmetric Eigenvalue Problem9　Lanczos Methods10　Iterative Methods for Linear Systems11　Functions of Matrices12　Special TopicsIndex

很多有用的工具箱，转载自振动论坛，要赶紧收藏起来，免得过期后不能下载 ADCPtools - acoustic doppler current profiler data processingAFDesign - designing analog and digital filtersAIRES - automatic integration of reusable embedded softwareAir-Sea - air-sea flux estimates in oceanographyAnimation - developing scientific animationsARfit - estimation of parameters and eigenmodes of multivariate autoregressive methodsARMASA - power spectrum estimationAR-Toolkit - computer vision trackingAuditory - auditory modelsb4m - interval arithmeticBayes Net - inference and learning for directed graphical modelsBinaural Modeling - calculating binaural cross-correlograms of soundBode Step - design of control systems with maximized feedbackBootstrap - for resampling, hypothesis testing and confidence interval estimationBrainStorm - MEG and EEG data visualization and processingBSTEX - equation viewerCALFEM - interactive program for teaching the finite element methodCalibr - for calibrating CCD camerasCamera CalibrationCaptain - non-stationary time series analysis and forecastingCHMMBOX - for coupled hidden Markov modeling using maximum likelihood EMClassification - supervised and unsupervised classification algorithmsCLOSIDCluster - for analysis of Gaussian mixture models for data set clusteringClustering - cluster analysisClusterPack - cluster analysisCOLEA - speech analysisCompEcon - solving problems in economics and financeComplex - for estimating temporal and spatial signal complexitiesComputational StatisticsCoral - seismic waveform analysisDACE - kriging approximations to computer modelsDAIHM - data assimilation in hydrological and hydrodynamic modelsData VisualizationDBT - radar array processingDDE-BIFTOOL - bifurcation analysis of delay differential equationsDenoise - for removing noise from signalsDiffMan - solving differential equations on manifoldsDimensional Analysis -DIPimage - scientific image processingDirect - Laplace transform inversion via the direct integration methodDirectSD - analysis and design of computer controlled systems with process-oriented modelsDMsuite - differentiation matrix suiteDMTTEQ - design and test time domain equalizer design methodsDrawFilt - drawing digital and analog filtersDSFWAV - spline interpolation with Dean wave solutionsDWT - discrete wavelet transformsEasyKrigEconometricsEEGLABEigTool - graphical tool for nonsymmetric eigenproblemsEMSC - separating light scattering and absorbance by extended multiplicative signal correctionEngineering VibrationFastICA - fixed-point algorithm for ICA and projection pursuitFDC - flight dynamics and controlFDtools - fractional delay filter designFlexICA - for independent components analysisFMBPC - fuzzy model-based predictive controlForWaRD - Fourier-wavelet regularized deconvolutionFracLab - fractal analysis for signal processingFSBOX - stepwise forward and backward selection of features using linear regressionGABLE - geometric algebra tutorialGAOT - genetic algorithm optimizationGarch - estimating and diagnosing heteroskedasticity in time series modelsGCE Data - managing, analyzing and displaying data and metadata stored using the GCE data structure specificationGCSV - growing cell structure visualizationGEMANOVA - fitting multilinear ANOVA modelsGenetic AlgorithmGeodetic - geodetic calculationsGHSOM - growing hierarchical self-organizing mapglmlab - general linear modelsGPIB - wrapper for GPIB library from National InstrumentGTM - generative topographic mapping, a model for density modeling and data visualizationGVF - gradient vector flow for finding 3-D object boundariesHFRadarmap - converts HF radar data from radial current vectors to total vectorsHFRC - importing, processing and manipulating HF radar dataHilbert - Hilbert transform by the rational eigenfunction expansion methodHMM - hidden Markov modelsHMMBOX - for hidden Markov modeling using maximum likelihood EMHUTear - auditory modelingICALAB - signal and image processing using ICA and higher order statisticsImputation - analysis of incomplete datasetsIPEM - perception based musical analysisJMatLink - Matlab Java classesKalman - Bayesian Kalman filterKalman Filter - filtering, smoothing and parameter estimation (using EM) for linear dynamical systemsKALMTOOL - state estimation of nonlinear systemsKautz - Kautz filter designKrigingLDestimate - estimation of scaling exponentsLDPC - low density parity check codesLISQ - wavelet lifting scheme on quincunx gridsLKER - Laguerre kernel estimation toolLMAM-OLMAM - Levenberg Marquardt with Adaptive Momentum algorithm for training feedforward neural networksLow-Field NMR - for exponential fitting, phase correction of quadrature data and slicingLPSVM - Newton method for LP support vector machine for machine learning problemsLSDPTOOL - robust control system design using the loop shaping design procedureLS-SVMlabLSVM - Lagrangian support vector machine for machine learning problemsLyngby - functional neuroimagingMARBOX - for multivariate autogressive modeling and cross-spectral estimationMatArray - analysis of microarray dataMatrix Computation - constructing test matrices, computing matrix factorizations, visualizing matrices, and direct search optimization[url=http://ewre-www.cv.ic.ac.uk/software/toolkit.htm]MCAT[/url] - Monte Carlo analysisMDP - Markov decision processesMESHPART - graph and mesh partioning methodsMILES - maximum likelihood fitting using ordinary least squares algorithmsMIMO - multidimensional code synthesisMissing - functions for handling missing data valuesM_Map - geographic mapping toolsMODCONS - multi-objective control system designMOEA - multi-objective evolutionary algorithmsMS - estimation of multiscaling exponentsMultiblock - analysis and regression on several data blocks simultaneouslyMultiscale Shape AnalysisMusic Analysis - feature extraction from raw audio signals for content-based music retrievalMWM - multifractal wavelet modelNetCDFNetlab - neural network algorithmsNiDAQ - data acquisition using the NiDAQ libraryNEDM - nonlinear economic dynamic modelsNMM - numerical methods in Matlab textNNCTRL - design and simulation of control systems based on neural networksNNSYSID - neural net based identification of nonlinear dynamic systemsNSVM - newton support vector machine for solving machine learning problemsNURBS - non-uniform rational B-splinesN-way - analysis of multiway data with multilinear modelsOpenFEM - finite element developmentPCNN - pulse coupled neural networksPeruna - signal processing and analysisPhiVis - probabilistic hierarchical interactive visualization, i.e. functions for visual analysis of multivariate continuous dataPlanar Manipulator - simulation of n-DOF planar manipulatorsPRTools - pattern recognitionpsignifit - testing hyptheses about psychometric functionsPSVM - proximal support vector machine for solving machine learning problemsPsychophysics - vision researchPyrTools - multi-scale image processingRBF - radial basis function neural networksRBN - simulation of synchronous and asynchronous random boolean networksReBEL - sigma-point Kalman filtersRegression - basic multivariate data analysis and regressionRegularization ToolsRegularization Tools XPRestore ToolsRobot - robotics functions, e.g. kinematics, dynamics and trajectory generationRobust Calibration - robust calibration in stats[url=http://ewre-www.cv.ic.ac.uk/software/toolkit.htm]RRMT[/url] - rainfall-runoff modellingSAM - structure and motionSchwarz-Christoffel - computation of conformal maps to polygonally bounded regionsSDH - smoothed data histogramSeaGrid - orthogonal grid makerSEA-MAT - oceanographic analysisSLS - sparse least squaresSolvOpt - solver for local optimization problemsSOM - self-organizing mapSOSTOOLS - solving sums of squares (SOS) optimization problemsSpatial and Geometric AnalysisSpatial RegressionSpatial StatisticsSpectral MethodsSPM - statistical parametric mappingSSVM - smooth support vector machine for solving machine learning problemsSTATBAG - for linear regression, feature selection, generation of data, and significance testingStatBox - statistical routinesStatistical Pattern Recognition - pattern recognition methodsStixbox - statisticsSVM - implements support vector machinesSVM ClassifierSymbolic Robot DynamicsTEMPLAR - wavelet-based template learning and pattern classificationTextClust - model-based document clusteringTextureSynth - analyzing and synthesizing visual texturesTfMin - continous 3-D minimum time orbit transfer around EarthTime-Frequency - analyzing non-stationary signals using time-frequency distributionsTree-Ring - tasks in tree-ring analysisTSA - uni- and multivariate, stationary and non-stationary time series analysisTSTOOL - nonlinear time series analysisT_Tide - harmonic analysis of tidesUTVtools - computing and modifying rank-revealing URV and UTV decompositionsUvi_Wave - wavelet analysisvarimax - orthogonal rotation of EOFsVBHMM - variation Bayesian hidden Markov modelsVBMFA - variational Bayesian mixtures of factor analyzersVMT - VRML Molecule Toolbox, for animating results from molecular dynamics experimentsVOICEBOXVRMLplot - generates interactive VRML 2.0 graphs and animationsVSVtools - computing and modifying symmetric rank-revealing decompositionsWAFO - wave analysis for fatique and oceanographyWarpTB - frequency-warped signal processingWAVEKIT - wavelet analysisWaveLab - wavelet analysisWeeks - Laplace transform inversion via the Weeks methodWetCDF - NetCDF interfaceWHMT - wavelet-domain hidden Markov tree modelsWInHD - Wavelet-based inverse halftoning via deconvolutionWSCT - weighted sequences clustering toolkitXMLTree - XML parserYAADA - analyze single particle mass spectrum dataZMAP - quantitative seismicity analysis

因为不感兴趣。因为三井的天赋激不起安西教练的斗志，三井来到湘北追随安西教练，只是他的一厢情愿，安西教练对他不感兴趣，安西教练和三井都是漫画《灌篮高手》中的角色。《灌篮高手》是日本漫画家井上雄彦以高中篮球为题材的少年漫画，于《周刊少年Jump》1990年42号~1996年27号上连载，单行本在17个国家和地区发行。创作背景：《灌篮高手》自《周刊少年JUMP》1990年第42期开始连载，当时篮球在日本和现在一样没有什么人气，但随着《灌篮高手》故事的深入，篮球一跃成为当时最热门的体育运动之一。但随着1993年动画化，《灌篮高手》大众认知度达到了最高点。1995年，由于井上雄彦的《灌篮高手》和鸟山明的《龙珠》等作品表现优异，《周刊少年JUMP》在34期合刊上，迎来了前无古人后无来者的单期653万的销量。与此同时，《灌篮高手》也创造了日本漫画史上最高初版发行量、最高卷均发行量等多项记录，这些记录直到后来才被《海贼王》打破。

屋子不太冷（18—22℃）的情况下，就和夏天一样处理；室温低于16℃时，适当调高两个档位就行，不放最高档。

Dozen copies

算进口，据说它的工厂在中国，至于在哪里就不知道，因为RUBIKS版权没有在中国销售，所以在我们中国大陆市面上是买不到的！但有一些魔方爱好者为了我们的方便，进口到网上，方便我们购买。这就变成了“出口转内销”……<br>所以就贵了，RMB卖在100多块。<br><br>现在国内有一种叫国产DIY，质量还不错，可以上TAOBAO网搜索，价位在50、60左右！国家：匈牙利***********************附带一段介绍：魔方是被当做玩具被大家认识的，而魔方却不仅仅是玩具这么简单。魔方被列为20世纪最有影响的100项发明之一，这并不是魔方爱好者们所为，而是社会学家根据魔方对人类的影响和作用，将魔方列入上个世纪对人类影响较大的100项发明之列。魔方最初是由匈牙利的一位名叫鲁比克(Rubik)的建筑学教授发明的，他是于1974年夏天研制出来做教具的，随意转动了几下却发现无法被还原，他花了好几个星期的时间去研究各方块的的位置关系，最后才使魔方恢复了原状。他认为这实在是一种很有教育价值的智力玩具，于是，写下了这种玩具的详细说明，第一批商品魔方于1977年在匈牙利问世。1978年，在芬兰首都赫尔辛基召开的一次国际数学家代表会议上，匈牙利的数学家们将魔方介绍给了与会的专家和学者，引起了人们极大的重视。随后，在英国出现了第一批魔方理论研究小组，其中数学家David Singmaser被誉为魔方大师。 20世纪80年代，魔方时髦达到第一次高峰。当时魔方被誉为是世界上“至今发明的最有教育意义的玩具”，由于对魔方研究的深入，从现在魔方运动的发展来看，除了是锻炼思维能力，大脑的体育活动外，魔方比赛也成了手指灵敏度的竞技比赛，参赛时选手的手指都几乎达到了自己灵敏的极限，这是别的运动所无法代替的。

女名啊，伊丽莎白嘛~~~

这是NVIDIA 芯片组USB设备的驱动

我女友状态老写CJN CJN的……一会又尾戒吧一会又类似爱情吧……搞得我一头雾水……还不告诉我是谁，谁能回答我啊…… 陈建宁个人资料 Producer Ian

你必须输入一个强密码。强密码要大于6个字符，要包含以下4类字符中的3类：大写字母，小写字母，数字和其他符号。并且不能用你的姓名或者用户名。

写一个USB的驱动程序最 基本的要做四件事：驱动程序要支持的设备、注册USB驱动程序、探测和断开、提交和控制urb（USB请求块）驱动程序支持的设备：有一个结构体struct usb_device_id，这个结构体提供了一列不同类型的该驱动程序支持的USB设备，对于一个只控制一个特定的USB设备的驱动程序来说，struct usb_device_id表被定义为：/* 驱动程序支持的设备列表 */static struct usb_device_id skel_table [] = { { USB_DEVICE(USB_SKEL_VENDOR_ID, USB_SKEL_PRODUCT_ID) }, { } /* 终止入口 */};MODULE_DEVICE_TABLE (usb, skel_table);对 于PC驱动程序，MODULE_DEVICE_TABLE是必需的，而且usb必需为该宏的第一个值，而USB_SKEL_VENDOR_ID和 USB_SKEL_PRODUCT_ID就是这个特殊设备的制造商和产品的ID了，我们在程序中把定义的值改为我们这款USB的，如：/* 定义制造商和产品的ID号 */#define USB_SKEL_VENDOR_ID 0x1234#define USB_SKEL_PRODUCT_ID 0x2345这两个值可以通过命令lsusb，当然你得先把USB设备先插到主机上了。或者查看厂商的USB设备的手册也能得到，在我机器上运行lsusb是这样的结果：Bus 004 Device 001: ID 0000:0000 Bus 003 Device 002: ID 1234:2345 Abc Corp. Bus 002 Device 001: ID 0000:0000 Bus 001 Device 001: ID 0000:0000得到这两个值后把它定义到程序里就可以了。注册USB驱动程序：所 有的USB驱动程序都必须创建的结构体是struct usb_driver。这个结构体必须由USB驱动程序来填写，包括许多回调函数和变量，它们向USB核心代码描述USB驱动程序。创建一个有效的 struct usb_driver结构体，只须要初始化五个字段就可以了，在框架程序中是这样的：static struct usb_driver skel_driver = { .owner = THIS_MODULE, .name = "skeleton", .probe = skel_probe, .disconnect = skel_disconnect, .id_table = skel_table,};探测和断开：当 一个设备被安装而USB核心认为该驱动程序应该处理时，探测函数被调用，探测函数检查传递给它的设备信息，确定驱动程序是否真的适合该设备。当驱动程序因 为某种原因不应该控制设备时，断开函数被调用，它可以做一些清理工作。探测回调函数中，USB驱动程序初始化任何可能用于控制USB设备的局部结构体，它 还把所需的任何设备相关信息保存到一个局部结构体中，提交和控制urb：当驱动程序有数据要发送到USB设备时（大多数情况是在驱动程序的写函数中），要分配一个urb来把数据传输给设备： /* 创建一个urb,并且给它分配一个缓存*/ urb = usb_alloc_urb(0, GFP_KERNEL); if (!urb) { retval = -ENOMEM; goto error; }当urb被成功分配后，还要创建一个DMA缓冲区来以高效的方式发送数据到设备，传递给驱动程序的数据要复制到这块缓冲中去： buf = usb_buffer_alloc(dev->udev, count, GFP_KERNEL, &urb->transfer_dma); if (!buf) { retval = -ENOMEM; goto error; } if (copy_from_user(buf, user_buffer, count)) { retval = -EFAULT; goto error; }当数据从用户空间正确复制到局部缓冲区后，urb必须在可以被提交给USB核心之前被正确初始化： /* 初始化urb */ usb_fill_bulk_urb(urb, dev->udev, usb_sndbulkpipe(dev->udev, dev->bulk_out_endpointAddr), buf, count, skel_write_bulk_callback, dev); urb->transfer_flags |= URB_NO_TRANSFER_DMA_MAP;然后urb就可以被提交给USB核心以传输到设备了： /* 把数据从批量OUT端口发出 */ retval = usb_submit_urb(urb, GFP_KERNEL); if (retval) { err("%s - failed submitting write urb, error %d", __FUNCTION__, retval); goto error; }当urb被成功传输到USB设备之后，urb回调函数将被USB核心调用，在我们的例子中，我们初始化urb，使它指向skel_write_bulk_callback函数，以下就是该函数：static void skel_write_bulk_callback(struct urb *urb, struct pt_regs *regs){ struct usb_skel *dev; dev = (struct usb_skel *)urb->context; if (urb->status && !(urb->status == -ENOENT || urb->status == -ECONNRESET || urb->status == -ESHUTDOWN)) { dbg("%s - nonzero write bulk status received: %d", __FUNCTION__, urb->status); } /* 释放已分配的缓冲区 */ usb_buffer_free(urb->dev, urb->transfer_buffer_length, urb->transfer_buffer, urb->transfer_dma);}有时候USB驱动程序只是要发送或者接收一些简单的数据，驱动程序也可以不用urb来进行数据的传输，这是里涉及到两个简单的接口函数：usb_bulk_msg和usb_control_msg ，在这个USB框架程序里读操作就是这样的一个应用：/* 进行阻塞的批量读以从设备获取数据 */ retval = usb_bulk_msg(dev->udev, usb_rcvbulkpipe(dev->udev, dev->bulk_in_endpointAddr), dev->bulk_in_buffer, min(dev->bulk_in_size, count), &count, HZ*10); /*如果读成功，复制到用户空间 */ if (!retval) { if (copy_to_user(buffer, dev->bulk_in_buffer, count)) retval = -EFAULT; else retval = count; }usb_bulk_msg接口函数的定义如下：int usb_bulk_msg(struct usb_device *usb_dev,unsigned int pipe,void *data,int len,int *actual_length,int timeout);其参数为：struct usb_device *usb_dev：指向批量消息所发送的目标USB设备指针。unsigned int pipe：批量消息所发送目标USB设备的特定端点，此值是调用usb_sndbulkpipe或者usb_rcvbulkpipe来创建的。void *data：如果是一个OUT端点，它是指向即将发送到设备的数据的指针。如果是IN端点，它是指向从设备读取的数据应该存放的位置的指针。int len：data参数所指缓冲区的大小。int *actual_length：指向保存实际传输字节数的位置的指针，至于是传输到设备还是从设备接收取决于端点的方向。int timeout：以Jiffies为单位的等待的超时时间，如果该值为0，该函数一直等待消息的结束。如果该接口函数调用成功，返回值为0，否则返回一个负的错误值。usb_control_msg接口函数定义如下：int usb_control_msg(struct usb_device *dev,unsigned int pipe,__u8 request,__u8requesttype,__u16 value,__u16 index,void *data,__u16 size,int timeout)除了允许驱动程序发送和接收USB控制消息之外，usb_control_msg函数的运作和usb_bulk_msg函数类似，其参数和usb_bulk_msg的参数有几个重要区别：struct usb_device *dev：指向控制消息所发送的目标USB设备的指针。unsigned int pipe：控制消息所发送的目标USB设备的特定端点，该值是调用usb_sndctrlpipe或usb_rcvctrlpipe来创建的。__u8 request：控制消息的USB请求值。__u8 requesttype：控制消息的USB请求类型值。__u16 value：控制消息的USB消息值。__u16 index：控制消息的USB消息索引值。void *data：如果是一个OUT端点，它是指身即将发送到设备的数据的指针。如果是一个IN端点，它是指向从设备读取的数据应该存放的位置的指针。__u16 size：data参数所指缓冲区的大小。int timeout：以Jiffies为单位的应该等待的超时时间，如果为0，该函数将一直等待消息结束。如果该接口函数调用成功，返回传输到设备或者从设备读取的字节数；如果不成功它返回一个负的错误值。这两个接口函数都不能在一个中断上下文中或者持有自旋锁的情况下调用，同样，该函数也不能被任何其它函数取消，使用时要谨慎。我们要给未知的USB设备写驱动程序，只需要把这个框架程序稍做修改就可以用了，前面我们已经说过要修改制造商和产品的ID号，把0xfff0这两个值改为未知USB的ID号。 #define USB_SKEL_VENDOR_ID 0xfff0 #define USB_SKEL_PRODUCT_ID 0xfff0还 有就是在探测函数中把需要探测的接口端点类型写好，在这个框架程序中只探测了批量（USB_ENDPOINT_XFER_BULK）IN和OUT端点，可 以在此处使用掩码（USB_ENDPOINT_XFERTYPE_MASK）让其探测其它的端点类型，驱动程序会对USB设备的每一个接口进行一次探测， 当探测成功后，驱动程序就被绑定到这个接口上。再有就是urb的初始化问题，如果你只写简单的USB驱动，这块不用多加考虑，框架程序里的东西已经够用 了，这里我们简单介绍三个初始化urb的辅助函数：usb_fill_int_urb ：它的函数原型是这样的：void usb_fill_int_urb(struct urb *urb,struct usb_device *dev,unsigned int pipe,void *transfer_buff,int buffer_length,usb_complete_t complete,void *context,int interval);这个函数用来正确的初始化即将被发送到USB设备的中断端点的urb。usb_fill_bulk_urb ：它的函数原型是这样的：void usb_fill_bulk_urb(struct urb *urb,struct usb_device *dev,unsigned int pipe,void *transfer_buffer,int buffer_length,usb_complete_t complete)这个函数是用来正确的初始化批量urb端点的。usb_fill_control_urb ：它的函数原型是这样的：void usb_fill_control_urb(struct urb *urb,struct usb_device *dev,unsigned int pipe,unsigned char *setup_packet,void *transfer_buffer,int buffer_length,usb_complete_t complete,void *context);这个函数是用来正确初始化控制urb端点的。还有一个初始化等时urb的，它现在还没有初始化函数，所以它们在被提交到USB核心前，必须在驱动程序中手工地进行初始化，可以参考内核源代码树下的/usr/src/~/drivers/usb/media下的konicawc.c文件。

1. 了解魔方小知识教学设计(教我一些魔方知识) 了解魔方小知识教学设计(教我一些魔方知识) 1.教我一些魔方知识 魔方的入门教程：认识魔方（在这里说的魔方都是三阶魔方）：对于一个不会玩魔方却又很想把魔方六面对好的大家，是不是都有把魔方拆解之后再装好的经历呢？那么，经常拆解魔方的人应该都知道魔方的构造。 魔方是由1个中心块、12个棱块（有两种颜色的方块）和8个角块（有3种颜色的方块）构成的。中心块是不能移动的，也就是说一个颜色的对面一定是另外一个颜色。 棱块只能和棱块换位，角块只能和角块换位。其实，魔方是一个既简单又好玩的玩具。但是我们拿到一个散乱的魔方，会觉得对好魔方的六面似乎是自己一辈子也办不到的事情。那是因为大家没有学过，经过了学习之后，3岁的孩子到80岁的老人，都能在几天以内学会对号魔方六面。 我们一般人都可以在1到2天之内学会对好魔方六面。废话不多说，我们开始进入学习。 第一步 对好顶层的十字架以红色为例：把红色中心块放在最上方，再寻找含有红色棱块。红色的棱块有可能出现在三层之间。 出现在第一层：有两种情况：第一种也就是出现在面上，就是已经可以与顶层构成十字形式的红色块。第二种出现在第一层的侧面，可以转动上方转到自己的这一面，让红色块对着自己，然后转动到第二层把它翻到顶层。 出现在第二层：是最简单的，它可调整位置之后之间翻到顶层。出现在第三层：出现在第三层的侧面，可以一步转到第二层，再用第二层的方法将它翻到顶层，，如果出现在底面就更好办了，可以直接在底面调整位置把它翻到顶层。 这步做完之后，顶层的十字架就出现了。现在就是调整十字的棱块与侧面中心块的颜色。 把没有对好颜色是十字翻到底层，在底层对好侧面中心块的颜色之后再把它翻上来，然后用其他在底层红色的棱块找侧面中心块的颜色对好之后把它翻上来。第一步就完成了。 第二步 对好魔方的一层对好一层，是指魔方的一面对好之后还要把棱块与角块都调整好。含有红色角块出现的地方呢，只有第一层和第三层。 出现在第三层的侧面是最好解决的问题。首先，我们把出现第三层侧面的红色角块旁边的颜色调整到那个颜色的中心块那里。 然后翻上去那个角块的位置就放好了，不过如果直接翻上去就弄坏了我们第一步对好的十字架，我们先把底层的带有红色的角块转到远离我们所要对的那边，然后用那个十字架的一边过来接它，然后一起翻到顶层。因为我们在转动底层的时候是不会破坏我们对好的十字架的。 如果角块出现在底层的底面，我们可以先稍微破坏一个十字边把底层的角块转到底层的侧面，然后把底层转走之后再把十字边还原。那么就把它弄到底层的侧面上了。 如果角块出现在顶层上，可以用刚才在底层侧面的方法处理到底层的侧面再还原。第三步 对好中间层对好中间层其实是用棱块对好魔方第二层侧面中心块的颜色。 那么到了这一步，我们先把魔方面反过来，让对好的红色放到底层。然后随意使用一个侧面做成一个倒立的“T”字形。 那么在这里有一点需要大家注意，也就是，倒“T”字形最上方一块棱块的另外一种颜色不能是顶层是颜色。如果这个倒“T”字形的另外一块不是顶层的颜色，那么它一定是左右侧面的颜色，我们把它还原左右，并且不破坏对好的底层。 还原到左面：上右 左上 上左 左下 上左 面右 上右 面左还原到右面：上左 右上 上右 右下 上右 面左 上左 面右那么，还有一种特殊的情况，就是中间层两个中心块之间的棱块的颜色相互对反了，这样的情况呢，也有办法。你就用上面任意一个公式把那块反的弄到最上面一层再按照以上的公式把中间层对好就可以了。 第四步 在顶层的面上做一个十字做完上面一步，我们再来看到顶层，会出现4种情况。四种情况我们用一个公式就可以都搞定了。 公式：右下 上右 面左 上左 面右 右上情况一：顶层的面上只有一个中心点，就是只有中间一个点。情况二：顶层的面上右一个“一”字型。 也就是十字差一竖。情况三：顶层的面上右一个小拐弯。 也就是十字差一半情况四：顶层的面上已经有一个做好的十字。从情况一用一次公式可以到情况二，情况二的时候把一字竖着对你（也就是让十字差一横的形式），用一次公式可以到情况三，情况三的时候把小拐弯对着左上方用一次公式就可以对好十字了。 第五步 对好顶层接下来，我们就要对好顶层。上一步做好了十字架之后我们又会遇到四种情况，四种情况我们记住两个公式就能做好：公式一：右下 上右 右上 上右 右下 上转180度 右上公式二：面右 上左 面左 上左 面右 上转180度 面左情况一：顶层有6个相同的颜色，即有3个不在顶面，我们把3个没有出现在顶面的分别放在右上、右下和左下角。 顶层所缺的颜色在顶层后面的右边。用公式一就能对好顶层。 情况二：顶层有6个相同的颜色，即有3个不在顶面，我们把3个没有出现在顶面的分别放在右上、右下和左下角。顶层所缺的颜色在顶层右面的右边。 用公式二就能对好顶层情况三：顶层的面上只有一个孤零零的十字形，即有4个快都不在顶层。这个时候我们把顶层缺失的颜色放在左面的左边，用公式一就能够做出这一步的情况一或情况二。 情况四：顶层的面上只有两个颜色不在顶面，我们把顶层缺失的颜色放在后面的。 2.要一个幼儿园都看得懂的魔方教程（要图文,不要公式 破解攻略和大家分享下： 首先，破解魔方，我们就要先了解它的结构，魔方共6色6面，每面又分为中央块（最中间的块6个）、角块（4角的块8个）和边块（4条边中间的块12个）。其中中央块只有1个面，他们是固定的结构，所以中央是红色的块，那么其他的红色都要向这个面集中。而且红色的中央块对面永远是橙色中央块（国际标准是这么规定的）。而边块有2个面2个颜色，角块则有3个面3个颜色。 接下来我们将每个面都用字母代表， 然后破解功略里会用字母来说明要转动的1层或1面，以及方向：例如：R（代表右面顺时针转90度），R`（代表右面逆时针转90度），R2（代表右面顺时针转2次90度） 下面是图示： 最后要说明的是：每面的名称是相对的，例如F是前面，就是手拿魔方时面向自己的一面，若把模仿旋转到另一面，那么就有新的一面成为前面。 好了 下面就让我们尝试下7步将魔方还原吧！ 1.先将中间是白色块的一面（有个rubiks logo的那块）对着上面，然后在顶部做出白十字，就是其他颜色的块都到相应的位置（小复杂，见图示，注意上面标的口诀哦，照做无误） 2.然后是将白色的角块归位（秘籍说的很复杂，还是看图比较容易理解啦） 3.然后让中层边块归位。 把白色面转向下，找出红绿边块，若红绿边块在顶层则按顺时针方向转动顶层，直到边块与图上的1个情况相同，在按照口诀转动魔方，使边块归位。若红绿边块在中间某层，但位置错误或颜色错误，则先使红绿边块在右前方的位置，再重新按照下面其中一个次序旋转1次。 4.然后将顶层（应该是黄色）边块调整向上，做出黄十字。若按照口诀转动1次后，顶层仍未出现黄色十字，可重复按口诀转动，直到黄色十字出现为止。 5.然后将黄色角块调整到十字周围，有点难度，看口诀提示吧。 6.通常这时候黄色块，和侧面的颜色会有错位产生，根据口诀（我还没吃透）将四角的黄色块定位。 7.最后将边上的色块再调整到对应的位置。大功告成！！兴奋下。 图文教程： 3.有关魔方的知识 魔方，Rubik"s Cube 又叫魔术方块，也称鲁比克方块。 是匈牙利布达佩斯建筑学院厄尔诺·鲁比克教授在1974年发明的。魔方系由富于弹性的硬塑料制成的6面正方体。 魔方与中国人发明的“华容道”，法国人发明的“独立钻石”一块被称为智力游戏界的三大不可思议。而魔方受欢迎的程度更是智力游戏界的奇迹。 三阶魔方核心是一个轴，并由26个小正方体组成。包括中心方块6个，固定不动，只一面有颜色。 边角方块8个（3面有色）（角块）可转动 。边缘方块12个（2面有色）（棱块）亦可转动。 玩具在出售时，小立方体的排列使大立方体的每一面都具有相同的颜色。当大立方体的某一面平动旋转时，其相邻的各面单一颜色便被破坏，而组成新图案立方体，再转再变化，形成每一面都由不同颜色的小方块拼成。 据专家估计所有可能的图案构成约为4.3*10^19。玩法是将打乱的立方体通过转动尽快恢复成六面成单一颜色。 魔方总的变化数为43 252 003 274 489 856 000。或者约等于4.3X10^19。 如果一秒可以转3下魔方，不计重复，需要转4542亿年，才可以转出魔方所有的变化，这个数字是目前估算宇宙年龄的大约30倍。 中心块（6个）： 中心块与中心轴连接在一起，但可以顺着轴的方向自由的转动。 中心块的表面为正方形，结构略呈长方体，但长方体内侧并非平面，另外中心还有一个圆柱体连接至中心轴。 从侧面看，中心块的内侧会有一个圆弧状的凹槽，组合后，中心块和边块上的凹槽可组成一个圆形。 旋转时，边块和角块会沿着凹槽滑动。 棱块（12个）： 棱块的表面是两个正方形，结构类似一个长方体从立方体的一个边凸出来，这样的结构可以让棱块嵌在两个中心块之间。 长方体表面上的弧度与中心块上的弧度相同，可以沿着滑动。立方体的内侧有缺角，组合后，中心块和棱块上的凹槽可组成一个圆形。 旋转时，棱块和角块会沿着凹槽滑动。另外，这个缺角还被用来固定角块。 角块（8个）： 角块的表面是三个正方形，结构类似一个小立方体从立方体的一个边凸出来，这样的结构可以让角块嵌在三个棱块之间。 与棱块相同，小立方体的表面一样有弧度，可以让角块沿着凹槽旋转。 4.魔方基础知识 想转魔方就得用到公式，想知道魔方公式什么，其实对于刚玩魔方的初学者，通常会想到，有9个小快，那一个才是字母：F/B/R。其实这样想是错的，要想知道或怎么辨别的话，请参考魔方公式说明， 魔方公式说明： 刚学魔方最好是学入门的，等熟练后，要学高级的才学 其实学入门的不必要那么多字母 第一步：底棱归位（又称底部架十字） 第二步：底角归位（复原魔方第一层四个角块）： 公式2-1:(R U R") 公式2-2:(F"U"F) 弄好一面和一层后 第三步，转两层，如图： 纞丄伱の闯回答，禁止复制 严禁盗取本人的汗水 第四步：顶层的4个中心块都是同个颜色或者只有两块是同颜色的 将其中一个颜色面向右面，一个面向自己的脸 R U" R" U" F" U2 F U RU" R" 现在4个中心块都是左右前后颜色的4块小块 接下来，我们就要对齐这顶层的4个小块与各个面的中心块一致 当然，如果你的4个小块与各个面的中心块一致了，那就别去动它 如果还没有的话，这顶层的4个小块肯定有两个是对齐的，那你把它们先对齐 把对齐的两个面一个放在后面，一个放在右面 RUR"U R U2 R" 很好，你的十字已经四面对齐了中心，接下来就是换角就可以了 四个角只要弄一个角还原，就可以用公式了 把还原好的那个角放在你的左下角（左面跟前面交接的角） 用公式 L"RU"LUR"U"L"UL 是那三个没还原的角逆时针跳跃 把还原好的那个角放在你的右下角（右面跟前面交接的角） 用公式 L"RU"LUR"U"L"UL 是那三个没还原的角逆时针跳跃 如果有两个角已经还原好了，剩两个角 就把还原好的俩个角都放在左面 用公式 L"RU"LUR"U"L"UL 接着整个魔方逆时针转90° 用公式 L"RU"LUR"U"L"UL 如果还没好的话，就刚才的动作反复做 就把还原好的俩个角都放在左面 用公式 L"RU"LUR"U"L"UL 接着整个魔方逆时针转90° 用公式 L"RU"LUR"U"L"UL 好了四个角都还原好了 纞丄伱的闯回答，禁 止 复 制 嗯。好了，恭喜你成功了 5.魔方基本知识 呵呵，首先恭喜你“走火入魔”成为我们玩魔方人共同的魔友，刚刚入门的时候不要看文字的公式，看文字的公式你可以明白理论，可以完成魔方，但是不能形成很好的手法，对你以后提高速度有很大的阻碍，所以，刚开始的时候要看视频学习，学习方法，学习他们的手法，手法很关键，就和打篮球投篮的动作一样，刚学习篮球的时候如果动作不标准，以后系统学习的时候一些习惯很难改正，给你推荐个网站，他们的站长系统的把魔方的初级玩法分成7个步骤来完成。 第一、建立底层十字第二、拼好第一层第三、拼好第二次四个楞第四、架顶层十字第五、拼好顶层颜色第六、拼好顶层边角第七、完成魔方魔方小站的地址：希望你能梦想成真，成为魔方高手，追求30秒的速度……。 6.魔方的知识 楼主你好，下面是我独家收藏的 七步还原魔方方法。请采纳 以英文Up（上）、Down（下）、Front（前）、Back（后）、Left（左）、Right（右）的第一个字母分别来表示魔方的上、下、前、后、左、右六个面，即U（上）、D（下）、F（前）、B（后）、L（左）、R（右）。当旋转魔方的右层时，从右侧看，若按顺时针方向转动90°，则用R表示这一旋转动作，若按反时针方向转动90°，则用R"表示这一旋转动作，若按顺时针方向转动180°，则用R2来表示。 7.跪求魔方知识 在魔方中，并不是以面为单位的，也就是说，不能看上去把一个面拼好了，一面红色，就算成功了六分之一。 而是要以块为单位，每一块都有其特定的位置和摆放的方位，只要一个方位不对，这一块就没有摆对。而只要摆对块，就算表面看上去不太整齐，也是成功了一半了。 下面举个例子，首先你要定魔方的中心，比如你把顶面定为大红色，面对你的面定为黄色，而左侧面定为白色。那么，顶面的中心块就应该是大红，你的对面中心块为黄色，而左侧面中心块为白色，这样定位好后就可以开始了。 从上面两面的接触块开始，比如大红面和黄面的接触那一层的中间那一块，应该是红色上黄色下，然后再摆上面的三面接触块，比如红黄白块，位置努力摆正，然后再下来就是摆中间的两面块，最后摆放底层的两面块，底层的三面块。注意的是，有时候摆好的块会因为要摆放后来的块被暂时打乱，这个是一定的。 罗罗嗦嗦也没有说清楚，不好意思，你可以仔细多看几遍，一定可以把魔方解出来！ 解法说明：魔方上全部20个可转动方块可以形成43,000,000,000,000,000（四千三 百万兆）以上的不同组合方式。开解引谜最明显不过的困难恐怕就在于此。 本解法的优 点在于，它设法使你在5步之中的任何时候都只须考虑此一步骤所涉及方块的不超过30种 组合方式。这20个可转动方块的前12个是分别逐一定位的，因此，在大部分时间里，你 都只需要考虑一个方块的位置问题。 即然一次只须考虑如此少的几种方块的组合方式，就完全有可能把它们写下来并给每一 种情况提供一组适当的转动方法。因此，不管从哪一种组合情况开始，也不管魔方被扭 得多么混乱，这一解法都可以保证成功。 （注意，如果你拆过魔方，请保证在组装时没 有放错位置。） 标记及术语 在开解魔方的全过程中所使用的魔方6个平面的标准名称如下： 顶：顶平面（选一种你最喜爱的颜色） 前：前平面 左：左平面 右：右平面 底：底平面 后：后平面---及少使用 一个平面的颜色取决于它的中心方块（不可转动）的颜色。 你可处选顶平面的颜色，选 定之后，在整个开解过程中要保持不变。注意，右、左、后、以及前平面的颜色根据你 如何持握魔方而可以有所不同。 因此，前平面、可以是任何四种颜色之一（通过转动你 手中的魔方）。一旦确定前平面，则右、后和左平面的颜色和底平面的颜色保持不变（ 选定你所喜爱的颜色之后）。 在任何一组转动中，右、左、后和前平面的颜色也保持不 变，但在进行下一组转动时其颜色就常常会改变。 右+ ：将右平面沿顺时针方向转动90度。 右- ：将右平面没逆时针方向转动90度。 右2 ：将右平面转动180度（此时顺逆时针效果相同）。 前+ ：将前平面沿顺时针方向转动90度。 前- ：将前平面沿逆时针方向转动90度。 前2 ：将前平面转动180度。 左+ ：将左平面沿顺时针方向转动90度。 左- ： 将左平面沿逆时针方向 转动90度。 左2 ： 将左平面转动180度。 底+ ：将底平面沿顺时针方向转动90度。 底- ：将底平面沿逆时针方向转动90度。 底2 ： 将底平面转动180度。 顶+ ：将顶平面沿顺时针方向转动90度。 顶- ：将顶平面沿顺时针方向转动90度。 顶2 ：将顶平面转动180度。 （本解法不用转动后面） 顺逆时针以各面为钟面为标准. 前右是一个边缘方块，它在特定时间内处于前平面和右平面之间的边缘位置上。前右顶 是一个边角方块，它在特定的时间内处于前平面、右平面和顶平面之间的边角位置上。 因此，12个边缘方块为：底前，底左，底后，底右，前左，前右，前顶，左后，左顶， 后右，后顶和右顶。8个边角方块为：底前左，底前右，底后左，底后右，前左顶，前右 顶，左后顶和后右顶。 任何转动及其所涉及的方块一律用上述的术语表示。要使用本文 的开解方法，你必须依一定方向持握魔方使将要移动的方块与文中所述的方块相一致。 如果不理解，请看肌？ 一个方块的颜色与它所在的边缘或边角位置所应有的颜色相一致时，我们称它们为位置 正确或安放正确。一个方块的各面颜色都同它相邻平面的中心方块的颜色相一致时，我 们格称它为方位正确。 例如，一个涂有红、蓝和绿的边角方块，当它在毗邻于红、蓝和 绿色的中心方块的边角位置上时，就是位置正确，但只有当它红、蓝和绿色的一面公别 与红、蓝和绿色中心方块相一致时，这一方块才能算方位正确（方向和位置都正确）。 开解中的5个步骤总结如下： 1.在6种颜色中选出一种你所喜爱的颜色，然后，给那个有此种颜色的中心方块的平面上 4个边缘方块定位和定向（即顶面边缘）。 2. 给选出的顶平面上的4 个边角方块定位和定向（即顶面边角）。 3.给顶平面下面的一层的4 个边缘方块定位和定向（即中层边缘）。 在1至3步中的全部12个方块都是逐一分别定位和定向的，到此为止，已完成了三分这二 的方块。 4. 给底平面上的4 个边角方块定位和定向（即底面边角）。 5. 给底平面上的4 个边缘方块定位和定向（即底面边缘）。 每一 大步一般又都分为2 小步。 ---1 给这些方块逐一定位。 ---2 给这些方块逐一定向。 这就需要将这些方块从它们的正确位置暂时挪开一下，后再 以正确的方向回到它们的原位上。 8.魔方基本知识 ！真是毫无办法！不过我刚通过这个优酷视频学会了，还是愿意告诉你的。 前面两步我想你可以弄出来，后面的公式我用文字写出来了，希望对你有所帮助。 前两步先对好带T型的第一层 第三步 以竖条同色为参考面， 1）左面：上逆，左逆，上顺，左顺，上顺，正顺，上逆，正逆。 2）右边：上顺，右顺，上逆，右逆，上逆，正逆，上顺，正顺。 第四步 点，线，L，十。 1）点变线：任选一个参考面。右逆，上逆，正逆，上顺，正顺，右顺。 2）线变L：以线竖着为参考面。右逆，上逆，正逆，上顺，正顺，右顺。 3)L变十：以L左上为参考面。右逆，上逆，正逆，上顺，正顺，右顺。 第五步 (1)3个不在 以点在上且后为参考面： 右朝后：右逆，上逆，右顺，上逆，右逆，上逆逆，右顺。（上逆算法） 左朝后：左顺，上顺，左逆，上顺，左顺，上顺顺，左逆。（上顺算法） (2)2个不在，4个不在 2后4左：右逆，上逆，右顺，上逆，右逆，上逆逆，右顺。 第六步 1）有两个的 以朝后为参考面 左顺，正逆，左顺，后顺顺，左逆，正顺，左顺，后顺顺，左顺顺。 2）找不到的 重复上面就形成了1) 第七步 以对好的面正对着你为参考面 逆时针状态，用上逆算法，然后魔方转180度，然后用上顺算法就OK了； 顺时针状态，用上顺算法，然后魔方转180度，然后用上逆算法就OK了； 其他情况也用上述算法做一遍就形成了上述状态。 结合视频你会很清楚上述文字的意思，祝你早日成为魔方高手 9.魔方最少还原步数方法 魔方的还原方法很多。 在这里向大家介绍一种比较简单的魔方六面还原方法。这种方法熟练之后可以在大约30秒之内将魔方的六面还原。 在介绍还原法之前，首先说明一下魔方移动的记法。魔方状态图中标有字母“F”的为前面，图后所记载的操作都以这个前面为基准。 各个面用以下字母表示： F：前面 U：上面 D：下面 L：左面 R：右面 H：水平方向的中间层 V：垂直方向的中间层 魔方操作步骤中，单独写一个字母表示将该面顺时针旋转90度，字母后加一个减号表示将该面逆时针旋转90度，字母后加一个数字2表示将该面旋转180度。 H的情况下，由上向下看来决定顺逆时针方向；V的情况下，由右向左看来决定顺逆时针方向。 更详细的内容，请登录： 美国最大魔方网站。 魔方还原 魔方技巧 三阶段魔方的一个还原方法 以下是我（Baidu ID:l0i）2007年6月23日总结-mathsepi01。

　　比如说是英语作文写作时用的到高频词，那么你知道吗?下面是我为你整理的比如说的英文，希望大家喜欢! 　　比如说的英文 　　1.for example 　　2.such as 　　3.for instance 　　such as造句 　　1. Issues such as these were not really his concern. 　　他其实并不关心诸如此类的问题。 　　2. They offer tips on topics such as home safety. 　　他们就家居安全等问题提供建议。 　　3. Venerable dailies such as the Tokyo Times have shut down. 　　像《东京时报》之类的一些有名望的日报已经停刊了。 　　4. Substances such as ammonia give out heat when they dissolve. 　　诸如氨气之类的物质在溶解时会释放出热量。 　　5. I consider activities such as jogging and weightlifting as unnatural. 　　我认为像慢跑、举重这样的运动不符合自然规律。 　　6. Staples such as bread, rice and tea are already being rationed. 　　面包、大米和茶叶等日常必需品已实行配给。 　　7. It protects against environmental hazards such as wind and sun. 　　它可以保护免受风、太阳等环境因素的危害。 　　8. America wants to eliminate tariffs on items such as electronics. 　　美国打算取消电子产品等的关税。 　　9. The shop imports goods such as painted gourd containers. 　　这家商店进口诸如彩绘葫芦容器等商品。 　　10. Breaking the dam could submerge downstream cities such as Wuhan. 　　摧毁大坝可能会淹没下游城市，比如武汉。 　　for instance的常见用法 　　1. There are jobs more dangerous than truck driving; for instance, training lions. 　　有的工作比驾驶卡车更危险, 例如驯狮. 　　2. Ethiopia, for instance uses the equivalent of just twenty kilos of oil per head a year. 　　比如说，衣索比亚每年的人均消费支出仅相当于20公斤的石油。 　　3. They will be concerned to do the right thing — to dress properly, for instance. 　　他们需要注意行为是否恰当——比如说，穿着得体。 　　4. There are a number of improvements; for instance, both mouse buttons can now be used. 　　在许多地方有了改进，例如，滑鼠的左右键都可以使用了。 　　5. Let your child make some of the *** all decisions concerning his daily routine. For instance, allow him to choose what clothes he wears at the weekend. 　　让孩子在日常生活中作一些小决定。比如，让他自己决定周末穿什么衣服。 　　6. With major life traumas, like losing a loved one, for instance, the mind"s first reaction is denial. 　　面对生活中的重大不幸，如失去至爱的人等，人们的第一反应就是拒绝接受。 　　7. Teenage sex, for instance, may e not out of genuine desire but from a need to get love. 　　例如，青少年的性行为可能并不是源于真正的情欲，而是出于一种对爱的需要。 　　8. You cannot rely on her; for instance, she arrived an hour late for an important meeting yesterday. 　　她这人靠不住, 例如昨天一个重要会议, 她迟到了一个小时. 　　9. For instance, a base metal could perhaps be turned into gold. 　　例如, 也许可以使一种廉价金属变成黄金. 　　10. The docketed axe, for instance, was never thought of. 　　比如, 他们就没有设计出带鞘的斧头.

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