1.再说明一下,这是关于这两个向量场,多少有点奇怪的偏微分方程。
2.该方法能计算并最大化高维空间中的多模式聚集特征向量距离，由于具有满足三角不等式和非奇性的特性，相对于其他两种方法，它提高了检测性能。
3.支持向量机有许多优点：有效防止过拟和，适合大的特征空间，给定数据集的信息压缩。
4.也就是，如果我给你一个单位向量，试问，我沿着这个方向移动，我的函数值会变化得多快呢？
5.仿真结果表示，在前向向量法基础上仿真动态跳帧和运动矢量的修正比FDVS、双线性内插法和前向向量法能够提高图像的信噪比。
6.如果给出一张等高线图,让你们画出这一点上的梯度向量，比如说，这个图。
7.用拉格朗日乘子法，利用向量分析的工具及巧妙的变换，对带摩擦约束的有限变形非线性弹性接触问题的变分不等原理进行了严格的证明。
8.矢量积节点计算两个向量的数量积.
9.当然也有另一种方法，就是用参数方程表示这两条直线，用两条直线的方向向量作外积,从而得到切平面的法向量。
10.如果一个向量场不可能是梯度场,那我们就不应该尝试去找势函数。
11.通过在个体类内保局差异散度矩阵的零空间中求最优特征向量，避免了矩阵的奇异性问题，解决了小样本问题。
12.只要把这个向量除以它本身的模，得到单位向量。
13.优化问题的二阶充分条件是研究灵敏度分析的基础,支持向量机是数据挖掘的新方法.
14.多元分析的一个重要内容就是研究随机向量之间的关系。
15.该方法首先在不知道任何基阵方向向量先验知识的情况下，利用信号的多普勒信息估计波束形成的权矢量。
16.线性变换技术能够消除图像高维特征向量的各分量之间的相关性，并对特征向量进行降维。
17.我想找出这个向量场的势函数。
18.实际上我们需要，一个处处有定义的向量场。
19.两个向量之间的线性插值。
20.在各向异性的非均质材料中,热流向量和热导率很复杂.