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连续介质力学

梁的模型

本文中我们将解决梁的应力和形变的问题。

能量方法

本文主要介绍从能量的角度求解固体力学的各种方法。

应变张量

本文将主要介绍结构力学中的应变张量。

本构方程

在之前的介绍中,我们引入了十五个未知数(位移的三个分量、应力的六个分量和应变的六个分量),但是只引入了九个方程(应变的定义和局部平衡方程)。 本文中我们将寻找剩余的六个方程——本构方程。

应力张量

本文将主要介绍结构力学中的应力张量。

湍流

本章中,我们将主要研究湍流问题。

雷诺数与流态

上一章中我们介绍了雷诺数,并且将N-S方程改写为雷诺数相关的形式。 这一章中,我们将进一步研究雷诺数对流体的影响。

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语法分析

语法分析——基础内容

本文将讲述语法分析的基础内容,包括引论和各种定义。 在之后的文章中,我们将详细讲述各种语法分析的技巧。

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中间代码生成

中间代码生成——基础内容

中间代码生成是编译器前端部分的最后内容,负责生成可以为链接器所用的中间表示。 这种中间表示比源语言更加低级且接近计算机底层,但是又不像汇编语言那样可以直接在硬件上执行。 这种中间表示通常以抽象语法树或三地址代码的形式出现,我们在本部分内容中将详细介绍这两者及其变种。 除此之外,中间代码生成时通常还会进行一些静态检...

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矩阵对角化

矩阵的对角化与上三角化

我们之前已经研究了特征多项式和最小多项式的相似性,而我们又知道矩阵可对角化与其特征多项式和特征值有重大关系。 这些关系促使我们去寻找可对角化与最小多项式的关系。

核引理与凯莱-哈密顿定理

我们已经知道,若一个矩阵满足一定条件,则其可以在某一组基底下被表示为一个对角矩阵。 具体而言,如果其特征子空间的直和恰好构成全空间,则有 \(A = P \times \Lambda \times P^{-1}, \Lambda = \mathrm{diag}(\lambda_1, \lambda_2, \dot...

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傅里叶级数

傅里叶级数——均方收敛

在研究傅里叶级数的均方收敛之前,我们为此前提到的$\mathcal{C}_{m}\mathbb{T}$空间附加一个内积运算,使其变成内积空间。

傅里叶级数——收敛行为

我们已经知道,傅里叶系数$\hat f : \mathbb{Z} \to \mathbb{C}$是有界的,其不能大于原函数的上确界。 实际上,我们有以下定理:

傅里叶级数——基本性质

傅里叶级数是数学中一个重要的级数,其可以以三角函数逼近满足一定条件的周期函数。 对傅里叶级数的分析构成数学分析中的一个重要分支——调和分析。

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总述

初识语法制导翻译

本文将介绍关于文法的基础部分,有关词法和语法分析的大部分内容将在后续文章中介绍。

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词法分析

词法分析——有限自动机

本文中我们研究如何使用有限状态自动机进行词法分析。 有限状态机(Finite State Machine, FSM)、有限状态自动机(Finite State Automaton,FSA)和有限(有穷)自动机(Finite Automaton)的所指基本相同1,本文不加以区分。 准...

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运输层

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网络层

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网络安全

计算机网络——网络安全

本章中我们将着重考察网络上运行的各式各样的程序如何保护自己的安全。 和任何成熟的密码学文章一样,我们使用Alice和Bob来表示两个希望进行安全通信的个体,用Trudy(来自Intruder,即入侵者)来表示试图迫害他们的人。

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固体力学

能量方法

本文主要介绍从能量的角度求解固体力学的各种方法。

应变张量

本文将主要介绍结构力学中的应变张量。

本构方程

在之前的介绍中,我们引入了十五个未知数(位移的三个分量、应力的六个分量和应变的六个分量),但是只引入了九个方程(应变的定义和局部平衡方程)。 本文中我们将寻找剩余的六个方程——本构方程。

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材料力学

梁的模型

本文中我们将解决梁的应力和形变的问题。

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幂级数

复数域下的幂级数

此文中,我们定义复数域下的开圆盘$D$和闭圆盘$\overline{D}$: \(D(z_0,r) = \{ z \in \mathbb C | \left| z - z_0 \right| < r \}, \overline{D}(z_0, r) = \{ z \in \mathbb C | \left|...

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语法制导翻译

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链路层

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振动力学

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级数

函数和级数的一致收敛

对任何函数列,我们都可以研究其收敛性: 我们定义对函数列$(f_n)$,如果存在一个函数$f$ \(\forall x \in X \quad \exists \varepsilon > 0 \quad \exists n \quad \forall p \quad p \ge n \implies | f...

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应用层

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