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標(biāo)題: 清華將線性代數(shù)教材改為英文版,學(xué)生稱更通俗易懂;熬夜變傻有了科學(xué)依據(jù) [打印本頁]

作者: Insigne    時(shí)間: 2019-11-4 10:37
標(biāo)題: 清華將線性代數(shù)教材改為英文版,學(xué)生稱更通俗易懂;熬夜變傻有了科學(xué)依據(jù)
1.NASA將直播波音Starliner太空飛船的關(guān)鍵測試! ^; i4 p5 w+ ?

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據(jù)外媒CNET報(bào)道,隨著美國宇航局(NASA)進(jìn)一步推動(dòng)將近十年來首次載人航天發(fā)射帶回美國本土,波音公司新的Starliner航天器的測試將意味著一次大考驗(yàn)。


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目前,該Starliner航天器已經(jīng)出現(xiàn)在新墨西哥州的白沙導(dǎo)彈試驗(yàn)場的測試臺(tái)上,等待定于太平洋時(shí)間周一上午6點(diǎn)進(jìn)行的逃生系統(tǒng)測試。該測試的目的是確保在發(fā)射臺(tái)上的緊急情況下,四臺(tái)中止發(fā)動(dòng)機(jī)和控制推進(jìn)器能夠點(diǎn)火,從而將太空艙和宇航員帶離潛在危險(xiǎn)。

Starliner是美國宇航局(NASA)已簽約的兩架新型航天器之一,這是其商業(yè)載人航天計(jì)劃的一部分,該航天器開始將宇航員飛往國際空間站。另一個(gè)是SpaceX 載人龍飛船 ; 這兩艘飛船在開發(fā)和測試過程中都面臨著延誤,這促使美國宇航局局長吉姆·布里登斯廷公開向這些公司施加壓力。


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2.清華將線性代數(shù)教材改為英文版,學(xué)生稱更通俗易懂
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近日“清華大學(xué)將線性代數(shù)教材改為英文教材”話題引熱議。剛剛參加完該課程期中考試的清華大學(xué)大一新生在接受媒體采訪時(shí)表示,適應(yīng)了這本教材的體系之后,從內(nèi)容上來說,這本教材更通俗易懂,容易理解。

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據(jù)介紹,教材的正式更換將于2019年新生入學(xué),此前學(xué)校采用的都是中文版教材。對(duì)于語言問題,有學(xué)生接受采訪時(shí)表示,剛開始用的時(shí)候肯定會(huì)有語言上的障礙,但是從語言上來講,經(jīng)常閱讀教材,適應(yīng)了它的體系之后,其實(shí)還可以。


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3.德國力推新能源汽車發(fā)展,2030年前將建100萬個(gè)充電樁
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德國總理默克爾3日表示,德聯(lián)邦政府將攜手汽車業(yè)界推動(dòng)出行方式的轉(zhuǎn)型。為此,她即將在同汽車業(yè)界的對(duì)話中探討新能源汽車購買補(bǔ)貼、充電設(shè)施建設(shè)和汽車業(yè)轉(zhuǎn)型對(duì)就業(yè)的影響等議題。默克爾表示,德國政府希望最晚到2030年能在該國建成100萬個(gè)充電樁。

作為傳統(tǒng)汽車大國,德國在全球電動(dòng)車蓬勃發(fā)展的大趨勢下轉(zhuǎn)型步伐顯得滯后。德媒指出,德國政府此前設(shè)定的2020年左右電動(dòng)車總量達(dá)到一百萬輛的目標(biāo)一再跳票,而應(yīng)對(duì)氣候變化的緊迫性亦給德國汽車業(yè)帶來壓力。

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4.羅永浩上了“老賴”名單5 \# |. P9 n9 A. W7 G& c% y
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& u0 A9 e0 m" `! E1 ^$ z4 t- s

11月3日下午消息,北京錘子數(shù)碼科技有限公司及羅永浩被法院限制消費(fèi)。

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“彪悍的人生不需要解釋。”這句話或能成為羅永浩的一個(gè)注解。從新東方英語老師,到砸西門子冰箱、質(zhì)疑方舟子而名聲鵲起,成為輿論領(lǐng)袖,創(chuàng)業(yè)前的羅永浩可謂順風(fēng)順?biāo)5?012年宣布創(chuàng)業(yè)做手機(jī)以來,羅永浩接連遇到挫折,發(fā)布的幾款手機(jī)叫好不叫座。今年再次創(chuàng)業(yè)的羅永浩看準(zhǔn)了電子煙的風(fēng)口,不想近期遭遇最嚴(yán)監(jiān)管政策。

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11月3日晚間,羅永浩通過微博回應(yīng)稱,已還3億公司債務(wù);會(huì)繼續(xù)努力,在未來一段時(shí)期把債務(wù)全部還完,哪怕以“賣藝”之類的方式。

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5.熬夜變傻有科學(xué)依據(jù):科學(xué)家稱睡眠時(shí)間大腦會(huì)開啟“自動(dòng)清洗”
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據(jù)據(jù)外媒報(bào)道,,波士頓大學(xué)的科學(xué)家們通過實(shí)驗(yàn)證實(shí)了睡眠的“清洗”作用。

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據(jù)悉,科學(xué)家們拍下了大腦自身清洗的過程,其中紅色是血液,藍(lán)色是腦脊液。血液會(huì)周期性地大量流出大腦,腦脊液趁機(jī)涌入,清除毒素。科學(xué)家表示,睡眠期間,神經(jīng)元會(huì)同步活動(dòng),使大腦的血氧濃度出現(xiàn)周期變化。而醒著的時(shí)候,神經(jīng)元不會(huì)同開同關(guān),也就導(dǎo)致無法讓大腦血量下降到足夠低的水平。因此這樣的清洗,只有睡著后才能做到,否則腦脊液沒法趁虛而入。被清除的毒素包括β-淀粉樣蛋白,而這正是導(dǎo)致阿爾茨海默氏癥的一大元兇。


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鎂客網(wǎng)


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作者: 魍者歸來    時(shí)間: 2019-11-4 10:52
拋開語言障礙的話,確實(shí)外文的教材更好懂一些,我現(xiàn)在學(xué)專業(yè)課都是日文版和漢譯版對(duì)照著看,比看某些XX規(guī)劃教材要更好一些
作者: Q807859983    時(shí)間: 2019-11-4 11:08
確實(shí)外文的教材更好懂一些,
作者: 遠(yuǎn)祥    時(shí)間: 2019-11-4 21:26
所以說同學(xué)們都愛讀白話文。。。
作者: jackgong    時(shí)間: 2019-11-7 23:21
website:math.mit.edu/~gs/linearalgebra/, H# R7 Z  W& |
Table of Contents for Introduction to Linear Algebra (5th edition 2016)
8 k. ~/ g, c7 P3 u% q1 Introduction to Vectors
. Z, y( l) P. W! u- u2 u1.1 Vectors and Linear Combinations: U! p' s: Y) [& _- `# v9 B( _
1.2 Lengths and Dot Products
) h7 C8 ~8 l1 @* I3 f4 p1.3 Matrices. }# S1 X( O/ {0 Q" u! Z+ T, U
2 Solving Linear Equations& D+ W: F3 K: ^* O9 [# W. E
2.1 Vectors and Linear Equations/ h- W* o& n6 a  l
2.2 The Idea of Elimination# t# Z  C7 E$ {; _% p+ t+ g
2.3 Elimination Using Matrices
% I1 A8 q1 d$ k! q2.4 Rules for Matrix Operations' O; y% T, u5 C' ~4 _  g
2.5 Inverse Matrices# E' f- Y, S; x5 ^2 e
2.6 Elimination = Factorization: A = LU7 h8 ^/ G0 E( E( S' R
2.7 Transposes and Permutations
/ X' f& x9 |4 Y$ C3 Vector Spaces and Subspaces
& V. T6 [, z; x4 e  p" a9 A- v3.1 Spaces of Vectors
- I4 X, y! X6 ?( k# |3 |3.2 The Nullspace of A: Solving Ax = 0 and Rx = 0
7 F! c! W, Q1 G8 v4 l7 q4 c$ h0 N5 u/ L3.3 The Complete Solution to Ax = b
5 p: m& k3 Z1 {3 ~* }3.4 Independence, Basis and Dimension
+ t4 R& d1 [' k% O: I# e3.5 Dimensions of the Four Subspaces* w3 A6 k' R: |: }# Z1 y! {3 T3 d
4 Orthogonality' _& r" `) y# @9 |; h
4.1 Orthogonality of the Four Subspaces: D/ u4 h* a1 l7 L+ P+ ~2 x7 V
4.2 Projections& W! w/ [9 F+ i! d
4.3 Least Squares Approximations
2 `* B* g. e8 K4.4 Orthonormal Bases and Gram-Schmidt
! o5 B2 Z: ^/ l5 Determinants
7 z4 f# P' ], [  l5.1 The Properties of Determinants
6 R( a  l4 L( W% [5.2 Permutations and Cofactors
8 C; o1 |& Z& l% ~  h/ M5 F$ {5 e7 }5.3 Cramer’s Rule, Inverses, and Volumes
2 j4 d9 W  Q4 O( o, h4 T2 X6 Eigenvalues and Eigenvectors
( L( E, v3 w% C/ r7 S6.1 Introduction to Eigenvalues3 |, H) D# E6 [: d  z
6.2 Diagonalizing a Matrix
' V. V5 W9 D% |1 H6 n6.3 Systems of Differential Equations
" j3 n+ l7 P0 m) Z& A( r6.4 Symmetric Matrices% t/ K7 C' Q4 J) e8 b: X" c. q0 R
6.5 Positive Definite Matrices! j) D, z) Y( r% P* j& p5 T
7 The Singular Value Decomposition (SVD)
* @9 l/ C" ^1 r; h2 A. s7.1 Image Processing by Linear Algebra1 @8 z& ^% d; v7 J
7.2 Bases and Matrices in the SVD1 Y  I& b% k/ @' {% }- I( v4 Q8 ^
7.3 Principal Component Analysis (PCA by the SVD)
$ _7 @) P3 ]  Z$ B7.4 The Geometry of the SVD1 a, |6 K# ?, U5 s1 j- a1 Q5 A
8 Linear Transformations
5 j/ `: \: z; p3 A8.1 The Idea of a Linear Transformation" \2 f6 Y) {7 ~
8.2 The Matrix of a Linear Transformation
8 p& {+ L- A, o4 v! F+ r9 b8.3 The Search for a Good Basis* I: j! c: S' k- E; I
9 Complex Vectors and Matrices3 k# X) s/ T/ a' o9 Z' M7 s# J
9.1 Complex Numbers8 r5 Q" b9 K1 b  O7 z
9.2 Hermitian and Unitary Matrices
: s" u4 W( O% f" }9.3 The Fast Fourier Transform  |" m* V/ a2 o; G2 z' U
10 Applications; N3 v( T2 g: b: ]
10.1 Graphs and Networks0 {9 _) ^# g1 G( m1 s
10.2 Matrices in Engineering
0 |) D' W& s" U  v8 V10.3 Markov Matrices, Population, and Economics
* ~/ B8 {, f7 a* N+ ]) ]1 T10.4 Linear Programming
, m9 E! f) d% p# ~; G10.5 Fourier Series: Linear Algebra for Functions
  a: k2 p  i6 Z  Z; f& ?  Y# h10.6 Computer Graphics( r- V- d3 z2 p( R5 @
10.7 Linear Algebra for Cryptography
* u/ F# L% d9 `11 Numerical Linear Algebra
9 E% V0 R& o8 V2 D' h9 @11.1 Gaussian Elimination in Practice
7 i& ?/ ?: u# ^7 f- I) L11.2 Norms and Condition Numbers
/ G, X' s% _1 G% R- }0 U" r1 C11.3 Iterative Methods and Preconditioners
! h* J* U) }8 o& S( z. O/ o# G12 Linear Algebra in Probability & Statistics/ {! V: O5 @' X+ e
12.1 Mean, Variance, and Probability: [1 b1 j/ t: H& s
12.2 Covariance Matrices and Joint Probabilities. Y$ b# k& t* W) |- V  c% z
12.3 Multivariate Gaussian andWeighted Least Squares
4 G: [7 D* N+ C# @Matrix Factorizations
1 r+ g! z0 A0 KIndex
- }3 l) o) Q* s8 z/ b; k8 o- gSix Great Theorems / Linear Algebra in a Nutshell3 Y' J: Z/ s# i1 X/ \  q3 O( Y





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