紧集造句

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紧集的刻画与性质
空间中列紧集的一个充要条件
仿紧集上新型抽象广义双拟变分不等式
指出任何复对称紧集均与一实算子的谱一一对应。
然而上述结论的一个关键性的假设条件是系统的状态x必须落如一紧集u中，当工不属于u时，就不能利用上结论。
上述设计满足以下控制目标：首先证明状态落入一紧集中，则非线性函数可由网络模型及一建模误差表示出来，然后利用反债控制及调整参数的算法，使得0 ）
另外，杨新建教授在文献[ 2 ]中研究了紧集上非退化扩散过程样本的水平集和逆像集的一些分形性质，本文在这方面也做了一些工作。
本文分别针对连续系统和离散系统利用不同的设计方法证明系统状态落入了一紧集中，然后利用神经网络逼近非线性函数得到了一系列好的结论。二
( 3 )本文在没有通常采用的，但在实际中难以获得和验证的“ f ( x )的定义域在紧集中”或“模糊基函数满足持续激励”条件下，针对一类一般的离散非线性系统，基于新的系统参数自适应律，给出了一种离散系统自适应模糊控制器的设计方法，证明了算法的全局稳定性
证明了每个强fuzzy紧集和fuzzy单位区间i厂）都是强fumy仿紧的；强fuzzy紧集和强fuzzy仿紧集的乘积是强fuzzy仿紧集；强tz的强fuzzy仿紧空间是强s “一正则的；强tz的强fuz 。
用紧集造句挺难的，這是一个万能造句的方法
本文第一部分主要考虑两类具有负schwarz导数的单峰映射的动力学性质，利用吸引周期轨道和游荡区间的不存在性等，证明了其正向不变紧集的一致双曲性。
神经网络可以逼近非线性函数f ( x )的一个重要前提是x必须落入某一紧集s中，因此在一紧集u上，未知的非线性系统就可以用神经网络及一建模误差项( x )表示出来，且存在一正的常数，使得( x ) ，从而这一问题可以归结到鲁棒自适应控制中。