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World File Search System笛卡尔
电磁学 讲座 6：电势
“所以我们只需要叠加径向场线，这些场线是通过在三维笛卡尔/球面/圆柱坐标系中取电势梯度的负值而得到的，并且垂直于等势线，即所有具有相同势差的点的轨迹点。很简单……我们就这么做！……哦，等等……什么？。”
博士课程的教学大纲
1。数学物理学（信用：3，约25小时）Phys04-001-C线性向量空间，线性操作员和矩阵，线性方程系统。特征值和特征向量。张量：引言和定义，对称和反对称张量，笛卡尔和非笛卡尔张量和协变量导数，基督教符号，不可减至表示，直接产物和收缩，牛顿力学和相对论中的张量。线性普通微分方程，物理学中的线性偏微分方程，绿色功能，变量解决方案方法的分离，特殊功能及其在物理学中的应用。复杂的变量理论；分析功能。Taylor和Laurent扩展，分析延续，轮廓整合，分散关系。积分方程：Fredholm和Volterra方程，微分方程向积分方程的转换，求解积分方程的方法。有限和连续群体简介。小组表示和操作，置换组及其表示群体。建议的书：
德勒兹、瓜塔里与身心问题
面对心身问题（广义上指我们如何理解意识的本质以及主观性和意向性等相关方面）时，许多人会立即想到“缸中之脑”思想实验。该实验以笛卡尔怀疑论和笛卡尔二元论为基础，后者区分了思想和广延，这意味着非物质的思想与物质身体截然不同。实验要求你想象你的大脑被从身体中取出并放入一个大桶中。表面上看，大桶中充满了某种维持生命的液体，而你的神经元则连接到一台超级计算机上，该超级计算机会刺激你的大脑，从而为你提供现实体验。问题是：这种体验与你在身体中的体验有什么不同吗（尤其是考虑到这种体验很大程度上依赖于大脑刺激）？此外，这对思考意识和心理理论有何启示？
亨利·列斐伏尔 (Henri Lefebvre) 的空间生产，翻译自 ...
就在几年前，“空间”一词还具有严格的几何意义：它所唤起的概念仅仅是一片空旷的区域。在学术使用中，它通常伴随着诸如“欧几里得”、“各向同性”或“无限”之类的称谓，人们普遍认为空间的概念最终是一个数学概念。因此，谈论“社会空间”听起来很奇怪。并不是说空间概念的长期发展已被遗忘，但必须记住，哲学史也证明了科学——尤其是数学——逐渐从传统形而上学的共同根源中解放出来。德奎特斯的思想被视为空间概念形成的决定性点，也是其成熟形式的关键。根据大多数西方思想史家的观点，笛卡尔终结了亚里士多德的传统，亚里士多德认为空间和时间是那些有助于命名和分类感官证据的范畴之一。这些范畴的地位迄今仍不明确，因为它们既可以被看作是简单的经验工具，用于对感官数据进行排序，也可以看作是某种程度上优于身体感官提供的证据的普遍性。然而，随着笛卡尔逻辑的出现，空间进入了绝对领域。作为与主体相对立的客体，作为与思维相对立并存在于思维之中的广延，空间通过容纳它们而主宰了所有感官和所有物体。那么，空间是神赋予的吗？还是它是存在整体的内在秩序？这就是那些追随笛卡尔的哲学家们——比如斯宾诺莎、莱布尼茨——提出这个问题的措辞。
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第7课计算系统生物学的课程：多模式数据整合组织者：I。Kuperstein，E。Barillot，W。Thomas，A。Zinovyev，C-A。Azencott，L。Calzone（Institut Curie＆Minesparistech）； S. Allassonniere（巴黎笛卡尔大学）； D. Thieffry（Ibens）| 4 ects
机械工程技术学士学位
拉格朗日乘数法。（10）数列和级数：数列、数列的极限及其性质、正项级数、收敛的必要条件、比较检验法、达朗贝尔比率检验法、柯西根检验法、交错级数、莱布尼茨规则、绝对收敛和条件收敛。（6）积分学：积分学的平均值定理、反常积分及其分类、Beta 函数和 Gamma 函数、笛卡尔和极坐标中的面积和长度、笛卡尔和极坐标中的旋转立体的体积和表面积。（12）多重积分：二重积分、二重积分的求值、三重积分的求值、积分阶数的变换、变量的变换、二重积分的面积和体积、三重积分的体积。 （10）向量微积分：向量值函数及其可微性、线积分、面积积分、体积积分、梯度、旋度、散度、平面格林定理（包括矢量形式）、斯托克斯定理、高斯散度定理及其应用。 （10）教材，
通过图积表征复合复杂网络的能量相关可控性
摘要——本文描述了复合复杂网络的能量相关可控性。我们考虑一类通过笛卡尔积由简单因子网络构建的复合网络。所考虑的因子网络是具有基于邻居的拉普拉斯动力学的领导者-追随者符号网络，采用正边和负边来捕捉网络单元之间的合作和竞争相互作用。与大多数现有的关注经典可控性的研究不同，本文从能量相关的角度研究了复合网络的可控性。具体而言，基于笛卡尔图积来表征可控性格拉姆度量，包括平均可控性和体积控制能量，这揭示了如何从局部因子系统的谱特性推断出复合网络的能量相关可控性。然后，这些结果扩展到分层控制网络，这是一种特殊但广泛使用的网络结构，在许多人造系统中使用。由于结构平衡是符号网络的关键拓扑性质，因此，提出了验证复合符号网络结构平衡的必要充分条件，适用于广义图积。
通过几何阻抗控制
摘要 - 本文提出了一种差异几何控制方法，该方法利用了SE（3）组不变性和等效性，以提高学习机器人操纵任务中涉及与环境相互作用的可传递性。所提出的方法是基于利用最近提出的几何阻抗控制（GIC）与学习变量阻抗控制框架相结合的，在该框架中，增益计划策略是从专家辩护中以监督的学习方式培训的。几何一致的误差向量（GCEV）被馈送到神经网络以实现增益计划策略。我们证明，使用GCEV的GIC和学习表示在任意SE（3）转换（即翻译和旋转）下仍然不变。此外，我们表明，相对于空间框架表示，所提出的方法是均等的。对我们提出的控制和学习框架与配备笛卡尔错误矢量增益计划策略的著名的笛卡尔太空学习阻抗控制的比较，证实了我们所提出的方法的出色学习转移性。索引术语 - 几何阻抗控制，SE（3）等效性和剩余不变性，可变阻抗控制，接触式操纵任务
哲学、计算和人工智能课程大纲
本课程将探讨计算和人工智能引发的一系列哲学问题，涉及逻辑、心灵哲学、科学哲学和伦理学等主题。我们将首先研究霍布斯、莱布尼茨和笛卡尔等哲学家开发的早期计算理论。虽然这些思想家生活在现代人工智能出现之前的几个世纪，但他们的工作为人类思维和机械推理之间的关系提供了宝贵的见解。
2az，找到：a）方向上的单位向量 - ElCoM
c) 在 D 处指向原点的单位向量：从 r D = ( − 1 , − 4 , 2) 开始，因此指向原点的向量为 − r D = (1 , 4 , − 2)。因此，在笛卡尔坐标系中，单位向量为 a = (0 . 22 , 0 . 87 , − 0 . 44)。转换为圆柱坐标系：a ρ = (0 . 22 , 0 . 87 , − 0 . 44) · a ρ = 0 . 22 cos( − 104 . 0) + 0 . 87 sin( − 104 . 0) = − 0 . 90，以及 a φ = (0 . 22 , 0 . 87 , − 0 . 44) · a φ = 0 . 22[ − sin( − 104 . 0)] + 0 . 87 cos( − 104 . 0) = 0，因此最终 a = − 0 . 90 a ρ − 0 . 44 az .