matlab的guidefunc.m文件里的 feval（fcn） 怎么错了，怎么办！谢谢！

方法一1.打开模型，①点击 “Linearization”,②选中被控对象输入直线，③选择插入闭环输入点，即单击“Input Perturbation”。 2.同理输出曲线也要选中设置线性化点，但是要选择开环输入，即点击“Open-Loop Output”。注：选中后有这样的标识符： 3.在Simulink界面进入线性分析工具包，注意是在Simulink界面。 4.设定分析输入输出端口方式和操作点条件。 5.选择我们想要画的频域图，我这里以伯德图为例，如下：注意：分析绘制完伯德图后，左边线性化工作区间多了linsys1，这个是分析的数据，即伯德图的数值储存内容。6.单机图像的空白处，可以选择图像的一些处理，如默认是伯德图的幅值和相位图都显示，我这里选择只显示幅值图选择 I/O Selector还可以选择留下哪几个输入或输出端口的图像 如我只需要第一个端口输入和第一个输出端口的： 或者我需要某几个： 7.将linsys1，即伯德图的数据输出到MATLAB工作区间，直接拖拉即可，操作如下： 会发现导入到了MATLAB的工作区间，如下所示: 输入命令：bode(linsys1)，发现也可以出来上面的伯德图，并且也可以进行上述对图像选择、改变坐标等图像处理操作：

在simulink 模块中操作，你在输入信号后面右击 linearization point 选input point 在输出信号邪恶线上右击linearization point 选output point 然后 tools -- control design -- linear analysis 这个窗口选择 bode magnitude plot 再点击左边的linearize model就出图了 然后你双击图形可以改范围 加标注 伯德图就是幅频特性曲线。

保证线性相关。

原因是 (1) 时间序列和面板数据, 都要做平稳的单位根检验, 取对数一般能使序列平稳(stationary), 不然就取差分进行平稳. (2) 能使模型的残差呈现随机的特性, 而不是趋势或者截距. (3) 减少共线性和异方差(heteroscedasticity)出现的概率 (4) 有经济学意义上, 比如增长率, 变化率和弹性. (5) 统计学认为变量具有内在的指数增长的趋势, 取对数可以让联合分布 (对应的F-statistics)呈现正态, level形式的数据, 特别是时间序列, 最好做Lavene检验(6) Log-linearization 取对数方便最小二乘的线性拟合, 乘积运算用对数就变成了求和.

取对数的原因是 (1) 时间序列和面板数据, 都要做平稳的单位根检验, 取对数一般能使序列平稳(stationary), 不然就取差分进行平稳.(2) 能使模型的残差呈现随机的特性, 而不是趋势或者截距. (3) 减少共线性和异方差(heteroscedasticity)出现的概率 (4) 有经济学意义上, 比如增长率, 变化率和弹性. (5) 统计学认为变量具有内在的指数增长的趋势, 取对数可以让联合分布 (对应的F-statistics)呈现正态, level形式的数据, 特别是时间序列, 最好做Lavene检验(6) Log-linearization 取对数方便最小二乘的线性拟合, 乘积运算用对数就变成了求和.纯手打，望采纳！

在simulink 模块中操作，你在输入信号后面右击 linearization point 选input point 在输出信号邪恶线上右击linearization point 选output point 然后 tools -- control design -- linear analysis 这个窗口选择 bode magnitude plot 再点击左边的linearize model就出图了 然后你双击图形可以改范围 加标注 伯德图就是幅频特性曲线。

详情如图所示有任何疑惑，欢迎追问

1、Simulink中的纯延时e^(-sT)使用Transport Delay模块实现，该模块位于Continuous库。Transport Delay模块有以下几个主要参数：Time delay延迟时间，也就是e^(-sT)中的T。该值单位为秒，必须为正。Initial input初值。由于延迟环节把信号延后一段时间才输出，那么在仿真刚开始的时候，由于没有可用的信号，例如，t=0时刻照理说应该输出t=-T时刻的输入信号，但显然这样的信号时不存在的，所以需要提供一个初值，供仿真开始之后T秒内输出。大多数情况下，取初值为0。Initial buffer size初始缓冲区大小。如前所述，延迟环节所起的作用是把输入信号延后一段时间输出，那么从软件实现的角度来说，肯定要有一个缓冲区（buffer）来保存这一段时间的值。这个参数就是用来指定缓冲区初始大小的。其实对于绝大多数用户而言，可以不用关心这个参数，因为缓冲区的大小可以根据需要自动进行调整，不需要担心缓冲溢出。Pade order (for linearization)Pade近似的阶次。延迟环节的传递函数属于无理函数，Pade近似用一个有理函数（分子分母都是s的多项式）来近似延迟环节，是一种常用的线性化手段。这个参数用来指定有理函数的阶次。关于Pade近似，可以用doc pade查看信息。 2、关于你追问的那个问题：首先，你贴出来的图中的实现方式是可行的，但有个小错误——按你的表达式，下面那个Constant模块应该是1才对；有更简单一点的实现方式：先把w1、w2使用Mux模块给组合成一个向量，然后Mux模块的输出连接到一个Fcn模块，并把Fcn的表达式写成1.3*(u(1)-0.23)+0.5*(1-u(2))这样一共用两个模块就可以实现了。 希望能帮到你，如有问题可继续追问。

在simulink 模块中操作，你在输入信号后面右击 linearization point 选input point x0dx0a x0dx0a在输出信号邪恶线上右击linearization point 选output pointx0dx0a x0dx0a然后 tools -- control design -- linear analysis x0dx0a这个窗口选择 bode magnitude plot 再点击左边的linearize model就出图了 然后你双击图形可以改范围 加标注 伯德图就是幅频特性曲线。

烂臭黑，烂B，烂黑

but almost always his sense of values is changed. He becomes more appreciative of the

点击左下角start，选择Simulink，然后选择Simulink Response Optimization，最后选block library后，第一个图像就是Signal Constraint，但其用法可以参看以下help说明。To attach a Signal Constraint block to a signal in your model, drag the block from the block library into the model and join the signal line to the inport of the Signal Constraint block. A model can include multiple Signal Constraint blocks and you can attach the Signal Constraint block to any signal, including signals within subsystems of your model.Note The Signal Constraint block is not an outport block of the system and will not interfere with a linearization of your model (as opposed to blocks in the Nonlinear Control Design Blockset, the previous name for this product, which were outport blocks).

一、发表文章[43]Li Dan,Pang Li-Ping* and Xia Zun-Quan,An Approximate Alternating Linearization Decomposition Method,Journal of Applied Mathematics Informatics,Accepted.[42]Zhao Ya-Li,Xia Zun-Quan,Pang Li-Ping and Zhang Li-Wei,Existence of solutions and algorithm for a system of variational inequalities，Fixed Point Theory and Applications,Accepted. SCI[41]Jiang Si-Jia,Pang Li-Ping* Shen Jie and Xia Zun-Quan,Existence of Solutions of Generalized Vector Variational-Type Inequalities with Set-value Mapping,Computers and Mathematics with Applications. 59（2010），1453-1461. SCI.[40]Lu Yuan,Pang Li-Ping* and Xia Zun-Quan,A VU-decomposition method for a Second-order Cone Programming problem. Applied Mathematics and Mechanics (English Edition). 31⑵（2010），263-270. SCI.[39]陆媛，庞丽萍* 夏尊铨，二阶锥规划问题的VU-分解方法. 应用数学与力学. 31⑵（2010），245-252.(EI)[38]Lu Yuan,Pang Li-Ping,Guo Fang-Fang and Xia Zun-Quan. A superlinear space-decomposition algorithm for constrained nonsmooth convex program. Journal of Computational and Applied Mathematics. 234⑴（2010），224-232. SCI.[37]Lu Yuan,Pang Li-Ping*,Liang Xi-Jun and Xia Zun-Quan. An approximate decomposition algorithm for convex minimization. Journal of Computational and Applied Mathematics. 234⑶（2010），658-666. SCI.[36]庞丽萍，马雪飞，张斌，杨洋，基于线性同余算法的格点法在亚式期权定价中的应用，辽宁师范大学学报 32⑴（2009），13-15.[35]Yun Shui-Jing,Liu Guo-Yong and Pang Li-Ping（通讯作者），Conjugate duality for set-valued vector optimization finite dimensional spaces. International Journal of Pure and Applied Mathematics. 51⑷（2009），537-545.[34]单锋，庞丽萍，朱丽梅，夏尊铨，求解一类MPEC问题的一种UV -分解方法，应用数学与力学，29⑷（2009），483-488.[33]Shan Feng,Pang Li-Ping,Zhu Li-Mei and Xia Zun-Qian,A UV-decomposed method for solving a MPEC problem. Applied Mathematics and Mechanics. 29⑷（2008），535-540. SCI.[32]Pang Li-Ping,Wang Ming-Zheng and Xia Zun-Quan,First order necessary optimality conditions for a class of nonsmooth generalized semi-infinite optimization problems. Computers and Mathematics with Applications. 56（2008），1457-1464. SCI.[31]Shen Jie and Pang Li-Ping,An approximate bundle-type auxiliary problem method for generalized variational inequality. Mathematical and Computer Modeling. 48（2008），769-785. SCI.[30]Shen Jie and Pang Li-Ping,A Bundle-Type Auxiliary Problem Method for Generalized Variational Like Inequality. Computers and mathematics with applications. 55（2008），2993-2998. SCI.[29]Xia Zun-Quan,Shen Jie and Pang Li-Ping,A sequential bundle method for solving a class of MPEC problems. Journal of Information and Computing Science. 4⑴（2007），331-336. EI.[28]Pang Li-Ping，Shen Jie and Song He-Shan,A Modified Predictor-Corrector Algorithm for Nonconvex Generalized Variational Inequality,Computers and Mathematics with Applications. 54⑶（2007），319-325. SCI.[27]Pang Li-Ping,Emilio Spedicato,Xia Zun-quan and Wang Wei,A Method for Solving Linear Equality Systems,Mathematical and Computer Modeling.,46（2007），823-836. SCI.[26]Shan Feng and Pang Li-Ping,A Syncro-parallel Nonsmooth PGD Algorithm for nonsmooth optimization,Journal Application Mathematic and Computing,24（1-2）（2007），333-342. EI-PageOne[25]Shen Jie,Xia Zun-Quan and Pang Li-Ping,A proximal bundle method with inexact data for convex nondifferentiable minimization. Nonlinear Analysis: Theory,Method and Applications. 66（2007），2016-2027. SCI.[24]Pang Li-Ping,Shen Jie and Wang Wei,Two Parallel Distribution Algorithm for Convex Constrained minimization Problems. Applied Mathematics and Computation. 186（2007），1762-1771. SCI.[23]Shen Jie and Pang Li-Ping,A quasi-newton bundle method based on approximate subgradients,Journal of Applied Mathematics and Computing,23（1-2）（2007），361-367. EI-PageOne[22]Shan Feng,Pang Li-Ping and Xia Zun-Quan,An approximate U-Lagrangian and algorithm to UV decomposition. Applied Mathematics and Computation. 184（2007），924-930. SCI.[21]Shen Jie and Pang Li-Ping,A quasi-newton bundle method based on approximate subgradients,Journal of Applied Mathematics and Computing,23（1-2）（2007），361-367. EI-PageOne[20]Shan Feng,Pang Li-Ping * and Xia Zun-Quan,An approximate U-Lagrangian and algorithm to UV decomposition. Applied Mathematics and Computation. 184（2007），924-930. SCI.[19]Wang Wei,Pang Li-Ping and Xia Zun-Quan,The UV-Decomposition Class of D.C. Functions and optimality Conditions,Acta Mathematicae Applicatae Sinica,23⑴（2007），29-38. SCI.[18]Shen Jie,Xia Zun-Quan and Pang Li-Ping,An infeasible bundle method base on approximate subgradients for nonsmooth optimization,International Journal of Computational and Numerical Analysis and Applications. 6⑶（2006），285-291.[17]Pang Li-Ping and Shen Jie,An UV-algorithm for semi-infinite multiobjective programming.Journal of Applied Mathematics and Computing,21（1-2）（2006），507-515. EI-PageOne[16]Pang Li-Ping,Wang Wei and Xia Zun-Quan,Duality Theorems of Multiobjective Programming of Generalized functions,Acta Mathematicae Applicatae Sinica,22⑴（2006），49-58.[15]Xia Zun-Qian,Shen Jie and Pang Li-Ping,A Sequential bundle method for solving a MPEC problem. （2005）.[14]Pang Li-Ping,Wang Ming-Zheng and Xia Zun-Quan,First order necessary optimality conditions for a class of nonsmooth generalized semi-infinite optimization problems. （2005）.[13]董玉林，庞丽萍，夏重航，监督学习问题中的最优性条件与数值试验，高等学校计算数学学报. 27（2005），362-367.[12]Lin Gui-hua,Zhang Li-wei and Pang Li-ping,Two Projection-Type Algorithms for Solving Pseudo-Monotone Variational Inequality Problem，运筹学学报 9⑴（2005），58-64.[11]沈洁，庞丽萍，一类求解迫近点的Bundle算法，辽宁师范大学学报 27⑶（2004），267-270.[10]岳远振，庞丽萍，对一类层组播路由问题的模型的改进，运筹与管理，13⑹（2004），45-48.[9]董玉林，庞丽萍，夏尊铨，关于线性不等式组的ABS-SG算法，辽宁师范大学学报 27⑴（2004），15-17.[8]Xia Zun-Quan,Wang Wei and Pang Li-Ping,A Note on the Conjugate of the U-Lagrangre,Proceedings of the International Conference on Mathematical Programming，（2004），391-399.[7]Wang Wei,Xia Zun-Quan and Pang Li-Ping,An Application of the UV-Theory to a Class of Semi-Infinite Minimization Problems，运筹学学报，8（2004），29-38.[6]Pang Li-Ping,Xia Zun-Quan and Dong Yu-Lin,Two PVT Algorithms of Nonmonotone Type,International Journal of Pure and Applied Mathematics,10⑵（2004），171-83.[5]Xia Zun-Quan,Pang Li-Ping and Wang Wei,Superlinear Convergence UV Algorithms for D.C. minimization,Proceedings of the International Conference on Numerical Linear Algebra and Optimization,Science Press,Beijing/New York,142-155 （2004）.[4]Pang Li-Ping and Xia Zun-Quan,PVT-Type Algorithm for Minimizing a Nonsmooth Convex Function,Serdica Mathematical Journal,29（2003），11-33.[3]Pang Li-Ping,Xia Zun-Quan and Zhang Li-Wei,On a second order parallel variable transformation approach,Journal Application Mathematic and Computing,11（1-2），（2003），201-213. EI-PageOne[2]Pang Li-Ping and Xia Zun-Quan,A Modified PVT Algorithm，运筹学学报，（2002），8-14.[1]Pang Li-Ping and Xia Zun-Quan,A Constrained PVT Algorithm for Constrained Convex Programming,Pure Mathematics and Applications,12（2002），327-335.二、出版物⒈《最优化方法》，高等教育出版社，施光燕、钱伟懿、庞丽萍，2007。⒉《工科微积分》，大连理工大学出版社，编者，2007。⒊《工科数学分析》，大连理工大学出版社，编者，2008。工作成果（奖励、专利等）⒈夏尊铨等，不可微优化及在平衡约束规划中的应用，高等学校博士学科点专项科研基金（2003-2005），主要参研人员。⒉夏尊铨，张立卫，林贵华，庞丽萍，张宏伟，平衡约束最优化的不可微分析方法，国家自然科学基金（2005-2007）（10471015）.⒊于波，庞丽萍，钱晓元，程明松，非线性等式与不等式组的有效解法及其应用，国家自然科学基金（2007-2009）（10671029）.⒋张立卫，夏尊铨、庞丽萍，张宏伟，非凸半定规划与二阶锥约束优化的算法研究及应用，国家自然科学基金（2008-2010）（10771026）.⒌庞丽萍，张茂军，最优再保险中的一类随机非光滑凸规划的理论与算法研究，2008年“数学+X”交叉学科建设专项项目，2008-2010。⒍“Monte carlo近似法在金融优化中的作用”，大连理工大学本科生创新基金国家级项目 （2007-2008），指导教师

路径设置错误，dxgi.ini这个文件用笔记本打开，看看你的游戏路径，要和文件里面设置的路径一样才行举个例子：[GENERAL]EffectSearchPaths=D:SteamLibrarysteamappscommonPUBGTslGameBinariesWin64,D:SteamLibrarysteamappscommonPUBGTslGameBinariesWin64 eshade-shadersShadersTextureSearchPaths=D:SteamLibrarysteamappscommonPUBGTslGameBinariesWin64,D:SteamLibrarysteamappscommonPUBGTslGameBinariesWin64 eshade-shadersTexturesPerformanceMode=1ScreenshotPath=D:SteamLibrarysteamappscommonPUBGTslGameBinariesWin64PreprocessorDefinitions=RESHADE_DEPTH_LINEARIZATION_FAR_PLANE=1000.0,RESHADE_DEPTH_INPUT_IS_UPSIDE_DOWN=0,RESHADE_DEPTH_INPUT_IS_REVERSED=0,RESHADE_DEPTH_INPUT_IS_LOGARITHMIC=0TutorialProgress=4PresetFiles=D:SteamLibrarysteamappscommonPUBGTslGameBinariesWin64PRO.ini

efficiency的反义词是：inefficiency无效率。efficiency的反义词是：inefficiency无效率。efficiency的意思是n.效率；功率。efficiency的读音是英[_"f__nsi]；美[_"f__nsi]。一、详尽释义点此查看efficiency的详细内容n.(名词)【物】效率效能，功效，实效功率提高功效的方法实力，能力【物】性能工作效率干练有效二、双解释义n.(名词)[U]效率,效能resultofwork三、网络解释1.有效性：不强制使用l功能性(functionality)l可靠性(reliability)l可用性(usability)l有效性(efficiency)l可维护性(maintainability)l轻便性(portability)黑盒测试主要是根据程序的有关功能规格说明和覆盖准则来设计测试用例,2.efficiency2.效能：Cerosys的运行模式零缺陷运行系统的过程模式Cerosys是文化-效能-关系的运行系统的缩写,简称为零缺陷运行系统.其中,CER分别是指文化(Culture),效能(Efficiency)和关系(Relation).文化包括企业战略目标和文化的范围;四、例句Wemustimproveourefficiencyassoonaspossible.我们必须尽快地提高工作效率。Theirlaborefficiencyisveryhigh.他们的工作效率很高。Thetwocompaniesconsolidatedforgreaterefficiency.这两家公司已合并以提高效率。Thisjethasaveryhighpropulsiveefficiency.该喷气机的喷射功率非常大。VariousPAlinearizationtechniqueshavebeenadoptedtoimprovelinearityandpowerefficiencyofwirelesstransmitters.于是多种不同功率放大器的线性化技术被采用来改善无线发射机的线性度及效率。五、词汇搭配用作名词(n.)动词+～achieveefficiency取得功效addefficiency增加功效promoteefficiency促进效率raiseefficiency提高效率形容词+～fightingefficiency战斗力highefficiency高效率technicalefficiency技术效能介词+～atefficiency以的效率inefficiency在效率上workwithgreatefficiency工作效率很高六、经典引文Thepenaltyannexedtoanylawisaninstance,notofitsefficiency,but..ofitsfailure.出自：R.WhatelyHeconductedhiscourseattheUniversitywithanefficiencywhichshonebesidetheamateurisheffortsofhiscolleagues.出自：F.Tuohy七、词源解说☆1590年左右进入英语，直接源自拉丁语的efficere，意为效率，效果。efficiency的相关近义词competence、efficacy、effectiveness、productivity、proficiency、facility、technique、ability、understandingefficiency的相关反义词inefficiencyefficiency的相关临近词efficient、efficacy、efficiencyin、efficiencydip、efficiencygap、efficiencybar、efficiencyrate、efficiencyrank、efficiencyless、efficiencyrule、efficiencyunit、efficiencytest点此查看更多关于efficiency的详细信息

nonaggression n. 不侵略no expression n. 不侵略This technique is used to elaborate non-regression test suites that run a collection of reusabletest scripts. 这项技术常常通过运行一系列复用测试脚本来详细描述非回归测试套件。The parameter evaluating method—Jacobian matrix recursion method for solving nonlinearization regression model is discussed and applied to the study of tobacco. 讨论求解不可线性化的回归模型的参数估计方法——雅可比矩阵递推法，并把它应用于烟蚜危害研究中，同时还将它与常规做法作了比较。Non-regression tests based on data-driven testing techniques, in which a single test script isused repeatedly with varying input data, are popular in the test automation community. 非回归测试是基于数据驱动的测试技术，一个简单的测试脚本会根据输入数据的不同而反复的被使用，这在测试自动化方面是很常见的。

原因是 (1) 时间序列和面板数据, 都要做平稳的单位根检验, 取对数一般能使序列平稳(stationary), 不然就取差分进行平稳. (2) 能使模型的残差呈现随机的特性, 而不是趋势或者截距. (3) 减少共线性和异方差(heteroscedasticity)出现的概率 (4) 有经济学意义上, 比如增长率, 变化率和弹性. (5) 统计学认为变量具有内在的指数增长的趋势, 取对数可以让联合分布 (对应的F-statistics)呈现正态, level形式的数据, 特别是时间序列, 最好做Lavene检验(6) Log-linearization 取对数方便最小二乘的线性拟合, 乘积运算用对数就变成了求和.回答不容易,希望能帮到您,满意请帮忙采纳一下，谢谢 !

请描述的详细点好么？

efficiency的反义词是：inefficiency无效率。efficiency的反义词是：inefficiency无效率。efficiency的意思是n.效率；功率。efficiency的读音是英[_"f__nsi]；美[_"f__nsi]。一、详尽释义点此查看efficiency的详细内容n.(名词)【物】效率效能，功效，实效功率提高功效的方法实力，能力【物】性能工作效率干练有效二、双解释义n.(名词)[U]效率,效能resultofwork三、网络解释1.有效性：不强制使用l功能性(functionality)l可靠性(reliability)l可用性(usability)l有效性(efficiency)l可维护性(maintainability)l轻便性(portability)黑盒测试主要是根据程序的有关功能规格说明和覆盖准则来设计测试用例,2.efficiency2.效能：Cerosys的运行模式零缺陷运行系统的过程模式Cerosys是文化-效能-关系的运行系统的缩写,简称为零缺陷运行系统.其中,CER分别是指文化(Culture),效能(Efficiency)和关系(Relation).文化包括企业战略目标和文化的范围;四、例句Wemustimproveourefficiencyassoonaspossible.我们必须尽快地提高工作效率。Theirlaborefficiencyisveryhigh.他们的工作效率很高。Thetwocompaniesconsolidatedforgreaterefficiency.这两家公司已合并以提高效率。Thisjethasaveryhighpropulsiveefficiency.该喷气机的喷射功率非常大。VariousPAlinearizationtechniqueshavebeenadoptedtoimprovelinearityandpowerefficiencyofwirelesstransmitters.于是多种不同功率放大器的线性化技术被采用来改善无线发射机的线性度及效率。五、常见句型用作名词(n.)Frictionlowerstheefficiencyofamachine.摩擦减低机器的效率。六、经典引文Thepenaltyannexedtoanylawisaninstance,notofitsefficiency,but..ofitsfailure.出自：R.WhatelyHeconductedhiscourseattheUniversitywithanefficiencywhichshonebesidetheamateurisheffortsofhiscolleagues.出自：F.Tuohy七、词源解说☆1590年左右进入英语，直接源自拉丁语的efficere，意为效率，效果。efficiency的相关近义词competence、efficacy、effectiveness、productivity、proficiency、facility、technique、ability、understandingefficiency的相关反义词inefficiencyefficiency的相关临近词efficient、efficacy、efficiencyin、efficiencydip、efficiencygap、efficiencybar、efficiencyrate、efficiencyrank、efficiencyless、efficiencyrule、efficiencyunit、efficiencytest点此查看更多关于efficiency的详细信息

目录 先说一下问题定义，已知 对 世界坐标系中3D坐标 和其 对应的图像投影点的2D坐标 的参考点对(Reference points)。 EPnP方案是将参考点的相机坐标表示为 控制点(control point)的加权和 ，继而将问题转化成了对 这四个控制点的相机坐标系的求解 。对于非平面的情况来说，需要4个非共面的控制点，而对于平面来说只需要3个。 上标为 的点是在世界坐标系下 上标为 的点是在相机坐标系下 所有的 、 、 、 均非齐次坐标。 关于如何选择控制点的问题讲放在稍后讲，先假设我们已有选好的四个控制点。 EPnP也是采用了这种类似的表示方法，用四个控制点的加权和(weighted sum)来表示参考点，在世界坐标系下，可得： 那么在相机坐标系下的参考点 ，可写为： 为什么需要4个控制点？ 假设3个控制点满足要求，那么 一共有3个未知数，4个方程式。这种方程式数量大于未知数个数的情况称之为 超定方程 。只存在最小二乘意义上的解。也就是，在一般情况下，不存在精确满足4个方程的解。 如何求解 ? 理论上来说，控制点的选择没有太多讲究，只要保证 可逆就行了。但是，作者在实验中发现 其中一个参考点设置为质心 后，该算法的稳定性会上升。这在某种程度上是说的通的， 因为质心的使用，使得数据在坐标系上得到归一化 。 先计算第一个控制点 : 其他的三个点通过PCA计算得出，先计算协方差矩阵： 则，协方差矩阵为 。 记 的特征值为 ，对应的特征向量为 ，那么剩余的三个控制点可以按照下面的公式来确定： 设已知的相机内参矩阵为 ， 是 在图像坐标系上的2D投影，那么 由上可得，2个线性方程组： 取 个式子的系数在一起的得到 的矩阵 ， 就是控制点在相机坐标系下的坐标。 整理后可得， 。 显然 落在 的右零空间中，或者 ，可以表示为： 右奇异向量(right-singular vector) ，可以对M进行SVD求解得到 。但是SVD耗时很长，目前时间复杂度最低的SVD解法是 。 不妨换个思路，可通过求解 的0特征值对应的特征向量更快求解 。 计算矩阵 是EPnP中最耗时的步骤，时间复杂度为 。 在相机坐标系下，对于第i个控制点 接下来，就是要求解 。 根据 的数量，对 有不同的求解方式。 是矩阵 的零空间 的维度。作者通过仿真实验，发现 和相机焦距 有关 。 填坑 可以观察到， 的奇异值从第5个开始，都趋近为0。因为实验过程中，存在一些噪音，所以不是严格意义上为0。 两张图的纵轴都代表的是基于300组实验的 占比情况。 左图：在同一张图片上加高斯噪声 ，横轴表示不同数量的点对 右图：在同一张图片上，固定6个匹配点对。横轴表示不同程度高斯噪音。 基本上， 出现的评率比较高。 原文，至今都没办法很好理解，以后回来填坑吧。 EPnP作者建议只考虑 的情况。 确定后，我们可以通过下面这个约束去求解 ： 上面这个式子的意思是，摄像头的外参描述的只是坐标系的变换，并不会改变点之间的距离。用 表示 ，我们可以得到： 对于4个控制点，我们一共可以得到 个这样的方程。下面根据 的不同取值，对 进行求解。 一共有1个未知数，可以直接算出 。 一共有3个未知数 把上面的式子写成 ，因为未知数小于方程式的数量，用pseudo-inverse解出： 一共有6个未知数，有6个方程。求逆得 一共有10个未知数，却只有6个方程。这里我们发现一个问题，本身我们只有 这4个未知数，注意这里是一次项的。但是把式子展开后，在 里的都是形如 的二次项。 论文中使用 relinearization ，具体步骤如下： 作者不建议直接选定 的值，而是把4个 值都算出来， 选择重投影误差(reprojection error)最小的那个 值。 其中， 是齐次点 的2D距离。 具体流程可以看我另一篇文章： ICP算法 在实际中要使用EPnP，匹配点的个数 应大于15。

给你一点参考吧针对永磁同步电动机非线性动态数学模型，采用直接反馈线性化控制，建立闭环系统的输入-输出模型，通过线性化模型来设计控制器，该方法简单适用；同时，为了克服此反馈线性化控制对模型要求精确化这一不足，文中提出了基于灰色理论的不确定预测器，它能在线预测永磁同步电机的不确定因素并相应的调整反馈线性化控制法则，从而提高了系统的动态性能。仿真结果表明，该方法对永磁同步电机速度控制具有很好的跟踪性能和鲁棒性能。 关键词：灰色理论预测反馈线性化永磁同步电动机永磁同步电动机（PMSM）以其优良的性能在伺服控制系统获得了广泛的应用。在永磁同步电动机的控制中，由于转子转速和定子电流的非线性耦合使得系统具有很强的非线性，特别在系统存在不确定性时，这种非线性使得系统难于达到高精度伺服。在永磁同步电动机运行过程中，电机的定子电阻、粘滞摩擦系数和负载转矩都可能发生很大的变化，这些参数的变化必然影响到系统的伺服精度。为了解决永磁同步电动机精确伺服控制问题，当前采用的非线性控制方法主要有变结构控制、微分几何和无源性理论等。 近十几年来，基于反馈线性化思想的非线性控制理论获得很大进展，通过坐标变换与状态反馈，可以把非线性系统化为线性系统。直接反馈线性化（DFL）是基于系统输入-输出描述的一种反馈线性化方法，已成功解决了多种非线性控制问题。直接反馈线性化的优点是所用数学工具简单，物理概念清晰，便于掌握。但它存在着一个明显的不足，当系统参数发生变化时，系统的非线性不能完全转换为线性，从而引起误差。1982年，邓聚龙教授提出了灰色理论[1]，它成功的应用在许多生产过程中。随着灰色理论的不断完善、微处理器的不断发展，灰色理论在控制领域的应用也越来越广泛。文中提出灰色不确定预测器来在线预测永磁同步电动机不确定因素，并相应调整反馈线性化控制法则，从而提高了系统的性能。该方法克服了反馈线性化对模型精确化要求的不足及抑制不确定因素对系统的干扰，达到了预期的控制效果。1、永磁同步电动机反馈线性化控制1.1永磁同步电机数学模型采用表面式的永磁同步电动机，其基于同步旋转转子坐标的模型[2]如下：其中：其中，是轴定子电压；是轴定子电流；R是定子电阻；L是定子电感；TL是负载转矩；J是转动惯量；B是粘滞磨擦系数；P是极对数；ω是转子机械角速度；Φf是永磁磁通。1.2反馈线性化控制为了实现系统的解耦，避免出现零动态系统问题[3]，选择ω,id为系统的输出，定义新的系统输出变量为：对式（2）进行求导,得：当时，线性控制法则为:其中,是新的线性系统的输入矢量，它可以按照线性系统极点配置理论来设计状态反馈控制为：反馈线性化控制通过对输出变量进行李微分，得到所需的的坐标变换和非线性系统状态反馈，实现了永磁同步电机非线性系统的解耦，通过线性理论来设计控制器，设计参数简单，具有一定的速度跟踪性能。同时，从上面推导看出，反馈线性化是一种基于精确数学模型的反馈线性化，当系统参数发生变化或负载不确定时，系统的非线性因素不能完全取消，可能会因此引起误差。文献[8]针对负载的不确定性，提出负载观测器来结合反馈线性化控制来补偿负载变化对系统的影响。下一节结合灰色预测来在线预测永磁同步电机的定子电阻、粘滞磨擦系数、负载变化等不确定因素，调整反馈线性化控制法则，提高系统控制的精度。2、灰色预测模型2.1GM建模方法灰色模型建模理论，它不同于常规的建模方法，它不是通过随机过程产生的数据序列按统计规律或先验规律来处理，而是将其视作在一定幅值范围、一定时区变化的灰色量。通过对原始数据的整理（又称数的生成）来寻找数的规律。因此灰色模型（GM）实际上是针对生成数列的建模。GM建模的步骤 ，采用一阶、单变量的GM（1，1）模型作为预测模型，其白化方程为：其中a为模型的发展系数，为灰色输入，为辩识参数。其基本思路：首先对采集的原始数列进行累加（AGO），得到一有规律存指数递增的生成数列，利用生成的数列，使用最小二乘法来辩识参数a,u，并可以得到生成数列的预测值，这样，就可以进行逆累加（IAGO），得到原始数列的预测值。其预测算法为：GM（1,1）模型的精度与用来建模的原始数列的取舍有关。为了不断把相继进入系统的扰动考虑进去，GM（1,1）要将每一个新得到的数据送入X（0）中，重建GM（1，1），重新预测，这便是新息模型，但这种新息模型随着时间的推移，信息越来越多，存贮量不断增大，运算量也不断增加，这既不适合工业过程控制对实时性，快速性的要求，而且老数据的信息会随时间推移而降低，甚至淹没新的有效信息。因此，在每补充一个新信息的同时去掉一个老信息，以便在滚动建模时维持数据个数不变，这就是等维新息滚动模型。2.2等维新息滚动模型设系统h时刻的采样值为，并与此前的m-1个采样数据形成序列,由此m个数据经由灰色预测模型得到超前一步预测式：k1步预测为：则:上式即为等维新息滚动预测算法，式中h为采样时刻，m为建模维数，a,u为时刻辨识所得的参数，k1为预测步数。一般来说，建模维数选取m=5。3、灰色预测反馈线性化控制3.1PMSM灰色预测反馈线性化算法考虑系统的不确定因素，重写方程（1）这是另一篇摘 要：针对永磁同步电动机非线性动态数学模型，采用直接反馈线性化控制，建立闭环系统的输入-输出模型，通过线性化模型来设计控制器，该方法简单适用；同时，为了克服此反馈线性化控制对模型要求精确化这一不足，文中提出了基于灰色理论的不确定预测器，它能在线预测永磁同步电机的不确定因素并相应的调整反馈线性化控制法则，从而提高了系统的动态性能。仿真结果表明，该方法对永磁同步电机速度控制具有很好的跟踪性能和鲁棒性能。关键词：灰色理论 预测 反馈线性化 永磁同步电动机 Nonlinear Speed Control of PMSM based on Grey PredictionLIU Dong-liang1,2，Zhao Guang-zhou1，Yan Wei-can2（1.College of Electrical Engineering, Zhejiang University, Hangzhou 310027, China2 .Wolong holding group co.,LTD,Shangyu 312300,China）Abstract: A direct feedback linearization control with regard to PMSM nonlinear dynamic mathematical model is introduced in the paper. And a closed loop input-output system is builted. A controller is designed according to linearization model. The design methods mentioned above are simple and applicable. But they requir the model must be accurate, so that the grey uncertainty predictor is bringed forward. It can adjust the lumped uncertainty existed in PMSM into a feedback linearization control law on line and improve the system"s dynamic performance. The simulated result indicates the control scheme has the advantage of good tracking performance and robustness to uncertainty.Key words: Grey Theroy， Prediction，Feedback Linearization，PMSM永磁同步电动机（PMSM）以其优良的性能在伺服控制系统获得了广泛的应用。在永磁同步电动机的控制中，由于转子转速和定子电流的非线性耦合使得系统具有很强的非线性，特别在系统存在不确定性时，这种非线性使得系统难于达到高精度伺服。在永磁同步电动机运行过程中，电机的定子电阻、粘滞摩擦系数和负载转矩都可能发生很大的变化，这些参数的变化必然影响到系统的伺服精度。为了解决永磁同步电动机精确伺服控制问题，当前采用的非线性控制方法主要有变结构控制、微分几何和无源性理论等。近十几年来，基于反馈线性化思想的非线性控制理论获得很大进展，通过坐标变换与状态反馈，可以把非线性系统化为线性系统。直接反馈线性化（DFL）是基于系统输入-输出描述的一种反馈线性化方法，已成功解决了多种非线性控制问题。直接反馈线性化的优点是所用数学工具简单，物理概念清晰，便于掌握。但它存在着一个明显的不足，当系统参数发生变化时，系统的非线性不能完全转换为线性，从而引起误差。1982年，邓聚龙教授提出了灰色理论[1]，它成功的应用在许多生产过程中。随着灰色理论的不断完善、微处理器的不断发展，灰色理论在控制领域的应用也越来越广泛。文中提出灰色不确定预测器来在线预测永磁同步电动机不确定因素，并相应调整反馈线性化控制法则，从而提高了系统的性能。该方法克服了反馈线性化对模型精确化要求的不足及抑制不确定因素对系统的干扰，达到了预期的控制效果。1、永磁同步电动机反馈线性化控制1.1 永磁同步电机数学模型采用表面式的永磁同步电动机，其基于同步旋转转子坐标的模型[2]如下：其中：其中，是轴定子电压； 是轴定子电流；R是定子电阻；L是定子电感；TL是负载转矩；J是转动惯量；B是粘滞磨擦系数；P是极对数；ω是转子机械角速度；Φf是永磁磁通。1.2 反馈线性化控制为了实现系统的解耦，避免出现零动态系统问题[3]，选择ω,id为系统的输出，定义新的系统输出变量为：对式（2）进行求导,得：当时，线性控制法则为:其中,是新的线性系统的输入矢量，它可以按照线性系统极点配置理论来设计状态反馈控制为：反馈线性化控制通过对输出变量进行李微分，得到所需的的坐标变换和非线性系统状态反馈，实现了永磁同步电机非线性系统的解耦，通过线性理论来设计控制器，设计参数简单，具有一定的速度跟踪性能。同时，从上面推导看出，反馈线性化是一种基于精确数学模型的反馈线性化，当系统参数发生变化或负载不确定时，系统的非线性因素不能完全取消，可能会因此引起误差。文献[8]针对负载的不确定性，提出负载观测器来结合反馈线性化控制来补偿负载变化对系统的影响。下一节结合灰色预测来在线预测永磁同步电机的定子电阻、粘滞磨擦系数、负载变化等不确定因素，调整反馈线性化控制法则，提高系统控制的精度。2、灰色预测模型2.1 GM建模方法灰色模型建模理论，它不同于常规的建模方法，它不是通过随机过程产生的数据序列按统计规律或先验规律来处理，而是将其视作在一定幅值范围、一定时区变化的灰色量。通过对原始数据的整理（又称数的生成）来寻找数的规律。因此灰色模型（GM）实际上是针对生成数列的建模。GM建模的步骤[4]，采用一阶、单变量的GM（1，1）模型作为预测模型，其白化方程为： 其中a为模型的发展系数，u为灰色输入，为辩识参数。其基本思路：首先对采集的原始数列进行累加（AGO），得到一有规律存指数递增的生成数列，利用生成的数列，使用最小二乘法来辩识参数a,u，并可以得到生成数列的预测值，这样，就可以进行逆累加（IAGO），得到原始数列的预测值。其预测算法为：GM（1,1）模型的精度与用来建模的原始数列的取舍有关。为了不断把相继进入系统的扰动考虑进去，GM（1,1）要将每一个新得到的数据送入X（0）中，重建GM（1，1），重新预测，这便是新息模型，但这种新息模型随着时间的推移，信息越来越多，存贮量不断增大，运算量也不断增加，这既不适合工业过程控制对实时性，快速性的要求，而且老数据的信息会随时间推移而降低，甚至淹没新的有效信息。因此，在每补充一个新信息的同时去掉一个老信息，以便在滚动建模时维持数据个数不变，这就是等维新息滚动模型。2.2 等维新息滚动模型设系统h时刻的采样值为，并与此前的m-1个采样数据形成序列,由此m个数据经由灰色预测模型得到超前一步预测式：k1步预测为：则:上式即为等维新息滚动预测算法，式中h为采样时刻，m为建模维数，a,u为h时刻辨识所得的参数，k1为预测步数。一般来说，建模维数选取m=5。3、灰色预测反馈线性化控制3.1 PMSM灰色预测反馈线性化算法考虑系统的不确定因素，重写方程（1）其中：式中是正常条件时的参数，定义不确定因素：同样，选择ω，id为系统的输出，则由直接反馈线性化控制法则得实际控制量：式中,它是不确定因素块，由式（12）、（13）可以看出如果能预测不确定因素块的值，实时调整反馈线性化控制法则，就能使非线性系统完全转换为线性系统，实现系统的解耦。由式（10）、（11）进行离散化，得：式（14、15）中预测序列可由灰色等维新息滚动模型（9）得到：其中：a,u为k时刻转速辨识所得的参数；aa,uu为k时刻电流辨识所得的参数；3.2 系统仿真结果永磁同步电动机灰色预测反馈线性化控制框图，如图1所示。通过调整参数k1,k2,k3使系统达到满意的配置点。永磁同步电机参数为定子电阻R=0.56Ω，定子电感L=0.0153H，永磁磁通Φf=0.82Wb，极对数P=3。图1 系统控制框图在仿真时用直接反馈线性化（即W=0）来作为对比。（1）在t=5s时，负载干扰：；如图2所示，图的上方表示速度跟踪给定方波转速n，图的下方表示速度跟踪误差E。图2 负载变化的反馈线性化跟踪响应及误差曲线（2）在t=5s时，参数变化：；如图3所示。图3 电机参数变化的反馈线性化跟踪响应及误差曲线从图2，图3可以看出，当系统存在负载变化或电机参数变化等不确定因素影响时，系统的跟踪性能变差。现在，在以上相同条件下用灰色反馈线性化控制方法来控制转速。仿真结果如图4，5所示。其中图4为负载变化时利用灰色反馈线性化控制方法实现的速度响应和跟踪误差曲线，从图中，可以看出在t=5s，电机速度有轻微的波动，但很快电机又能跟踪速度给定。图（5）为电机参数变化时利用灰色反馈线性化控制方法实现的速度响应和跟踪误差曲线，从图中同样可以看出在使用灰色反馈线性化方法减小了跟踪误差。因此灰色反馈线性化控制方法具有对系统参数，负载等不确定因素的鲁棒性能。图4 负载变化的灰色反馈线性化跟踪响应及误差曲线图5 电机参数变化的灰色反馈线性化跟踪响应及误差曲线4、结论本文提出的灰色预测反馈线性化控制算法，它具有一定的鲁棒性及快速的跟踪能力，并减少了算法的复杂性。另外，灰色理论还能与模糊控制、神经网络控制等算法相结合，改善系统性能，提高控制精度。

query information-->stress linearization-->定义路径（直接选两个节点）-->保存为.rpt文件-->打开文件目录里面的.rpt文件查看

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这项研究针对大面积的绿植屋顶对中国中部地区的单次暴雨径流量的动态的影响进行了评估。要对一个模拟的大面积绿植屋顶平台实施严密控制实验，首先要运用S-curve线性化处理和曲线拟合的方法生成一个水位曲线（UH）。然后进行实地测试，比较从绿色屋顶平台和传统的屋顶平台的每分钟的径流量，与已获得的水位曲线进行验证并比较它们在2009年的两场暴雨中的径流量动态。已得的、具有退水曲线的水位曲线，输入任意降水量能够准确的预测降雨的洪峰流量和径流。研究证明，水位曲线具有相当的精确度。通过2009年6月7日10.1mm的暴雨实验证明，当基板的初始含水量较少时，7cm厚的绿植屋顶与传统屋顶相比可以将径流启动时间推迟8分钟，将径流的峰值和流量降低50%。通过2009年3月12日的6.3mm暴雨实验证明，即使当基底吸收前期降水而含水量较高时，相比于传统屋顶，大面积的绿植屋顶仍然能够有效将径流推迟129分钟，同时降低径流峰值流量达43%。

Abstract With the development of modern industry and scientific and technological progress, economic efficiency of production and industrial production continuing to pursue the course of the increasingly large, complex, and changes in operating point range, making the linear predictive control method of control can not meet the performance requirements. Therefore, on the nonlinear model predictive control of control engineering has become an important research topic. Has been on the non-linear predictive control methods are mostly off-line model is built on the basis of the control, but because of the migration system domain often make off-line data model samples and is not an accurate description of the actual state of the system, lead to off-line model-based predictive control can not achieve satisfactory results in real-time control, this paper studied the problem for the online LS-SVM-based nonlinear model predictive control. In this paper, the work of previous studies based on nonlinear predictive control of a number of issues more in depth research, the main contents are as follows: (1) comparative study of the SVM and the advantages and disadvantages of LS-SVM, LS-SVM for the lack of robustness in the proposed robust Suykens weighted LS-SVM based on improved. (2) off-line model based on the lack of non-linear predictive control, research, a weighted LS-SVM based on-line nonlinear model predictive control algorithm using the weighted LS-SVM to establish on-line model, and then to Particle Swarm Optimization as a rolling optimization strategy. The simulation results show that online-based non-linear model predictive control is better than off-line model-based nonlinear predictive control. (3) cluster model for the shortcomings of off-line study, a weighted LS-SVM based on online clustering modeling approach, simulation results show that modeling is superior to off-line clustering methods cluster modeling; based single model of the need for non-linear predictive functional control sampling points in each linear problems, a study of the weighted LS-SVM-based clustering model of multi-line model predictive control algorithm function, and for multiple-input multiple-output system derived from the analysis of the predictive functional control law, simulation results show that the multi-model based on online clustering effect of predictive functional control and anti-jamming ability of a single model is superior to off-line predictive functional control.

INTRODUCTIONThe Scatterlist Crypto API takes page vectors (scatterlists) as arguments, and works directly on pages. In some cases (e.g. ECB mode ciphers), this will allow for pages to be encrypted in-place with no copying.Scatterlist Crypto API使用页向量(scatterlists)作为参数，并且直接按页面工作。在某些情况下(例如ECB模式密码)，这将允许页面不需复制而按原地加密。One of the initial goals of this design was to readily support IPsec, so that processing can be applied to paged skb"s without the need for linearization.这个设计的初始目标之一是快捷地支持IPsec，因此处理过程能够应用于页面式缓冲区(paged skb)而无需线性化。DETAILSAt the lowest level are algorithms, which register dynamically with the API.处于最底层的是算法，需动态地注册到API中。"Transforms" are user-instantiated objects, which maintain state, handle all of the implementation logic (e.g. manipulating page vectors) and provide an abstraction to the underlying algorithms. However, at the user level they are very simple.“转换”是由用户实例化的对象，它维护状态、处理所有执行逻辑(例如操纵页面向量)并且对底层算法提供一个抽象接口。然而，在用户层它们是非常简单的。Conceptually, the API layering looks like this: [transform api] (user interface) [transform ops] (per-type logic glue e.g. cipher.c, compress.c) [algorithm api] (for registering algorithms)从概念上讲，API分层看似这样：[“转换”API](用户界面)[“转换”OPS](每种类型的接口逻辑模块，例如cipher.c, compress.c)[“算法”API](用于注册算法)The idea is to make the user interface and algorithm registration API very simple, while hiding the core logic from both. Many good ideas from existing APIs such as Cryptoapi and Nettle have been adapted for this.这样做是为了使得“用户界面”和“算法注册”API更加简单，而隐藏了两者之间的核心逻辑。诸如Cryptoapi和Nettle等许多现存API的良好设计都做了这方面改编。The API currently supports five main types of transforms: AEAD (Authenticated Encryption with Associated Data), Block Ciphers, Ciphers, Compressors and Hashes.API目前支持五种主要类型“转换”：AEAD(带关联数据的加密认证)、分组加密、加密、压缩和哈希算法。Please note that Block Ciphers is somewhat of a misnomer. It is in fact meant to support all ciphers including stream ciphers. The difference between Block Ciphers and Ciphers is that the latter operates on exactly one block while the former can operate on an arbitrary amount of data, subject to block size requirements (i.e., non-stream ciphers can only process multiples of blocks).请注意，分组加密多少有些用词不准。它实际上意味着支持所有加密，包含流加密。分组加密和加密之间不同之处是后者作用于一个精确的数据块而前者可以作用于任意数量的数据，但要求以数据块大小为单位(例如非流密码只能处理数据块整数倍的数据)Support for hardware crypto devices via an asynchronous interface is under development.通过一个异步接口支持硬件加密设备的工作正在开发中。

是要翻译这些书吗?还是怎么着?

多重继承是一件很复杂、很容易产生问题的功能。它跟Goto语句一样，利弊交织。以下分两部分叙述，第一部分是Python多重继承遇到的麻烦，第二部分是Java和Ruby如何折中多重继承需求。============================================第一部分：Python是支持多重继承的，但为了解决多重继承的方法查找顺序问题（被称为MRO），有一场苦难史：1. 传统模式直接使用深度优先算法（并且，从左向右），每个类选择其第一次出现的位置。比如class A:def save(self): passclass B(A): passclass C:def save(self): passclass D(B, C): pass作为D类的一个实例，它的成员寻找顺序是：D、B、A、C。但当碰到如下这样一个“菱形继承”就麻烦了：class A:def save(self): passclass B(A): passclass C(A):def save(self): passclass D(B, C): pass作为D类的一个实例，寻找顺序也是D、B、A、C，但调用其save方法时，到底是调用A中的呢？还是C中的呢？直观上看，应该是C。这里有产生矛盾了。2. Python2.2的new-style class模式Python2.2中引进了new-style class，说白了就像java一样，所有类都继承自最根本的object类。这就让“菱形继承”变成十分普遍，于是只能改变MRO策略。仍然使用深度优先搜索、从左向右，但是每个类选择其最后一次出现的位置。这样一来，对上面的“菱形继承”就处理比较完美了，形成的顺序是：D、B、C、A，越是公用基础类，越放在后面。但是，碰到交叉继承，就又懵了。<img src="https://pic4.zhimg.com/d067bccb353065c3276a96f6aab93a77_b.jpg" data-rawwidth="113" data-rawheight="179" class="content_image" width="113">这里，X和Y都继承自O，A继承(X,Y)（注意，有先后顺序），B继承(Y,X)，再有个最下面的类继承(A,B)。这里，X和Y都继承自O，A继承(X,Y)（注意，有先后顺序），B继承(Y,X)，再有个最下面的类继承(A,B)。按照上述算法出来的结果是：?、A、B、Y、X、O。这就有些奇怪了，明明A在B前，A继承的X在Y前，可为啥X的优先级比Y要低呢？3. C3算法1996年，一帮牛人写了一篇文章A monotonic superclass linearization for Dylan，提供了一个基于层级计算的线性MRO算法，被称为C3，整体上比较合理了。（算法不详说了）在2012年被加入了Dylan语言，2007年加入了Python2.3，此外还有Perl 6、Parrot等语言之中。这样虽说基本解决了计算问题，但多重继承本身就有很多让人疑惑的地方，比如：<img src="https://pic4.zhimg.com/c1e6e9a3a1df789b9686582a9367326b_b.jpg" data-rawwidth="251" data-rawheight="171" class="content_image" width="251">参考文献：参考文献：http://python-history.blogspot.jp/2010/06/method-resolution-order.htmlThe Python 2.3 Method Resolution Order============================================第二部分：多重继承那么复杂，可单一继承又那么拘束，咋办呢？1. 接口继承Java就是那么做的，只允许单一继承类（方法的实现），但可以继承多个接口（方法的定义）。Java的接口继承功能，既实现了静态语言的多重继承性，又避免了多重继承的数据构造的冲突和类层次的复杂性。但是，我们并不能说接口是解决问题的完美方案。接口也有不能共享实现的缺点。本来只是为了跨越继承层次来共享代码，现在却需要另外生成一个独立对象，而且每次方法调用都要委派给这个对象，这实在是不太合理，而且执行的效率也不高。——《松本行弘的程序世界》2. Mix-in这是Ruby所推崇的，最初在Lisp中开始使用。规则如下：通常的继承都是单一继承。第二个以及两个以上的父类必须是Mix-in的抽象类（即不能单独生成实例，不能继承普通类）。这种规则下，既能够保持单一继承的结构，又能用Mix-in来共享方法的实现。

thermistor 英[θu025c:"mu026astu0259]美[θu025c:"mu026astu0259]n. 电热调节器;[例句]A new logarithm linearization compensation method of thermistor without temperature drift is proposed in this paper.提出了一种新的无温漂对数热敏电阻线性化补偿方法。

　　欠你的幸福---陈诗慧 <强烈推荐---一首很冷门的歌,却很耐听很伤感哦>　　谢谢爱---sister garden <花样少男插曲>　　一个人的星光---许静岚 <这首歌似乎苏永康也有唱过,但是这首更好听哦,很伤感>　　终点---关心妍 <建议大家听听剧场版,真的很感人>　　孤单心事---蓝又时 <蓝又时的声音很耐听,不会那么做作,也是伤感之作哦>　　曾经太年轻---蓝又时 <蓝又时又一经典伤感作品,很好听,不用我多介绍>　　你的香气---claire <海豚爱上猫的主题曲,节奏轻快又不失忧伤,我很喜欢它的歌词哦>　　远行---李慧珍 <这首歌会让人一直静静地听下去,声音很舒服>　　我不想忘记你---claire <又一伤感歌曲啊,失恋的人可以听听啊,好听>　　说爱我---梁一贞 <战神主题曲,曾经有段时间很迷这首歌,不错>　　我们的纪念---李雅薇 <放羊的星星主题曲,有一次心情不好听这首歌就哭了>　　原谅---张玉华 <一个人静静地听静静地唱,然后静静地流泪>　　路人---江美琪 <小美的声音大家都知道,很干净,她的歌我最喜欢这首了>　　不哭了---许慧欣 <很轻很静很伤的一首歌>　　放不下---龚诗嘉 <节奏相对其他的会较快,但不失特别的伤感味道>　　心墙---baefong 〈这首我个人很喜欢〉　　洛丽塔---卓亚君 〈友友的推荐，伴奏是献给艾丽丝，很舒服的一首歌〉　　你要离开一些时候---阿桑 <龚诗嘉也有唱过,两个人的声音都很有磁性>　　远远在一起 再一次拥有 - 龚诗嘉 〈她的歌很好听哦〉　　流浪地图---萧贺硕 <这首歌好象孙燕姿也有唱,但是还是她唱的好听>　　现在才明白---萧贺硕 <喜欢这首歌的歌词,当然旋律也很好听>　　雨不停歇---萧贺硕 <真的发现她的歌很好听,强烈推荐啊!>　　我爱你---萧贺硕 <不多介绍了,就是好听>　　动听---王恩琦 <不是很喜欢她的声音,但是这首歌确实好听>　　爱情走过以后---罗美玲 <更喜欢这首歌前面部分,很好听>　　一直在找一个人---冯玮君 ＜就喜欢这样的声音，一听这首歌就很喜欢了＞　　我可以---蔡旻佑 我想要说---蔡旻佑 城外---蔡旻佑 〈不错的一个新人，好听！〉　　迦南美地---刘耕宏 ＜强烈推荐，很好听！＞　　用心听 再说 除此之外 piano---范逸臣 〈他的歌都很好听，在这里就推荐几首特别喜欢的〉　　我一直都在---林稷安&程于伦 〈不错的歌，听听〉　　回旋梯---张简 〈不是伤感的歌，但节奏感很强，很好听〉　　紫外线---蔡诗芸 〈一样不伤感，但是很好听〉　　有你很快乐---蔡诗芸 〈声音很有磁性，不错的歌〉　　想你，零点零一分---张靓颖 〈很有实力的歌手，很有难度的一首歌，好听〉　　我们说好的——张靓颖 〈推荐，好听！〉　　错过---蔡诗芸 〈听听啊，不错不错〉　　交叉口---林凡 〈大家应该听过林凡的一个人生活，这首歌也不错哦〉　　陌生人 双栖动物 ture love---蔡健雅 〈实力是很强的，歌很好听〉　　你叫什么名字---李慧珍 张靓颖 〈两个高手合唱的，不会让你失望的〉　　中间---王蓝茵 陈威全 〈不错的一首情歌对唱，特别是歌词，很多人会喜欢〉　　黑白配 没那么爱她 到不了---范玮琪 〈范范的歌很多人都听过，真的值得一听〉　　爱一直闪亮---罗美玲 〈挺早的歌，但是很好听啊〉　　寻找李慧珍---李慧珍 ＜很好听啊，虽然歌词不喜欢，不过真的很好听＞　　涂鸦---纪敏佳 〈没啥人气的超女，这首歌却很棒！〉　　施文斌---忘不了 〈特别喜欢副歌啊，很好听，一直很喜欢这首歌〉　　爱笑的眼睛---徐若瑄 〈虽然不是很喜欢她，但这首歌确实很好听〉　　你的风衣---张语倢 ＜很特别的声音，好听啊！＞　　张智成—末日之恋 伤心换日线 爱情树 〈很有才啊他，很喜欢他的歌〉　　缺席 缓冲 无缘---周旭风 <挺好听的，不过不是很耐听，也没什么特别的地方＞　　盒子里的猫---袁耀发 ＜更喜欢他的”再见萤火虫”和”亲爱的你在哪里”，不过比较老了＞　　你不懂---路嘉欣 ＜这首歌挺耐听的，越听越有感觉＞　　一个人的抒情歌---韩雪 ＜挺抒情的一首歌，之前挺喜欢的＞　　靠岸 主题曲---林宇中 ＜挺有实力的一个歌手啊，歌也很好听啊，有自己的特色！＞　　我谁也不怪---sweety ＜她们其他好歌大家可能都有听过，推荐这首，比较冷门点＞　　微笑眼泪---梁一贞 ＜声音挺舒服的，很干净，这首歌也挺有味道的＞　　大声说爱我---amini ＜她很多歌都不错，只是风格都一样，最喜欢这首！＞　　静静的---庾澄庆 ＜这首歌大家应该挺熟悉的，＞　　说你爱我---SHE ＜这首歌挺好听的＞　　何润东--黑色翅膀 ＜很久没出唱片的他，这首歌没让我们失望＞　　深呼吸---宇恒 ＜听这首歌很有感触＞　　白色羽毛---芮恩 ＜周杰伦写的歌，再加上她很R＆B的声音，不错哦＞　　夏天的风 离不开他 - 温岚 ＜前者是R＆B风格的，后者伤感哈＞　　遇到 听见---方雅贤 ＜还不错还不错，某某电视原声带＞　　只要你快乐---汪佩蓉 ＜很有实力的歌手啊＞　　不说---丁文琪 ＜我们还要当多久的朋友，你不说我也不能说．．．＞　　错了再错---张栋梁 ＜很普通的旋律，却很伤感＞　　感情线---tension ＜很好听的声音，很好听的旋律＞　　回到慢歌---金莎 ＜适合静静聆听＞　　我比想象中爱你---JS　　我会好好过---李玖哲 ＜声音很棒哦．我会好好过，等你再爱我．．．＞　　恋之风景---林嘉欣 ＜一般吧，没啥高潮，不过整体还行＞　　地狱天使---温岚 ＜挺伤感的，不过不耐听就是＞　　幸福---许慧欣 ＜不错不错，以前听的，再听一样有感觉＞　　拥抱的问号---袁泉 ＜反正就是挺好听的＞　　断了爱情的念头——段千寻　　爱忧伤——胡佳琛　　拾起的布偶——胡佳琛　　两个世界——胡清蓝　　ANGELLA——蓝雨　　凤与叶子——李维　　真实——张惠妹　　如果你娶了她——徐子淳　　下次下次——薛凯琪　　没有童话——叶文辉　　一个人的旅行——易欣　　请你说爱我——易欣　　stand by me-4 the cause　　一直在找一个人---冯玮君　　李玖哲的失物招领和围墙　　张智成 重返寂寞...很想你...不夜城..在KTV过夜　　看透——邓丽欣(stephy)　　日久生情——邓丽欣(stephy)　　不速之约——邓丽欣(stephy)　　吴雨霏&小肥——逼得宠物太紧　　男人KTV——侧田　　伤心情歌——TWINS　　难关——侧田　　眼泪知道——温岚　　雪在飘--安涛　　我们之间--满江　　我等候你--人间四月天原声音乐　　张智成—末日之恋　　夏天的风——温岚　　我离不开他——温岚　　无双谱——方力申　　有无——方力申　　好心好报——方力申　　大细心——方力申　　爱十分——方力申　　abc君——方力申　　如果爱下去——张靓颖　　想你，零点零一分---张靓颖　　我们说好的——张靓颖　　心墙---baefong　　洛丽塔---卓亚君　　你叫什么名字---李慧珍 张靓颖　　很傻——王恩琦　　123木头人——黑涩会美眉　　遇——AIMINI　　PIECES——SUM 41　　想着你——邓妙华　　DON"T CRY——mini and 顾儿　　爱我好吗——平底鞋女生　　漂白的心——容祖儿　　蔷蔷---ella　　疼痛——高耀太　　不做你的朋友——高耀太　　此时彼刻——金海心　　消失——南拳妈妈　　破晓——南拳妈妈　　袁泉--那件疯狂的小事叫爱情　　原来我爱你——sara　　哭了——范晓萱　　氧气——范晓萱　　甜蜜的折磨——徐若瑄　　幸福的轮廓——徐若瑄　　戒不掉——哈林　　活该——苏见信　　朋友的朋友——江美琪　　我又想起你——江美琪　　张震岳的小宇，秋天冬天　　不配——萧亚轩　　失去你——萧亚轩　　1.躺在你的衣柜里 这首歌是绮贞的。绮贞对「躺在你的衣柜」的创作概念是希望用意象的画面来呈现爱情，所以歌词里用毛衣代表爱情，用送毛衣代表身体的接触或性。绮贞不想太局限每个人的想象空间，所以很多人听完这首歌有人觉得悲伤，有人觉的有失恋的感觉，有人喜欢歌曲中强烈节奏的部份，任何的感觉都是真实的，因为爱情的狂喜不见得是甜蜜的色彩，也有可能是深沉的、黑暗的，因为爱情是由许多的伤痛组合成的。　　2.静静的生活 还是绮贞。旋转以后静静生活,垫起脚尖静静生活。这个就是我现在用的状态了。我们的音乐正被爱情充斥着，谁会真正思考生活呢？静静的生活 仍然是白痴生活，四个字的生活...始终还是要生活的。　　3.填字游戏 喜欢郭敬明的孩子们应该都是知道的。这是音乐小说《迷藏》里的一首歌。我们不断的从孤独中走出，投入人群，却无助的发现，寂寞仍在背后，它从未远离 。　　4.dying in the sun 来自The Cranberries （小红莓）庸懒而无助，压抑而颓废，似乎在向我们诉说，仿佛在向世界救助，却又是那样的无能为力，那样的绝望，飘渺虚无，犹如来自另一个世界的声音……　　5.Zombie 还是The Cranberries （小红莓）的　　主唱Dolores O"Riordan那具有力量和忧伤的双重性格的嗓音在之上两首歌里得到了完全的体现。　　话外：　　说到小红莓，可能有朋友会喜欢never grow old，恩恩，那首歌，个人觉得还是比不上我推荐的这两首的。有一点点欠扁了，那就先说表扁我哈！　　6.as i moved on 来自丹麦乐队blue foundation。不一样的trip hop。这是一首充满迷幻色彩的歌曲，缓缓地吟唱引发出一种迷离的氛围，时躁时缓的饶舌，正是乐队的魅力所在。曲调不一定会为大家所喜欢，但是意境却很奇特，极具穿透力。　　7.i cry 来自有理知花，不用解释，一听名字就知道是个日本女人。但是，很难以想象的是，那个日本女人，可以把一首英文歌唱得如此纯粹。　　8.天空 说到这首歌应该大家都是比较熟悉的了。不管是jolin的版本还是元未觉醒，都是有点伤伤的，恩，这首歌，朋友们都知道，一直是我的k歌的保留曲目的。　　9.倒带 说了天空就不得不说说jolin的倒带了。不算特别喜欢，但是绝得值得一提。之前一个朋友和他的女朋友分手之前他的女朋友就说你去听倒带吧，听了就会明白我的意思了。　　10.never understand　　11.唤醒沉睡的你　　以上两首歌都是来自成都地下摇滚乐队——阿修罗的。相信我们川大的孩子们对这个乐队的名字都不会陌生。因为阿修罗么，首任主唱是我们艺术学院一个老师的哦！这两首歌，说实话，算是轻摇滚的了，恩呢，歌词还是蛮有意思的。尤其适合在电子乐器的狂轰下怒吼。

是不是说贤劫和暗劫。

1、fiona菲奥娜。n.菲奥纳(女子名)。[女子名] 菲奥娜来源于盖尔语,含义是“美貌的”(fair)。 2、Fiona来源语种苏格兰语、古英语。 Fiona名字寓意公平。 3、Fionan是芬兰语(爱尔兰语,盖尔语)的另一种拼写:盖尔语芬兰语。

1、茚三酮反应（ninhydrin reaction）试剂 颜色 备注茚三酮（弱酸环境加热） 紫色（脯氨酸、羟脯氨酸为黄色） （检验α－氨基）2、坂口反应 （Sakaguchi reaction）α-萘酚+碱性次溴酸钠 红色（检验胍基 精氨酸有此反应）3、米隆反应（又称米伦氏反应）HgNO3+HNO3+热 红色 （检验酚基 酪氨酸有此反应，未加热则为白色）4、Folin-Ciocalteau反应（酚试剂反应）磷钨酸-磷钳酸 蓝色 （检验酚基 酪氨酸有此反应）5、黄蛋白反应浓硝酸煮沸 黄色 （检验苯环 酪氨酸、苯丙氨酸、色氨酸有此反应）6、Hopkin-Cole反应（乙醛酸反应）加入乙醛酸混合后徐徐加入浓硫酸 乙醛与浓硫酸接触面处产生紫红色环 （检验吲哚基 色氨酸有此反应）7、Ehrlich反应P-二甲氨基苯甲醛+浓盐酸 蓝色 （检验吲哚基 色氨酸有此反应）8、硝普盐试验Na2(NO)Fe(CN)2*2H2O+稀氨水 红色 （检验巯基 半胱氨酸有此反应）9、Sulliwan反应1，2萘醌、4磺酸钠+Na2SO3 红色 （检验巯基 半胱氨酸有此反应）10、Folin反应1，2萘醌、4磺酸钠在碱性溶液 深红色 （检验α－氨基酸）肽键（peptide bond）:一个氨基酸的羧基与另一个氨基酸的氨基缩合，除去一分子水形成的酰胺键。肽（peptide）:两个或两个以上氨基通过肽键共价连接形成的聚合物。是氨基酸通过肽键相连的化合物，蛋白质不完全水解的产物也是肽。肽按其组成的氨基酸数目为2个、3个和4个等不同而分别称为二肽、三肽和四肽等，一般含10个以下氨基酸组成的称寡肽（oligopeptide），由10个以上氨基酸组成的称多肽（polypeptide），它们都简称为肽。肽链中的氨基酸已不是游离的氨基酸分子，因为其氨基和羧基在生成肽键中都被结合掉了，因此多肽和蛋白质分子中的氨基酸均称为氨基酸残基（amino acid residue）。多肽有开链肽和环状肽。在人体内主要是开链肽。开链肽具有一个游离的氨基末端和一个游离的羧基末端，分别保留有游离的α－氨基和α－羧基，故又称为多肽链的N端（氨基端）和C端（羧基端），书写时一般将N端写在分子的左边，并用（H）表示，并以此开始对多肽分子中的氨基酸残基依次编号，而将肽链的C端写在分子的右边，并用（OH）来表示。已有约20万种多肽和蛋白质分子中的肽段的氨基酸组成和排列顺序被测定了出来，其中不少是与医学关系密切的多肽，分别具有重要的生理功能或药理作用。多肽在体内具有广泛的分布与重要的生理功能。其中谷胱甘肽在红细胞中含量丰富，具有保护细胞膜结构及使细胞内酶蛋白处于还原、活性状态的功能。而在各种多肽中，谷胱甘肽的结构比较特殊，分子中谷氨酸是以其γ－羧基与半胱氨酸的α－氨基脱水缩合生成肽键的，且它在细胞中可进行可逆的氧化还原反应，因此有还原型与氧化型两种谷胱甘肽。一些具有强大生物活性的多肽分子不断地被发现与鉴定，它们大 多具有重要的生理功能或药理作用，又如一些“脑肽”与机体的学习记忆、睡眠、食欲和行为都有密切关系，这增加了人们对多肽重要性的认识，多肽也已成为生物化学中引人瞩目的研究领域之一。多肽和蛋白质的区别，一方面是多肽中氨基酸残基数较蛋白质少，一般少于50个，而蛋白质大多由100个以上氨基酸残基组成，但它们之间在数量上也没有严格的分界线，除分子量外，还认为多肽一般没有严密并相对稳定的空间结构，即其空间结构比较易变具有可塑性，而蛋白质分子则具有相对严密、比较稳定的空间结构，这也是蛋白质发挥生理功能的基础，因此一般将胰岛素划归为蛋白质。但有些书上也还不严格地称胰岛素为多肽，因其分子量较小。但多肽和蛋白质都是氨基酸的多聚缩合物，而多肽也是蛋白质不完全水解的产物。 8、环酮、其制备以及其在合成氨基酸以及各种氨基酸组成的二肽和三肽的吸收与单糖相似，是主动转运，且都是同Na+转运耦联的。当肽进入肠粘膜上皮细胞后，立即被存在于细胞内的肽酶水解为氨基酸。因此，吸收入静脉血中的几乎全部是氨基酸。

reallove或者是truelove

百度百科一劫为13.4亿年的解释是错误的，因为13.4亿年是以地球时间换算出来的，而一劫形容的是娑婆世界（三千大千世界）的成，住，坏，空。娑婆世界包括三界六道，也就是包括天道的最高层非想非非想处天！佛经中记载四天王天界的一天是地球的50年，忉利天界的一天是地球的100年………他化自在天界的一天是地球的1600年，更上层的天界因为没有白昼所以没有数字参考！就高不就低，以有记载的他化自在天界的时间来算，就是1600乘以13.4亿年，一劫=21440亿年

寓意为美貌的。中文翻译为菲欧娜。英文来源于盖尔语，含义是“美貌的”。菲欧娜最初是苏格兰作家威廉·夏普的笔名。中文译文的“菲”字形容花草美丽、香味浓烈，常用于女子的名字，寓意青春美好。“欧”字有吞吐气息的抒发之意。形容人心胸开阔。“娜”字为音译用字。多用于女子姓名，形容女子婀娜多姿。 寓意为美貌的。中文翻译为菲欧娜。英文来源于盖尔语，含义是“美貌的”。菲欧娜最初是苏格兰作家威廉·夏普的笔名。中文译文的“菲”字形容花草美丽、香味浓烈，常用于女子的名字，寓意青春美好。“欧”字有吞吐气息的抒发之意。形容人心胸开阔。“娜”字为音译用字。多用于女子姓名，形容女子婀娜多姿。fiona一词翻译为中文后意义变得多样，使用范围更广。在电影和游戏领域有很多人物名为菲欧娜，更展现了这个名字的魅力。

现场-火箭海耶斯遇犯规陷阱 麦迪接班人大灌蓝 北方网 2007-4-19 10:26北京时间4月19日,NBA常规赛进入最后一日角逐。休斯顿火箭客场出战犹他爵士。 第三节比赛开始后,威廉姆斯送出助攻,布泽尔上篮得分,随后海耶斯拿下两分。奥库内线跳投不中,海耶斯抢到后场篮板。费舍尔防守犯规,斯潘诺里斯两罚全中,... >>2条相同新闻

不认识

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氨基酸经联合脱氨或其它方式脱氨所生成的α-酮酸有下述去路： 使用四氧嘧啶(alloxan)破坏犬的胰岛β-细胞，建立人工糖尿病犬的模型。待其体内糖原和脂肪耗尽后，用某种氨基酸饲养，并检查犬尿中糖与酮体的含量。若饲某种氨基酸后尿中排出葡萄糖增多，称此氨基酸为称生糖氨基酸(glucogenicaminoacid)；若尿中酮体含量增多，则称为生酮氨基酸(ketogenicaminoacid)。尿中二者都增多者称为生糖兼生酮氨基酸(glucogenicandketogenicaminoacid)。从下表中可以看出，凡能生成丙酮酸或三羧酸循环的中间产物的氨基酸均为生糖氨基酸；凡能生成乙酰CoA或乙酰乙酸的氨基酸均为生酮氨基酸；凡能生成丙酮酸或三羧酸循环中间产物同时能生成乙酰CoA或乙酰乙酸者为生糖兼生酮氨基酸。氨基酸和糖、脂肪的共有中间代谢产物 氨基酸简称 共同中间代谢产物 生糖或生酮 天 草酰乙酸 生糖 丝、甘、丙、羟、脯、半胱、胱 丙酮酸 生糖 苏 丙酮酸、琥珀酰辅酶A 生糖 色 丙酮酸、乙酰乙酸 生糖兼生酮 谷、组、鸟、精、瓜、脯 α-酮戊二酸 生糖 蛋、缬 琥珀酰辅酶A 生糖 异亮 琥珀酰辅酶A、乙酰辅酶A 生糖兼生酮 酪、苯丙 乙酰乙酸、延胡索酸 生糖兼生酮 亮 乙酰乙酸 生酮 赖 乙酰辅酶A、α-酮戊二酸 生糖兼生酮 亮氨酸为生酮氨基酸，赖氨酸、异亮氨酸、色氨酸、苯丙氨酸和酪氨酸为生糖兼生酮氨基酸，其余氨基酸均为生糖氨基酸。

【劫】 梵语kalpa，巴利语kappa。音译劫波、劫跛、劫簸、羯腊波。意译分别时分、分别时节、长时、大时、时。原为古代印度婆罗门教极大时限之时间单位。佛教沿之，而视之为不可计算之长大年月，故经论中多以譬喻故事喻显之。 婆罗门教认为世界应经历无数劫，一说一劫相当于大梵天之一白昼，或一千时(梵yuga)，即人间之四十三亿二千万年，劫末有劫火出现，烧毁一切，复重创世界;另一说则以为一劫有四时:(一)圆满时(梵kr!tayuga)，相当于一百七十二万八千年。(二)三分时(梵treta^yuga)，相当于一百二十九万六千年。(三)二分时(梵dva^yuga)，相当于八十六万四千年。(四)争斗时(梵kaliyuga)，相当于四十三万二千年。四者凡四百三十二万年。据称现正处于争斗时。此外，根据上记“一劫四时”之说法，婆罗门教并认为四时相较，时间上愈形短少，人类道德亦日趋低落，若争斗时结束即为劫末，世界即将毁灭。 佛教对于“时间”之观念，以劫为基础，来说明世界生成与毁灭之过程。有关劫之分类，诸经论有各种说法。大智度论卷三十八谓劫有二种，一为大劫，二为小劫;妙法莲华经优波提舍分五种劫，即夜、昼、月、时、年;大毗婆沙论卷一三五以劫有中间劫、成坏劫、大劫三种;俱舍论卷十二谓有坏劫、成劫、中劫、大劫等四种;彰所知论卷上分劫有中劫、成劫、住劫、坏劫、空劫、大劫等六种;瑜伽师地论略纂卷一下载有九种劫，即:(一)日月岁数。(二)增减劫，即是饥、病、刀小三灾劫，称为中劫。(三)二十劫为一劫，即梵众天劫。(四)四十劫为一劫，即梵前益天劫。(五)六十劫为一劫，即大梵天劫。(六)八十劫为一劫，即火灾劫。(七)七火为一劫，即水灾劫。(八)七水为一劫，即风灾劫。(九)三大阿僧只劫。 诸经论中又有小劫、中劫、大劫之名目，小劫、中劫同为梵语antara-kalpa之译，大劫则为梵语maha^-kalpa之译。鸠摩罗什译之法华经中，皆称小劫，而法意所译之提婆达多品中则称中劫;二者皆同为antara-kalpa之译。又大楼炭经卷五以刀兵等三灾为三小劫，而起世经卷九称之为三种中劫。立世阿毗昙论卷九以八十小劫为一大劫，大毗婆沙论卷一三五则以八十中劫为一大劫;此等差异，均可视为antara-kalpa之异译。 盖“劫”字原表示时限，其中虽有多种分别，但长时之“劫”常用于说明世界之成立及破坏之过程。前述大毗婆沙论中，分劫为中间劫、成坏劫及大劫等三种，俱舍论等分坏劫、成劫、中劫、大劫等四种，彰所知论分为中劫等六种，即是其例。依大毗婆沙论卷一三五载，中间劫亦有减劫、增劫、增减劫等三种:减劫者，从人寿无量岁减至十岁之间;增劫者，人寿十岁增至八万岁之间;增减劫者，人寿十岁增至八万岁，又从八万岁减至十岁之间。此三种劫在说明住劫二十中劫之差别，即住劫二十中劫之中，第一劫为减，第二十劫为增，中间十八劫为增减劫，各中劫之时量皆相等。此即最初减劫中有情福胜，故下减较缓，最后增劫中有情福劣，故上增亦缓，中间十八劫中，上下交替间有缓有疾，故此三劫时量相等。以上为小乘之说。又依瑜伽师地论卷二、大乘阿毗达磨杂集论卷六、瑜伽师地论略纂卷一等，大乘立二十中劫之各劫皆有增减，故不必如大毗婆沙论所说之三种劫，即以各中劫为唯一之增减劫。另如优婆塞戒经卷七所说，从十岁增至八万岁，从八万岁减还至十岁，如是增减满十八反，称为中劫。是为异说。 中劫中定有刀兵灾、疾疫灾、饥馑灾等三灾出现，称为小三灾。关于三灾出现之时限，有不同之说法。依大毗婆沙论卷一三四载，于各中劫中之减劫，人寿每减至十岁，三灾即出现。刀兵灾者，是时人心嗔毒增上，相见即兴强猛伤害之心，手所执者皆成利刃，各逞凶狂，互相残害，经七日七夜方止;疾疫灾者，继刀兵灾之后，非人吐毒，疾病流行，遇辄命终，难可救疗，都不闻有医药之名，时经七月七日七夜方止;疾疫灾后起饥馑灾，天龙忿责，不降甘雨，由此饥馑，人多命终，经七年七月七日七夜乃止。 上举小三灾，又称三种中劫。若依大毗婆沙论所说，一劫中三灾并起，则住劫二十中劫中，各具小三灾。若依立世阿毗昙论所说，于别劫中次第起一灾，则第一劫为疾疫劫(梵roga^ntara-kalpa)，第二劫为刀兵劫(梵s/astra^ntara-kalpa)，第三劫为饥馑劫(梵durbhiks!a^ntara-kalpa)，以至第十九劫为疾疫劫。住劫中有如上二十中劫，坏劫、空劫、成劫亦各有二十中劫，合为八十中劫。坏、空、成三劫中虽无减增之别，但由于其时量等同住劫，故准彼而各有二十中劫。八十中劫为一大劫，一大劫即总括成、住、坏、空等四劫，是一期世界之始末。 坏劫时，器世间坏，有火、水、风等三灾，称为大三灾，以别于前说之小三灾。其中，火灾由七日轮出现而起，风吹猛焰，初禅以下悉被焚烧。水灾由雨霖而起，第二禅以下悉被浸没。风灾由风之相击而起，第三禅以下悉被飘散。其次第初以火灾坏灭七回，再以水灾坏灭一回;水灾之后复有七火。如此水灾满七次，更起七火，之后起一风灾，第三禅以下器世界均被飘散。总计有八次七火灾，一次七水灾，一次风灾，即所谓六十四转大劫。以故，初禅以下之器世界，每经一大劫即遭一次破坏，第二禅则每经八大劫遭一次破坏，第三禅则每六十四大劫遭一度破坏。色界中，唯第四禅不为三灾所坏。故初禅大梵天之寿量为六十中劫，即一大劫(除空劫二十劫)，第二禅天寿量八大劫，第三禅天寿量六十四大劫。此中一大劫称火灾劫，七火灾劫称水灾劫，七水灾劫称风灾劫。 又积大劫之数为十百千，乃至积数至阿僧只，则称一阿僧只劫(梵asam!khyeya-kalpa)，累积至三，称为三阿僧只劫。但其时量之计算复有多种异说，大毗婆沙论卷一七七列举四说，一说如前，一说积中劫至阿僧企耶为一阿僧只劫，一说积成劫，一说积坏劫。菩萨地持经卷九谓劫有二种，一者日月、昼夜、时节、岁数无量，故称阿僧只;二者大劫无量，故称阿僧只。后者与婆沙之正义相同，前者乃就岁数劫而言。 总之，劫之时量悠长，算数所难计量。杂阿含经卷三十四有芥子劫(梵sars!apopama-kalpa)、磐石劫(梵parvatopama-kalpa)之譬喻，大藏法数卷三十二有草木、沙细、芥子、碎尘、拂石等五大劫之名，皆说明劫之时量悠久无限。又依吉尔得斯(R.C.Childers)之巴利文辞典载，劫有空及不空二种。不空劫又有坚劫(梵sa^ra-kalpa)、醍醐劫(梵maN!d!a-kalpa)、妙劫(梵vara-kalpa)、坚醍醐劫(梵sa^ra-maN!d!a-kalpa)、贤劫(梵bhadra-kalpa)等五种差别。三劫三千佛缘起、大乘本生心地观经卷一等，则说过去庄严劫、现在贤劫、未来星宿劫等三劫，其中各有千佛出世。此外，八十华严卷二以大海之水量比喻劫数之多，称为劫海。(中阿含经卷二、长阿含经卷一、起世因本经卷九、立世阿毗昙论卷七、俱舍论卷九、顺正理论卷三十二、大智度论卷七、法华玄论卷五、法华经玄赞卷二末、大日经疏卷二、俱舍论光记卷十二、华严经探玄记卷十五、瑜伽论记卷一下、四分律疏饰宗义记卷十末、止观辅行传弘决卷一之一、佛祖统纪卷三十、法苑珠林卷一

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