斜交旋转

运用SolidWorks 2008中的拉伸等特性，绘制出圆柱斜齿轮的3D模型。

(3) 交 (Intersection) R∩S 仍为关系，由既属于 R 又属于 S 的元组组成。t R∩S = { t | t  R ∧ t  S }。t R∩S = R - (R - S)。

代码将创建并展示旋转椭圆的动画。

斜激波的数值模拟，还是用 Matlab 顺手。bthma.m这个文件看着像是主力选手，前、求解、后一把抓，写得挺工整的。结构清晰，注释也算友好，新手读起来不费劲。 用 Matlab 做这种模拟，不少人头疼边界条件和激波角的计算。其实这项目里已经帮你打好了地基，关键步骤全都铺上了。比如网格划分、马赫数计算，甚至可视化部分也没缺，像plot、contourf都安排上了，调试起来还挺方便。 激波模拟讲究稳定性，这里用了比较靠谱的数值方法。虽然没明确说是Euler还是有限体积法，但逻辑上看是那一挂的。时间推进也用的是传统的迭代解法，稳定性不错，收敛也快。 如果你之前接触过类似的流体模拟项目，那你应该挺

正交旋转：最大化每个因子载荷平方和的方差，简化载荷矩阵。 斜交旋转：因子含义清晰，允许因子相关。

自伴变换与斜自伴变换 除了正交变换，欧氏空间中还有两类重要的规范变换：自伴变换和斜自伴变换。 定义 设 A 是 n 维欧氏空间 V 的线性变换。 如果 A 与它的伴随变换 A∗ 相同，即 A = A∗，则 A 称为自伴变换。 如果 A 满足 A∗ = −A，则 A 称为斜自伴变换。 线性变换 A 是自伴变换的充分必要条件是：对任意 α，β ∈ V，均有 (A(α), β) = (α, A(β))。 线性变换 A 是斜自伴变换的充分必要条件是：对任意 α，β ∈ V，均有 (A(α), β) = −(α, A(β))。 自伴变换和斜自伴变换都是规范变换。当然，除了正交变换、自伴变换以及斜自伴

图像里的旋转操作，说复杂也复杂，说简单也简单。《旋转（整理）》这篇文章讲得还挺清楚，适合前端、图像、图形开发这类有点数学基础的同学看看。像欧拉角、轴角、四元数这些，文章都有讲，重点是通俗易懂，不会一上来就数学炸你脑袋。文章一开始就开门见山讲图像旋转的定义和几种常见的旋转方式，比如主动变换、被动变换这些，蛮适合梳理下思路。后面二维和三维空间的旋转矩阵，讲得还挺细，公式清楚，思路也顺。喜欢它讲四元数那一段，不啰嗦，直接告诉你怎么用、有什么好处，比如数值稳定性好、插值友好，这些在做 3D 旋转动画的时候真的实用。还有多MATLAB 相关的扩展文章，如果你刚好用 MATLAB 做图像，可以顺手点进去看

Matlab编程：图像旋转。图像旋转操作包括三个可分离的旋转步骤。

运动设计 参数设计 制作指导

（一）协交因子模型与协交因子解 在多元统计分析中，因子分析是一种用于降维的有效工具，发现数据之间的内在联系。协交因子模型（Co-interaction Factor Model）通过构建模型并利用因子解的方式，帮助分析变量间的潜在关系。在因子分析的应用中，协交因子解是揭示潜在结构的重要步骤。 协交因子模型的定义：协交因子模型是以识别数据之间的协同作用为目标，在因子分析的基础上进一步增强了数据间的相互作用关系，适用于多元数据分析场景。 因子分析的流程：因子分析的实施流程包括数据标准化、因子提取、旋转因子及解释因子解等步骤，通过主成分分析和最大方差旋转等技术方法提升数据的解读效果。 协