东部，盐城！
在镇上的一套别墅里，二楼卧室。
整个屋子里杂乱不堪，整个地上散落着许许多多的草稿纸。
刘宇坐在椅子上，聚精会神的在整理着有关于智能机器人制造的相关的一切知识。
这些都是前世在地球上已经拥有的知识！
首当其中的便是矩阵。
特征值，特征向量
特殊的：Hri矩阵的特征值，特征向量。
刘宇写到这，停下了笔，一脸纠结的挠了挠脑袋：“下面是什么来着？时间过去太久，有些记不太清了！”
“哦，对了！相似对角化。”
Jora标准形。
计算：求相似矩阵P及Jora标准形，求Jora标准形的方法：
特征向量法，初等变换法，初等因子法。
Hailo-ayly定理。
应用：待定系数法求解矩阵函数值，计算：最小多项式。
将这些列完之后，刘宇在利用超级计算机超高的运算速度，不停的计算着，并且拿着手中的草稿纸，不停的验算着。
当然，机器人的制造不仅仅是矩阵这么简单，当刘宇将矩阵方面整理完毕后，还有着极其重要的一点。
人工神经网络。
人工神经网络是由大量处理单元互联组成的非线性、自适应信息处理系统。它是在现代神经科学研究成果的基础上提出的，试图通过模拟大脑神经网络处理、记忆信息的方式进行信息处理。
刘宇眉头紧皱，脑海里浮现出关于人工神经网络的一幕又一幕，随即说道：“人工神经网络具有四个基本特征。非线性、非局限性、非常定性、非凸性！”
“非线性关系是自然界的普遍特性。大脑的智慧就是一种非线性现象。人工神经元处于激活或抑制二种不同的状态，这种行为在数学上表现为一种非线性关系。具有阈值的神经元构成的网络具有更好的性能，可以提高容错性和存储容量。”
刘宇眼神中闪过一抹浓郁的思索神色：“一个神经网络通常由多个神经元广泛连接而成。一个系统的整体行为不仅取决于单个神经元的特征，而且可能主要由单元之间的相互作用、相互连接所决定。通过单元之间的大量连接模拟大脑的非局限性。联想记忆是非局限性的典型例子。”
刘宇眼中的思索逐渐转化为激动，不由的大声说道：“后面的非常定性，一个神经网络……”
说到这里，刘宇右手食指弹了弹桌面，随即拿起钢笔在草稿纸上写道：
“人工神经网络中，神经元处理单元可表示不同的对象，例如特征、字母、概念，或者一些有意义的抽象模式。”
处理单元的类型分为三类：输入单元、输出单元和隐单元。输入单元接受外部世界的信号与数据；输出单元实现系统处理结果的输出；隐单元是处在输入和输出单元之间，不能由系统外部观察的单元。
神经元间的连接权值反映了单元间的连接强度，信息的表示和处理体现在网络处理单元的连接关系中。人工神经网络是一种非程序化、适应性、大脑风格的信息处理，其本质是通过网络的变换和动力学行为得到一种并行分布式的信息处理功能，并在不同程度和层次上模仿人脑神经系统的信息处理功能。
它是涉及神经科学、思维科学、人工智能、计算机科学等多个领域的交叉学科。
不过这个对于前世便是科学家的刘宇来说，根本不是问题，并且，有着超级计算机的超高运算速度，刘宇研究智能机器人的进展速度要快了许多。
……
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