几类算子
密码算法的算子库
密码算法的算子库通常包含以下几种类型的算子：
1. 加密/解密算子：这些算子用于执行加密和解密操作。
常见的加密算法包括AES、DES、RSA 等，解密算法则是加密算法的逆运算。
2. 哈希算子：这些算子用于执行哈希函数，生成固定大小的摘要值。
常见的哈希算法包括MD5、SHA1、SHA256等。
3. 数字签名算子：这些算子用于执行数字签名操作，用于保证消息的完整性和身份验证。
常见的数字签名算法包括RSA、DSA等。
4. 密钥生成算子：这些算子用于生成密钥，用于加密和解密操作。
常见的密钥生成算法包括RSA、Diffie-Hellman等。
5. 随机数生成算子：这些算子用于生成随机数，用于加密和解密操作。
常见的随机数生成算法包括Random Number Generation (RNG)、Pseudo Random Number Generator (PRNG)等。
6. 编码/解码算子：这些算子用于执行编码和解码操作，用于数据的压缩和解压缩。
常见的编码算法包括Huffman、Lempel-Ziv等。
以上是密码算法的常见算子库，具体的算子库内容会根据不同的密码算法而有所不同。
几类混合单调算子方程解存在的唯一性定理
．
Ｓ ｖ ｒ １Ｔ ｐ ｓ ｏ ｉ ｅ ｏ ｏ ｏ ｅ Ｏ ｅ ａ ｏ ｑ ａ ｉｎ ｎ ｎ ｅ ｅ ｓ Ｔ ｅ ｒ ｍ Ｅ ｉ ｔ ｅ ｅ ａ ｙ ｅ ｆ Ｍ ｘ ｄ Ｍ ｎ ｔｎ ｐ ｒ ｔ ｒ Ｅ ｕ ｔ ｓ ａ ｄ Ｕ ｉ ｕ ｎ ｓ ｈ ｏ ｅ ｘ ｏ ｑ ＳＳ
．
类 几
混 △
么 令 Ｌ ＝ ｕ，） ｙ Ａ ，ｎ 则 必 有 ｕ Ｖ － 使 ｘ Ａ（ ｎＬ ： ｕ ， Ｖ， ） 叶∈Ｄ
Ｌ ＝ （ ｘ Ｄ中的解。 ｘＡｘ ） ，在
Ｌ ｎ Ａｕ，） ｖ ｌ （ ，） ｕ １ （ ｎＬ ｎ Ａ ｖｕ 。因此可构造无穷序列： ＋ ＝ ｖ， ＋ ＝ ｎ
注 １若 Ａ ｕ ）Ａ ： （ ｖ ｕ且 Ｌ Ｉ则我们可得增算子 ： ＝， Ａ的不动点定理 注 ２ 若 Ａ（ｖ： ｖ Ｌ Ｉ则我们可得减算子 ： ｕ ）Ａ 且 ＝ ，
，
。
性 ＿ — —
定
理
，
Ｌ ｏ ｕ ｕ …ｓ …ｓ Ｌ ｎ … Ｌ ｌ Ｌ 。 Ａ的不动点定理 ｕ５Ｌ ｌ ｎ ≤Ｌ Ｖ Ｖ ｖ （） ２ 定 理 ２２ 设 Ｅ是 实 Ｂ ｎｃ ａａｈ空 间 ， Ｐ是 Ｅ 中的 ｕ ｕ Ｌ ｎ … …ｓ Ｖ … Ｖ 。 Ｉ ｕ Ｄ ｌ ≤ ≤Ｖ （ 正规锥 存在 ｕ’ ∈Ｅ使得 ｕ ｖＤ ［ ，］混 合单 ３ ） ｏ０ Ｖ ｏ ｏ ＝ｕ ｖ ， ， ｏｏ 由引理知 Ｏ ｍ Ｍ 存在 ， ＜＜ 使得： 调算子 Ａ ： ×Ｅ－ Ｅ － Ｅ满足： － ￣
徐 洁 陈婷 婷 。
Ｘｕ ｉ Ｃｈ ｎ Ｔｉ ｔｎｇ Ｊｅ ｅ ｎｇ ｉ
（． １江西电力职业技术学院， 江西 南昌 ３０ ３ ； ． ３０ ２ ２南昌大学， 江西 南昌 ３０ ３） ３０１
elementwise 类算子
元素级运算（Element-wise运算）是一种在多个数据元素之间进行操作的方式，它的特点是对于数据集中的每个元素都进行相同的运算。
常见的元素级运算包括加法、减法、乘法、除法等。
在深度学习中，元素级运算常常被用于各种操作，如矩阵乘法、张量乘法、广播等。
常见的元素级运算类算子包括加法类算子（Add）、减法类算子（Subtract）、乘法类算子（Multiply）、点乘类算子（DotProduct）等。
这些算子在神经网络中有着广泛的应用，如卷积神经网络（CNN）中的卷积操作、循环神经网络（RNN）中的点乘操作等。
加法类算子是最基本的元素级运算，它可以将两个数据元素合并成一个新的数据元素。
在深度学习中，加法类算子常常被用于各种线性变换，如归一化、标准化等。
减法类算子则可以将一个数据元素从另一个数据元素中减去，它在深度学习中也被广泛使用，如特征提取、特征选择等。
乘法类算子则可以将两个数据元素相乘，它在深度学习中常常被用于各种矩阵运算和张量运算，如矩阵乘法、张量乘法等。
点乘类算子则主要用于计算两个向量的点积，它在深度学习中常常被用于计算权重和偏置项的累加值。
除了以上常见的元素级运算类算子外，还有一些其他的类算子，如广播类算子（Broadcasting）、转置类算子（Transpose）等。
广播类算子可以处理不同维度的数据元素之间的运算，它能够自动调整数据的维度以适应运算的需要。
转置类算子则可以将一个数据元素的维度进行转置，它在深度学习中常常被用于卷积神经网络的卷积操作中。
总之，元素级运算类算子在深度学习中有着广泛的应用，它们能够方便地处理不同类型的数据元素之间的运算，提高深度学习的效率和准确性。
《几类内部具有不连续性的微分算子耗散性及特征值关于问题依赖性的研究》范文
《几类内部具有不连续性的微分算子耗散性及特征值关于问题依赖性的研究》篇一摘要：本文旨在研究几类内部具有不连续性的微分算子的耗散性及其特征值对问题的依赖性。
首先，我们将介绍微分算子的基本概念和耗散性的定义。
然后，我们将探讨不连续性对微分算子耗散性和特征值的影响，并分析这些影响在具体问题中的应用。
最后，我们将通过实例分析来验证我们的理论结果。
一、引言微分算子在物理学、工程学和数学等领域有着广泛的应用。
然而，当微分算子在内部具有不连续性时，其性质会发生显著变化。
这类不连续性可能导致算子的耗散性发生变化，进而影响其特征值。
因此，研究具有不连续性的微分算子的耗散性及特征值对问题的依赖性具有重要意义。
二、微分算子的基本概念及耗散性的定义微分算子是一种线性算子，用于描述函数的空间变化。
在许多物理和工程问题中，微分算子被用来描述系统的动态行为。
耗散性是描述系统能量随时间变化的一个概念，对于微分算子而言，耗散性表现为系统在某种扰动下的能量衰减。
三、不连续性对微分算子耗散性的影响当微分算子内部存在不连续性时，其耗散性将发生变化。
这种变化可能表现为系统在受到扰动后的能量衰减速度发生变化，或者系统出现新的稳定状态。
我们将通过理论分析和实例验证来探讨这种变化的具体形式和影响因素。
四、不连续性对微分算子特征值的影响特征值是描述微分算子性质的重要参数。
当微分算子内部存在不连续性时，其特征值也将发生变化。
我们将分析这种变化的具体形式和影响因素，并探讨特征值变化对问题解的影响。
此外，我们还将研究如何通过调整不连续性的程度来控制特征值的变化，以实现问题的有效求解。
五、实例分析为了验证我们的理论结果，我们将通过具体实例进行分析。
这些实例将涉及具有不连续性的微分算子在不同领域的应用，如物理学中的波动方程、工程学中的结构振动问题等。
我们将通过数值模拟和实验结果来验证我们的理论结果，并探讨如何将理论应用于实际问题中。
六、结论本文研究了几类内部具有不连续性的微分算子的耗散性及特征值对问题的依赖性。
算子和变换
算子和变换1. 算子的概念在计算机科学中，算子是指对数据进行处理和操作的一种函数或操作符。
它是一种数学上的抽象概念，用于描述对数据进行转换、过滤、合并等操作的方法。
算子可以应用于各种数据类型，包括数字、字符串、集合等。
算子通常用于函数式编程和数据流处理领域，它们可以作为函数的参数或返回值，以实现更加灵活和可组合的代码逻辑。
通过使用算子，我们可以将复杂的问题拆分为简单的操作，并通过组合这些操作来解决问题。
2. 常见的算子类型2.1 转换算子转换算子是指将一个数据流转换为另一个数据流的操作。
常见的转换算子包括映射（map）、过滤（filter）、扁平化（flatMap）等。
•映射算子（map）：将输入流中的每个元素通过指定的函数进行映射，并返回一个新的流。
•过滤算子（filter）：根据指定条件过滤输入流中的元素，并返回满足条件的元素组成的新流。
•扁平化算子（flatMap）：将输入流中每个元素通过指定函数映射为一个或多个元素，并将所有元素组成的新流作为输出。
2.2 聚合算子聚合算子是指将多个元素合并为一个元素的操作。
常见的聚合算子包括求和（sum）、求平均值（average）、最大值（max）、最小值（min）等。
•求和算子（sum）：将输入流中的所有元素进行求和，并返回结果。
•求平均值算子（average）：将输入流中的所有元素进行求和，并计算平均值。
•最大值算子（max）：返回输入流中的最大值。
•最小值算子（min）：返回输入流中的最小值。
2.3 合并算子合并算子是指将多个数据流合并为一个数据流的操作。
常见的合并算子包括连接（concat）、合并（merge）、压缩（zip）等。
•连接算子（concat）：将多个输入流按顺序连接起来，形成一个新的输出流。
•合并算子（merge）：将多个输入流按顺序交错地合并起来，形成一个新的输出流。
•压缩算子（zip）：将多个输入流中对应位置上的元素组合成一个元组，形成一个新的输出流。
关于几类微分算子积的自伴性研究
关于几类微分算子积的自伴性研究常微分算子理论给微分方程、经典物理学、现代物理学等其它学科提供了统一的理论框架,是常微分方程、泛函分析、空间理论及算子理论等理论和方法于一体的综合性、边缘性的数学分支。
其研究领域主要包括微分算子的谱分析、自伴扩张、亏指数理论、特征函数的完备性,以及反问题等许多重要分支,内容丰富。
常微分算子理论的研究最早在十九世纪初随着固体传热的数学模型问题和由求各类经典数学物理定解问题而产生的。
微分算子的自伴问题是微分算子理论的重要组成部分,受到广大国内外学者的普遍关注。
此前对微分算子的积算子自伴的研究主要集中于由同一个对称微分算式生成的两个或多个微分算子积的自伴问题上,取得了一些成果。
本文在他们研究成果的基础上利用自伴算子的基本理论及矩阵运算,研究了由不同微分算式生成的微分算子积的自伴性。
首先讨论了由不同的两个四阶微分算式生成的两个微分算子积的自伴问题,其次讨论了一个四阶微分算式和一个二阶微分算式生成的微分算子积的自伴问题,并且得到了积算子自伴的充分必要条件。
全文共分为四章。
第一章:引言和预备知识部分,主要是关于微分算子的积算子自伴的研究情况和对称微分算子的一些基本知识。
第二章:讨论由两个不同四阶微分算式D<sup>4</sup> + D<sup>2</sup> + qi （t ）（i = 1,2）（ D= d/dt, t∈I [ a , b]）这里= dt∈=所生成算子的积算子自伴问题,得到积算子对称时系数满足的条件、积算子是自伴的充分必要条件及系数相同时积算子自伴的充分必要条件。
第三章:讨论由两个不同的对称微分算式D<sup>4</sup> + D<sup>2</sup> + q<sub>1</sub> （t ）和D<sup>4</sup> + q<sub>2</sub> （t ）（这里D = d/dt,t∈I =[ a , b]）生成算子的积算子自伴问题,并得到了积算子对称时系数应满足的条件和积算子自伴的充分必要条件。
halcon提取圆的算子
halcon提取圆的算子摘要：1.引言2.什么是Halcon3.Halcon提取圆的算子介绍4.算子的使用方法5.总结正文：Halcon是一种常用的机器视觉开发软件，它提供了丰富的图像处理和分析功能。
在Halcon中，提取圆是一种常见的图像处理任务，可以用于检测圆形物体或者进行圆形特征的分析。
为了实现这一功能，Halcon提供了一些专门的算子，下面我们将详细介绍这些算子。
一、什么是HalconHalcon是由德国MvTec公司开发的一款高性能的机器视觉软件，广泛应用于工业自动化、医疗影像、交通运输、物流等领域。
Halcon支持多种操作系统，如Windows、Linux和VxWorks等，并提供了丰富的图像处理功能，包括图像读取、显示、滤波、增强、分割、识别等。
二、Halcon提取圆的算子介绍在Halcon中，有多个算子可以用于提取圆，这些算子主要分为以下几类：1.基于边缘检测的圆提取算子：如Circle_Edge_Detect、Circle_Hough等。
这类算子首先检测图像中的边缘，然后根据边缘的分布和特性来识别圆。
2.基于拉普拉斯变换的圆提取算子：如Circle_Laplace、Circle_Laplace_Bright等。
这类算子利用拉普拉斯变换将图像中的圆特征提取出来，从而实现圆的检测。
3.基于霍夫变换的圆提取算子：如Circle_Hough、Circle_Hough_Radial 等。
这类算子利用霍夫变换在图像中寻找圆的边缘，从而实现圆的检测。
4.基于梯度幅值和方向的圆提取算子：如Circle_Gradient、Circle_Gradient_Dir等。
这类算子根据图像中像素点的梯度幅值和方向来判断其是否为圆的一部分。
三、算子的使用方法以Circle_Edge_Detect算子为例，介绍如何使用这些算子提取圆：1.打开Halcon软件，导入待处理的图像。
2.在图像处理工作区，选择算子Circle_Edge_Detect。
几类算子
由条件得
0 Tv , v Tx Ty, x y
| |2 Tx , x Ty , y Tx , y Ty , x Tx , y Ty , x
令
(4)
i ，则 i ，此时由（4）式
(5)
Tx , y Ty , x 0
又若令
二 自伴算子、酉算子和正常算子的性质
引理1 设 T 为复内积空间 X上有界线性算 子,那么T 0 的充要条件为对一切 x X ,有
Tx, x 0
证明
(3)
若 T 0，显然有 Tx, x 0 ；
反之，如果（3）式对一切 x X 成立，对 任意 x, y X 及数 ，令 v x y ，由
U 是保范算子,即对任意 xX，有
U
证明 （1）由酉算子定义,有
|| Ux || Ux ,Ux x ,U Ux x , x || x ||
2 *
2
（2） 由（1）立即可得. （3） 因 U 为一一到上,故 U 1 也一一到上，
1 * ** 1 1 ( U ) U U ( U ) ，所以 并且由于 1 U 仍为酉算子. （4） 因 U 及 V 为酉算子，故为一一到上 映射，所以 U V 仍为一一到上映射，且
由自伴算子定义可知,若 T1 和 T 2 是 X上的 两个自伴算子，则 T1 T 2 也是自伴算子. 并且 有下列定理 定理2 设 T1 和 T2是Hilbert空间 X上两个自 伴算子,则 T1 T 2 自伴的充要条件为 T1 T2 T2 T1. 证明 由共轭算子性质，
(T1 T2 ) T2 T T2 T1 ,
Tx , x x , Tx Tx , x ,
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双目定位艾菲特光电双目定位用两部相机来定位。
对物体上一个特征点，用两部固定于不同位置的相机摄得物体的像，分别获得该点在两部相机像平面上的坐标。
只要知道两部相机精确的相对位置，就可用几何的方法得到该特征点在固定一部相机的坐标系中的坐标，即确定了特征点的位置。
双目定位过程中，两部相机在同一平面上，并且光轴互相平行，就像是人的两只眼睛一样，所以叫双目定位。
MV双目视觉图像定位系统，双目定位双目视觉图像定位系统双目视觉图像定位系统是Microvision(维视图像)开发的一套针对芯片压焊过程中对芯片位置进行识别定位，以便更好的将芯片固化在想要的位置上。
双目视觉图像定位系统，双目定位系统利用两台Microvision MV-808H工业相机、VS-M1024工业连续放大变倍镜头、MV-8002两路高清图像采集卡，同时对图像进行获取，在安装中，对芯片点焊位置进行准确定位。
双目视觉检测系统通过图像分析处理和图像测量的方式精确获取电路板上的安装或加工位置的坐标信息，计算出位置坐标，提供给机械臂运行控制。
双目视觉图像定位系统，双目定位硬件配置：序号名称型号与性能数量品牌1 工业相机VS-808HC 彩色高清晰工业摄像机，520线，1/3″SONY CCD，分辨752*582。
1 Microvision2 2路工业高清图像采集卡MV-8002 2路768x576,高清晰度工业图像采集卡。
支持二次开发，支持多种操作系统。
1 Microvision3 工业连续放大镜头VS-M1024 工业级放大镜头，C接口，像面尺寸 2 Micro vision4 机器视觉高亮度环型LED光源VS-RL100R 亮度可调、低温、均衡、无闪烁，无阴影,使用寿命长 1 Microvision5 双目视觉对位系统软件选配Microvision6 其他部件视频线1根，触发插头一个，相机支杆一根 1双目视觉图像定位系统，双目定位广泛用于丝网印刷机械、贴合、切割、PS打孔机、PCB补线机、PCB打孔机、玻璃割片机、点胶机、SMT检测、贴版机等工业精密对位、定位、零件确认、尺寸测量、工业显微等CCD视觉对位、测量装置等领域，主要应用,IC、芯片、电路板的位置识别定位、视觉图像定位系统上。
如：打孔机定位、绑定机定位、晶体管吸取定位、IC贴片机对位、机器坐标定位、机器手定位、方向辨别定位Sobel算子索贝尔算子（Sobel operator）是图像处理中的算子之一，主要用作边缘检测。
在技术上，它是一离散性差分算子，用来运算图像亮度函数的梯度之近似值。
在图像的任何一点使用此算子，将会产生对应的梯度矢量或是其法矢量[编辑本段]核心公式该算子包含两组3x3的矩阵，分别为横向及纵向，将之与图像作平面卷积，即可分别得出横向及纵向的亮度差分近似值。
如果以A代表原始图像，Gx及Gy分别代表经横向及纵向边缘检测的图像，其公式如下:图像的每一个像素的横向及纵向梯度近似值可用以下的公式结合，来计算梯度的大小。
然后可用以下公式计算梯度方向。
在以上例子中，如果以上的角度Θ等于零，即代表图像该处拥有纵向边缘，左方较右方暗。
[编辑本段]其他介绍在边沿检测中，常用的一种模板是Sobel 算子。
Sobel 算子有两个，一个是检测水平边沿的；另一个是检测垂直平边沿的。
与和相比，Sobel算子对于象素的位置的影响做了加权，因此效果更好。
Sobel算子另一种形式是各向同性Sobel(Isotropic Sobel)算子，也有两个，一个是检测水平边沿的，另一个是检测垂直平边沿的。
各向同性Sobel算子和普通So bel算子相比，它的位置加权系数更为准确，在检测不同方向的边沿时梯度的幅度一致。
由于建筑物图像的特殊性，我们可以发现，处理该类型图像轮廓时，并不需要对梯度方向进行运算，所以程序并没有给出各向同性Sobel算子的处理方法。
由于Sobel算子是滤波算子的形式，用于提取边缘，可以利用快速卷积函数，简单有效，因此应用广泛。
美中不足的是，Sobel算子并没有将图像的主体与背景严格地区分开来，换言之就是Sobel算子没有基于图像灰度进行处理，由于Sobel算子没有严格地模拟人的视觉生理特征，所以提取的图像轮廓有时并不能令人满意。
在观测一幅图像的时候，我们往往首先注意的是图像与背景不同的部分，正是这个部分将主体突出显示，基于该理论，我们给出了下面阈值化轮廓提取算法，该算法已在数学上证明当像素点满足正态分布时所求解是最优的。
.NET代码如下for(Times=0;Times<128&&iThreshold!=iNewTh reshold;Times++){iThreshold=iNewThreshold;lP1=0;lP2=0;lS1=0;lS2=0;for(i=iMinGray;i<iThreshold;i++){lP1+=Histogram*i;lS1+=Histogram;}iMean1Gray=lP1/lS1;for(i=iThreshold;i<iMaxGray;i++){lP2+=Histogram*i;lS2+=Histogram;}iMean2Gray=lP2/lS2;iNewThreshold=(iMean1Gray+iMean2Gray)/2;}补充Sobel算子的矩阵表达式：Sobel1=[-1 -2 -1; %检测水平边沿的Sobel算子0 0 0;1 2 1];Sobel2=[1 0 -1; %检测垂直平边沿的Sobel算子2 0 -2;1 0 -1];Canny边缘检测算子是John F. Canny于1986 年开发出来的一个多级边缘检测算法。
更为重要的是Canny 创立了边缘检测计算理论（Computational theory of edge detection）解释这项技术如何工作。
分辨率目录[隐藏]分辨率简介分辨率解析最高分辨率图象分辨率（PPI）扫描分辨率（SPI）网屏分辨率（LPI）设备分辨率（DPI）图象的位分辨率分辨率简介分辨率解析最高分辨率图象分辨率（PPI）扫描分辨率（SPI）网屏分辨率（LPI）设备分辨率（DPI）图象的位分辨率∙打印机的分辨率∙扫描仪的分辨率∙显示器的分辨率∙数码相机的分辨率∙投影机的分辨率∙商业印刷领域的分辨率∙电视的分辨率∙鼠标的分辨率∙触摸屏的分辨率英文名称:Resolution拼音：fēn biàn lǜ[编辑本段]分辨率简介分辨率（resolution，港台称之为解释度）就是屏幕图像的精密度，是指显示器所能显示的像素的多少。
由于屏幕上的点、线和面都是由像素组成的，显示器可显示的像素越多，画面就越精细，同样的屏幕区域内能显示的信息也越多，所以分辨率是个非常重要的性能指标之一。
可以把整个图像想象成是一个大型的棋盘，而分辨率的表示方式就是所有经线和纬线交叉点的数目。
以分辨率为1024×768的屏幕来说，即每一条水平线上包含有1024个像素点，共有768条线，即扫描列数为1024列，行数为768行。
分辨率不仅与显示尺寸有关，还受显像管点距、视频带宽等因素的影响。
其中，它和刷新频率的关系比较密切，严格地说，只有当刷新频率为“无闪烁刷新频率”，显示器能达到最高多少分辨率，才能称这个显示器的最高分辨率为多少。
测量方面的分辨率分辨率是和图像相关的一个重要概念，它是衡量图像细节表现力的技术参数。
但分辨率的种类有很多，其含义也各不相同。
正确理解分辨率在各种情况下的具体含义，弄清不同表示方法之间的相互关系，是至关重要的一步。
一些用户往往把分辨率和点距混为一谈，其实，这是两个截然不同的概念。
点距是指象素点与点之间的距离，象素数越多，其分辨率就越高，因此，分辨率通常是以象素数来计量的，如：640×480，其象素数为307200。
注：640为水平象素数，480为垂直象素数。
由于在图形环境中，高分辨率能有效地收缩屏幕图象，因此，在屏幕尺寸不变的情况下，其分辨率不能越过它的最大合理限度，否则，就失去了意义。
以下是一些常见显示器分辨率：注：VGA：Video Graphics Array（视频图像分辨率）；S:Super(超过)，X:Extende d(扩展)，U:Ultra(终极)，第一个Q:Quarter(四分之一)，最后一个Q:Quantum(量化)买显示器或液晶电视应该怎么看分辨率:/html/1335.htm[编辑本段]分辨率解析高分辨率是保证彩色显示器清晰度的重要前提。
显示器的点距是高分辨率的基础之一，大屏幕彩色显示器的点距一般为0.28，0.26，0.25。
高分辨率的另一方面是指显示器在水平和垂直显示方面能够达到的最大象素点，一般有320×240，640×480，1024×768，1280×1024等几种，好的大屏幕彩显通常能够达到1600×1280的分辨率。
较高的分辨率不仅意味着较高的清晰度，也意味着在同样的显示区域内能够显示更多的内容。
比如在640×480分辨率下只能显示一页的内容，在1600×1280分辨率下则能够同时显示两页。
分辨率是用于度量位图图像内数据量多少的一个参数。
通常表示成每英寸像素（P ixel per inch, ppi）和每英寸点（Dot per inch, dpi）。
包含的数据越多，图形文件的长度就越大，也能表现更丰富的细节。
但更大的文件也需要耗用更多的计算机资源，更多的内存，更大的硬盘空间等等。
在另一方面，假如图像包含的数据不够充分（图形分辨率较低），就会显得相当粗糙，特别是把图像放大为一个较大尺寸观看的时候。
所以在图片创建期间，我们必须根据图像最终的用途决定正确的分辨率。
这里的技巧是要首先保证图像包含足够多的数据，能满足最终输出的需要。
同时也要适量，尽量少占用一些计算机的资源。
通常，“分辨率”被表示成每一个方向上的像素数量，比如640X480等。
而在某些情况下，它也可以同时表示成“每英寸像素”（ppi）以及图形的长度和宽度。
比如72p pi，和8X6英寸。
ppi和dpi经常都会出现混用现象。
从技术角度说，“像素”（P）只存在于计算机显示领域，而“点”（d）只出现于打印或印刷领域。
分辨率和图象的像素有直接的关系，我们来算一算，一张分辨率为640 x 480的图片，那它的分辨率就达到了307，200像素，也就是我们常说的30万像素，而一张分辨率为1600 x 1200的图片，它的像素就是200万。
这样，我们就知道，分辨率的两个数字表示的是图片在长和宽上占的点数的单位。
一张数码图片的长宽比通常是4：3。
LCD液晶显示器和传统的CRT显示器，分辨率都是重要的参数之一。