1)  additive function
加和函数
1.
The results of computation indicated that additive function to predict material hardness was obviously better than neural network,almost every error was less than 5HRC.
提出了加和函数的概念,根据Ni基喷涂材料的研制经验,给定一些基本概念和合理假设,并以此为基础对加和函数的表达形式进行理论上的推导,探讨人工神经网络在材料研究中存在的问题及其局限性,而后利用人工神经网络得到的影响函数对Ni基喷涂材料性能加以研究和预测。
2)  dose addition
浓度加和
3)  additive property
加和性
1.
The additive property of two groups mixtures were carefully discussed: Densities of two kinds of mixtures had additive property by simple graphical procedures and calculating.
详细讨论了这两组混合物(喹琳和十氢萘按体积比1∶1混合,四氢萘和正庚烷按体积比2∶1混合)的密度加和性问题,由作图和计算均可得知这两组混合物密度具有很好的加和性。
2.
Other more, VB value has additive property.
试验结果表明 ,VB值大于 1即为水包油型乳化剂 ,VB值小于 1则为油包水型乳化剂 ,VB值具有加和
4)  additivity
加和法则
1.
The density additivity and its precise degree used in the glass-ceramics were stu.
利用X射线衍射和Rietveld结构精修法准确测定烧结制备的BAS微晶玻璃中各晶相的质量分数和密度,研究了加和法则应用于BAS系微晶玻璃的准确性。
5)  additivity
加和性
1.
The further results showed that malt PYF factors have a good additivity and promoted yeast flocculation.
麦芽PYF因子加和性及其与酵母絮凝性能关系的进一步分析结果表明:PYF因子具有很好的加和性,对酵母絮凝起促进作用。
2.
The research results showed that due to the moisture of lignite could be easily influenced by the environment and not have the additivity during the lignite blending with the steam coal, therefore lignite would have obvious influenced to the blending coal quality (such as the moisture, grindabitity and others), but the ash, volatile matter,.
研究结果表明,在进行褐煤动力配煤时,由于水分因易受环境影响而不具有加和性,所以对预测配煤性质(水分、可磨性等)的影响尤其明显,但灰分、挥发分、全硫和高位发热量在干燥基基准下表现出了较好的线性加和性。
6)  dose addition
剂量加和
参考词条
补充资料:和函数


和函数
sum function

  z(;)=Li(x)一艺Li(x‘」)一1092+ ,f dt 一十.一一一一一兰上一一一一一 干不L‘一l)109[的v()11 Mongoldt的另一表示,其中x>l,J函数(J-于飞1 11e tio:1)是 J(·卜孔、二粉,:,:],lr一J Li(.、)是对数积分(10助ritllnlic inte脚l) ,__、_1:_「’「‘d。.亡d:l Li〔.戈)二1121111一卫+l止】止二一} 、OL石109 rl丫:logt」和函数【姗彻Ktioll;cyMMaTopH‘打n网H,」,函数f白勺 x)l的函数,表示在自然数集月簇x上函数.厂的值j(。)的和艺,、、.八。).和函数是表示数列的各种性质的基本方法之一 和函数举例:钱x的素数的个数;少(x)=艺、二八(”)—qe6““e“函数(Chebyshev fullction);所有。成x的除数的个数,等等.(见11],【2]). 基本问题是找出和函数的尽可能精确的表示式,而对于没有渐近式的和函数,则是寻求当x取大值时它的模的最佳估计. Ca理hy积分定理(Cauchy integrulthe~)和形如 F(。)=艺f(。)n一 月二!的场dchlet级数(D流』Uetsenes)是研究和函数的解析方法的基础.如果这级数当Re:>a。)1时绝对收敛,则对于非整数x及c>叮。,等式 Xr、。)一招一{:(、)羊、、 认’“’2瓜。_兮二一、一s成立.由此及利用F(s)的解析开拓,移动积分路径至左边某直线Res=吓.<0,再沿新的路径估计积分,就可以得到对和函数f的相应的估计.例如,当/(n)=A(叼时,积分可以移至Re、二一的上,则得到关于少(x)的Ri~一von Mallgoklt公式.在这个方法的通常应用中,下面的定理是已知的: 假设:f(n),l。是复数,!)o,:r,下,是实数,氏,吞r是正数,拜和v是)1的整数,r是,111-ma函数,及元t<又:<·… 一)对于任意。>o,f(n)<1十仪上定义的函数 F(、)=艺f(。)。一“ 口匕!在全平面上是亚纯的,且在带形。,簇叮簇口2内有有限多个极点; 3)当。<0时,级数艺二,l。exp(又。s)绝又巾次敛; 4)对于,<0, 尽r(:r+。。、):(、)- v丈 一只r(?一“/“)。冬;‘。exp(、。、); 5)刀,+‘二+口,=占】十二+占,; 6)如果假设有 艺,r一全:,十粤(。一,)一。, r易‘厂,瞥一『2则叮)仪+1/2. 对于固定的带形域a:镬6蕊。2,存在常数?二下(『,,JZ),使得估计式F(、)<< exp(下}tl)在a.簇二毛叮:及大的}tl上成立. 结论:对于任意。>O,有 艺j,(,:)一R(x卜。(二“·十”‘,”一‘,“,,+,,,十,), 目共尤此处R(x)是函数F(s),‘/s在带形 (:+1咤卫早李<。、:+1 2叮+l中所有极点上的残数和.【补注】关于少(x)(x>I)的Riemann一von Man-即ldt公式(Rielnann一von Mangoldt fonnula),或者von Mangoldt公式(von Mango】di fomlula)是 州二)一、一艺兰+艺共兰+常数. 丫p丫Zn.-一一这是凡emalln主要公式(Rien飞Innn必川fonnula)
  
说明:补充资料仅用于学习参考,请勿用于其它任何用途。