1) Asymptotic Behavior
渐近性
1.
The Asymptotic Behavior and Existence of The Global Solution for the Systems of Phosphorus Diffusion in Silicon;
硅体中磷反应扩散系统解的整体存在性及渐近性
2.
Oscillation and asymptotic behavior of several delays difference equations with impulses;
具有脉冲的多时滞差分方程的振动性与渐近性
3.
Oscillatory and asymptotic behavior of solutions for third order impulsive delay differential equations;
三阶脉冲时滞微分方程解的振动性与渐近性
2) asymptotic property
渐近性
1.
The Pearson-χ~2 distance of Inverse Gaussian distribution with its asymptotic property;
逆高斯分布的Pearson-χ~2距离及其渐近性
2.
On the basis of these conclusions, the asymptotic property of middle point is studied, a series of new conclusions are drawn and.
对函数逼近论中等距节点和差分理论进行了研究,揭示了差分、差商与导数之间的联系;将Lagrange中值定理、Cauchy中值定理、Taylor公式引入到差分函数中,简明地推导出Lagrange差分中值定理等4个定理,并在此基础上对“中间点”的渐近性进行了研究,得出了一系列“中间点”的渐近性的结果,概括了有关文献对微分中值公式的“中间点”的渐近性的讨论;给出的引理改进了函数逼近论的证明方法,精简了函数逼近论中的一些内容。
3.
This article introduces the existing rdsults of the asymptotic property research in the popularized integral median theorem,puts forward and proves a more general conclusion which makes the existing results a special case.
介绍了推广的积分中值定理中的中值ξ的渐近性已有的研究结果 ,给出了更一般性的结论 ,并给予证明 ,使已有的结果成为特例 。
3) asymptotic
[,æsimp'tɔtik]
渐近性
1.
Oscillation and asymptotic behavior for second-order nonlinear neutral dynamic equations on measure chains;
测度链上非线性二阶中立型动力系统的振动性与渐近性
2.
Application of Taylor expansion in asymptotic of “mean value point”;
Taylor展式在“中值点”渐近性中的应用
3.
Oscillatory Behavior and Asymptotic Behavior of the Solutions of Second Order Difference Equations and Asymptotic Behavior of a Class of Nonlinear Defference Equations of Nth Order;
二阶差分方程解的振动性与渐近性及一类n阶非线性差分方程解的渐近状态
4) asymptotics
渐近性
1.
Asymptotics of the Solution of a Initial- boundary Problem for a Semilinear Singularly Perturbed Reaction Diffusion Equation;
半线性奇摄动反应扩散方程初边值问题解的渐近性(英文)
2.
Though there is a lot of literature on the number of spanning trees in some graphs, it is difficult to give explicit expressions for the number of spanning trees and its asymptotics in general graphs.
就给定的整数s1,s2,…,sk,1≤s1≤s2≤…≤sk,给出了一种简单的方法来计算Cs1,s2,…,skn中生成树个数的渐近性质,证明了该渐近性可以归结为求解一个次数为2sk-2的多项式,并将这种计算方法应用到若干个循环图作为例子。
3.
The series solutions are constructed, the boundary layer effects are analysed and their asymptotics are proved.
本文应用修正多重尺度法研究圆板在铰链和简单支承条件下的大挠度弯曲·作出其级数解，分析其边界层效应和证明其渐近性
5) Asymptotic behaviour
渐近性
1.
The existence and asymptotic behaviour of non-oscillatory solutions of this equation are studied.
对二阶中立型时滞差分方程Δ(rnΔ(xn+pnxn-τ))+qnf(xn-σ)=0非振动解的存在性及渐近性进行了研究。
2.
In this paper,asymptotic behaviour of solutions for forced nonlinear differential systems with distributed delays is discussed.
研究了一类带有强迫项的具有连续型滞量的非线性微分方程组解的渐近性 。
3.
The asymptotic behaviour of in te rmediate point in the mean value theorem for integrals is studied as the length of integral interval tends to infinity.
文 [1 ],[2 ]研究了当积分区间长度趋于零时 ,积分中值定理中间点的渐近性质 ,本文研究当积分区间长度趋于无穷时 ,积分中值定理中间点的渐近性质 。
6) asymptotic approximation
渐近性近似
补充资料：渐近等分性
随机变量长序列的一种重要特性，是编码定理的理论基础，简称AEP。当随机变量的序列足够长时,其中一部分序列就显现出一种典型的性质：这些序列中各个符号的出现频数非常接近于各自的出现概率，而这些序列的概率则趋近于相等，且它们的和非常接近于1,这些序列就称为典型序列。其余的非典型序列的出现概率之和接近于零。序列的长度越长，典型序列的总概率越接近于1,它的各个序列的出现概率越趋于相等。渐近等分性即因此得名。
C.E.仙农最早发现随机变量长序列的渐近等分性，并在1948年发表的论文《通信的数学理论》中把它表述为一个定理。后来，B.麦克米伦在1953年发表的《信息论的基本定理》一文中严格地证明了这一结果,因此,有人也把它称为麦克米伦定理。
渐近等分性有许多不同的具体形式，但一般地可以表述如下：若X是一个符号表，共有M个不同的符号x1,x2，...,xM ,它们的出现概率分别是p1，p2，...，pM 。对X进行N次独立的选择,于是得到一个长度为N的符号序列;总共有MN个长度为N的不同序列。可以证明,对于给定的两个任意小的数ε＞0和δ＞0，一定可以找到一个正整数N0(它是X,ε和δ的某种函数)，使所有长度为N≥N0的序列可划分为以下两组。第一组包含Aε＜MN个序列，其中各个序列都具有几乎相等的出现概率p，且有
1－ε＜p·Aε＜1
和
式中H是X的符号熵。实际上,当N充分大时,Aε=2NH。第二组包含其余的MN-Aε个序列，它们的出现概率之和小于ε。显然第一组包含的是典型序列,第二组包含的是非典型序列。在各个符号的概率不相等的情况下，序列长度N越大,则Aε与MN的差别越大,而p·Aε与1的差别越小，-logp/N与H的差别也越小。
渐近等分性的意义在于：对于任意取有限个值的随机变量X,当用N次独立选择的方法来形成编码序列时,只要N 取得足够大，就可以只考虑其中Aε个典型序列，而其余所有的非典型序列均可以忽略。
C.E.仙农最早发现随机变量长序列的渐近等分性，并在1948年发表的论文《通信的数学理论》中把它表述为一个定理。后来，B.麦克米伦在1953年发表的《信息论的基本定理》一文中严格地证明了这一结果,因此,有人也把它称为麦克米伦定理。
渐近等分性有许多不同的具体形式，但一般地可以表述如下：若X是一个符号表，共有M个不同的符号x1,x2，...,xM ,它们的出现概率分别是p1，p2，...，pM 。对X进行N次独立的选择,于是得到一个长度为N的符号序列;总共有MN个长度为N的不同序列。可以证明,对于给定的两个任意小的数ε＞0和δ＞0，一定可以找到一个正整数N0(它是X,ε和δ的某种函数)，使所有长度为N≥N0的序列可划分为以下两组。第一组包含Aε＜MN个序列，其中各个序列都具有几乎相等的出现概率p，且有
1－ε＜p·Aε＜1
和
式中H是X的符号熵。实际上,当N充分大时,Aε=2NH。第二组包含其余的MN-Aε个序列，它们的出现概率之和小于ε。显然第一组包含的是典型序列,第二组包含的是非典型序列。在各个符号的概率不相等的情况下，序列长度N越大,则Aε与MN的差别越大,而p·Aε与1的差别越小，-logp/N与H的差别也越小。
渐近等分性的意义在于：对于任意取有限个值的随机变量X,当用N次独立选择的方法来形成编码序列时,只要N 取得足够大，就可以只考虑其中Aε个典型序列，而其余所有的非典型序列均可以忽略。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条