1) Variable transformation
变量变换
1.
This paper studies the problem of the solution to the unlimited optimization of quadratic differentiable function f(X)by means of variable transformation, presents a characteristic value method, and solves the direction of search when Hesse matrix is non-definite,The calculations show that the algorithm is satisfactory in both the number of interatives and the stability of the numerical value.
本文讨论了利用变量变换求解二次可微函数ｆ（ｘ）的无约束最优化问题，给出了一个特征值方法，解决了Ｈｅｓｓｅ阵非正定时的搜索方向问题。
2.
This paper gives the general solutions of the six order inhomogeneous linear differential equation with variable coefficients,by the method of the variable transformation.
将六阶变系数线性常微分方程利用变量变换化为常系数线性常微分方程,进而得出它的通解
2) transformed variables
变换变量
3) self-variable transformation
自变量变换
1.
In this paper, a kind of third order linear differential equation with variable coefficients is turned into third order linear differential equation with constant coefficients through self-variable transformation, then a new solvable type of third order linear differential equation with variable coefficients is obtained.
通过自变量变换,将一类变系数三阶线性微分方程化为三阶常系数线性微分方程,从而得到变系数三阶线性微分方程的一个新的可解类型,推广了著名的三阶Euler方程。
4) invarant transformation
不变量变换
5) Acton-angle transform
角变量变换
6) transformation on variables
变量的变换
补充资料：随机变量变换
随机变量变换
random variables
厂。使随机变量v。=z。+f。(z。)比Z。“更正态”的问题 划2.设XI，…，X。，一为独立随机变量，每一个都有{一1，11上的均匀分布(训jl又)rln distribu、tion)，并置 _X，+…十X Z·二二古言~.由中心极限定理(ceni司l俪t the~)， 尸、z。<二，一。(·卜。(:).如果令 V。一Z。一去(32。一Z力，则有 尸不。.、二，一。二)一。子典、. 、”一/ 咧3.随机变量对，习厂五万与(x扮”)’/3当。一，的时都是渐近正态的(见X’分布(‘chi一sq珑lred’distribution)).其对应分布函数与其正态逼近间的一致偏差对于对要n)3义时才小于0.01;对于、厅不(Fisher孪攀(Fisher‘Iansfon班ltjon))，则当n)23时就小于0.02;而对于(x三/n)”，(侧七on-Hilferty变换(WIIson·Hilferty transfornlltion))更只需。)3其偏差就不超过O仪幻7， 随机变量的变换长期以来被用于数理统计间题中，作为构造简单的高精度渐近公式的基础.随机变量的变换在随机过程论中也是有用的(例如“单一概率空间”方法).【补注】与上述变换有关的是玫吵哪”山展开(例如见[Al];亦见侧geworth级数(创罗明rth series)).随机变量变换【r出司佣1 variables，transfonllati佣sof;c几y，葫“以Be月It叹H”即e06P出oBan”el 确定任意给定的随机变量的函数，使其概率分布具有所要求的性质 例1设X为一有连续且.严格增的分布函数F的随机变量.那么随机变量Y=F(X)就有区间10，1]上的均匀分布，而随机变量Z二中一’(F(X”(其中中为标准正态分布函数)则有参数为O与1的正态分布(normal distribution).反之，公式X=F一‘(小(Z))使人们能从一有标准正态分布的随机变量Z得到有给定分布函数F的随机变量X. 随机变量的变换常用来联系概率论的极限定理.例如，设随机变量Z。的序列是渐近正态的，参数为(O，1).那么可以提出构造简单(月简单可逆)函数
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参考词条