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1)  steepest gradient method
最深梯度法
2)  maximum gradient search method
最大梯度法
3)  steepest gradient
最陡梯度法
4)  optimum gradient method
最优梯度法
5)  maximum depth method
最大深度法
1.
A method of backstripping inversion: maximum depth method is put forward.
提出了一种更适用的回剥反演法———最大深度法,其主要思路是始终寻找从古至今各时间柱中埋深最大的一柱进行回剥反演。
6)  gradient iteration optimization method
梯度迭代最优法
补充资料:变量-梯度法


变量-梯度法
variablegradient method

(6)。于是得v一户,,d,;+f x22剐么一冬对+二:。在 J 0 JO‘l一ZxlxZ>o范围内,系统的平衡状态是稳定的。若另取al,~ 2(l一二,xZ)2 一xf(1一x:x:)2,己21= xl(l一x,xZ)2,则可求得另一个v函数宕氛-、式,约束条件为1一xlxZ>o,比前一个还好。b一anl一ong一t一dufo变t一梯度法(variable一gradient method) 对非线性系统云一f(x),了(0)~0选择李雅普诺夫函数的一种方法。 令v(x)为一备择的李雅普诺夫函数(见李稚普诺夫方法),V(x)可表示为 弃.那.弃. V(x)=于x,+升x:+…+笋x,(l) axl一‘’axZ一‘’‘肚一”X XX陌以尸|阮 一一 「“人,、、,,,、}刁‘g、·,一‘rad“气‘,一} 口V/ax,V/a xZ 月 X 日.…Z了 V于是,式(1)可写作 v(x)一比(x)」T毖对上式两边积分,可得李雅普诺夫函数(3)V‘x,一上罕d: 一J;「:(·)〕·瓮d,一{:仁,‘X,〕T“(4)这是从状态空间原点到一任意点(x,,xZ,…,x,)的线积分。由式(3)有比(x)〕Tdx二dV(x),式(4)中的积分与积分路径无关。最简单的积分路径是沿状态向量x的诸分量方向(xl,xZ,…,x二)顺序进行式(4)中积分的计算,即v(X)一{;〔:(X):·‘X一{:’、1(“1,。,…,。)‘“】 +J:292‘Xl,6z,0,一O,d“2+…5)并一必+{;”g。(Xl,XZ,X3,··一氏,d氏于是,变量一梯度法工作就要选择一向量函数g(x)将这一函数按式(5)积分以获得标量函数V(x)。
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参考词条