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1)  end recursion method
端点递归法
1.
In the scheme implementation, the two - order end recursion method is utilized to do the search computing for adaptive codebook, and the run efficiency of algorithm is greatly raised.
在实现方法中 ,采用了二次端点递归法进行自适应码本快速搜索 ,很大程度上提高了软件效率 ,硬件方面考虑了DSP的外设资源 ,对其接口进行了合理设计。
2)  Nodal recurrence algorithm
节点递归算法
3)  node-objected strategy
节点递归
1.
This paper presents an optimal recurrence method for storm water system with node-objected strategy based on graph theory and matrix theory.
提出节点递归算法优化雨水管网系统。
4)  Recursion method
递归方法
1.
Recursion method, and the calculation on magnetism of clusters;
递归方法和团簇磁性的计算
2.
2 crystal and amorphous alloy was studied by recursion method.
2)晶态和非晶合金的原子结构模型,利用递归方法研究了Zr_(41)Ti_(13。
5)  recursive algorithm
递归算法
1.
A fast recursive algorithm of discrete Hartley transform;
离散Hartley变换的一种快速递归算法
2.
Building treeview with recursive algorithm in JSP;
在JSP中使用递归算法生成目录树
3.
Mathematical Model and Its Recursive Algorithm for Intelligently Editing and Recording CD Tracks;
CD音轨智能编辑转录的数学模型及递归算法
6)  Recursion method
递归法
1.
The electronic structure(Fermi level,structure energy,environment sensitive embed- ding energies etc)of(1/3)〈1120〉edge dislocation inα-Ti phase and the crack formed by edge dislocation piling up were calculated by using Recursion method.
利用递归法(Recursion)计算了α-Ti中刃位错及裂纹区的电子结构(Fermi能级、结构能、环境敏感镶嵌能等),计算并分析了合金元素Mo,V对α-Ti与β-Ti相原子结合能的影响。
2.
The electronic structure parameters (Fermi energy level, structure energy, surface energy, cluster energy and environment-sensitive embedding energy) of α-Ti and the crack were calculated by using the recursion method.
为从理论上揭示钛金属应力腐蚀行为的本质,建立了α钛晶粒及位错塞积形成的微裂纹原子集团模型,利用递归法(recursion)计算了裂纹及晶粒内的电子结构参量(费米能级、结构能、表面能、团簇能、环境敏感镶嵌能)。
3.
The environment-sensitive(embedding) energy(ESE) of yttrium(or iron) atom inside grains,at grain boundary and α-liquid phase(interface) was calculated by the recursion method.
利用递归法计算了Fe、Y固溶于晶粒内,游离于固液相界面及其在α相晶界处的环境敏感镶嵌能。
补充资料:正交递归选择法
分子式:
CAS号:

性质:实验设计优化中一种新的变量筛选法。以预报残差平方和作为变量筛选判据;数据用格兰姆-施密特正交化分解;采用多方位搜索方式,即每次循环选出若干个候选变量,每个候选变量下次循环又产生各自新的候选变量。由于采用多方位搜索方式,使搜索范围增加,但正交化分解使计算量大大降低。此法可以得到预报能力较强的模型,在实际应用中能较有效地找到最优模型。

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参考词条