1) hop value
跳数值
1.
Based on dynamic programming, a hop value of each node that indicates the hop number needed to communicate with the sink is generated by a node hop number generation algorithm.
基于动态规划,通过节点跳数生成算法为传感器网络中的每个节点赋一个表示到Sink点跳数的节点跳数值,并分析了传感器网络的拓扑结构特点,然后给出了无线传感器网络中寻找从源到汇满足不同设计目标的最小跳数(MinH)、最小跳数最大剩余能量(MinHMaxRE)和最小跳数最小费用(MinHMinC)3种路由算法。
2) Expectation of Hops
跳数期望值
3) algorithm based on ratio of hop
跳数比值估算法
4) exceptional data
跳值
5) Determination of Jumps for Functions
函数跳跃值的确定
6) MHME
最小跳数最大能值
1.
Two routing schemes are presented,which are MRE(Maximum Remnant Energy) routing and MHME(Minimum Hops Maximum Energy) routing,protecting low energy nodes to prolong the whole system life by slightly sacrificing the delivery time delay.
提出最大剩余能量及最小跳数最大能值两种路由选择方案,以牺牲稍微的延时代价换取了保护能值较低的节点从而延长了整个系统的生存时间。
补充资料:Cauchy问题,常微分方程的数值方法
Cauchy问题,常微分方程的数值方法
audiyproHem, numerical methods for ordinary differential equations
Ca‘hy问皿,常橄分方程的数值方法【Ca“由y脚曲幻11,numeri因me山川s址。浦n.令山价跨n柱al equ劝舰s;Ko山“3a几a,a,叼“c月eltH石此MeTo口‘1 pe山e““,皿几,浦姗u此eu“oro职中钾Peuu.a几研oroyP韶ne..,1 Q以为y问题是求满足一个微分方程(或微分方程组)的一个函数(或几个函数),并在某固定点上取给定值的问题.设y(x)={yl(x),…,yn(x)}, f(x,y)=仃l(x,y),…,儿(x,少)}为分别在闭区间I=笼x:}x一al簇A}上和闭区域n二{(x,y):lx一al簇A,}{y一bl!簇B}内有定义并连续的向量函数,其中日.}}是有限维空间R”的范数.使用这个记号,我们可将一阶常微分方程的Q议为y问题写成: 少’(x)=f(x,少),少(x。)=少。,x。。I,少。Ell.(I) 适当选择新未知函数可将任一常微分方程组(任意阶的)的Q议hy问题简化成这种形式. 如果函数f(x,y)在n中连续,问题(l)有解.对解的唯一性的充分条件是05即od条件(05即od condi石on): 1 1 f(x,川一f(x,少2)}】(。(}}少:习:}}),(2)其中。(t)函数满足 c(工、00.。*0.。>0. 毛.气l)或者是更强的Li声chitZ条件(Li声Chilz condltion): I}f(x,少、)一f(x,yZ){}簇L! .y,一y:}!(3)成立,数L称为Li详Chi仪亨攀(Li声chitZconstant)·如果f(x,力对y连续可微,那么Li详d腼tZ常数的一个可 能值为 “一絮11常11·(4)在Li详chitZ常数(4)太大的各种情况下,用数值方法成功地解Q雀hy问题要求专门的数值技术,尽管从理论上讲这个问题是唯一可解的.特别是矩阵(方/日x)的本征值“很分散”时,即最大的本征值是最小的儿百倍甚至几千倍,就出现这种情况.这样的微分方程组称为刚俘枣邻s叮s”‘),对应的问题称为刚件。“力y卿覃(s叮CauChy probl~)·刚性系统的一个“源”是偏微分方程(例如通过直线方法)到常微分方程组的转换. 常微分方程的数值方法通常包括一个或数个公式,它们确定在离散点列凡(k=0,1,…)上要找的函数y(x)的关系.这些点的集合称为网格.一般的数值方法以及特别用于微分方程的数值方法,其基础是由L.Euler建立的.解0以为y问题的最简单的方法之一就是以他的名字命名的.这个方法如下.将问题(1)的解展成关于点xk的几尹or级数: (x一x。
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