1) coupled network
耦合网络
1.
We propose a generalized coupled network model in which three possible network links are considered,including rewiring links between old nodes,direct links between new node and old node,and cross links between nodes in two different networks.
提出了一种推广的耦合网络模型,该模型考虑了耦合网络中可能存在的三种主要连接:老节点之间的再生连接、新节点与老节点间的直接连接以及两网络中的交叉连接。
2) balancing network
反耦合网络
3) decoupling network
抗耦合网络
4) thermal-liquid network
热–流耦合网络
5) coupled neural networks
耦合神经网络
1.
Fractal boundary in coupled neural networks;
耦合神经网络的分形边界(英文)
2.
Passing through the construction of a special coupled neural network, which can mimic the autowaves in the Pulse-Coupled Neural Networks (PCNNs), we present a new approach (auto waves approach) for solving TSP.
通过构造耦合神经网络，使得由神经元点火所产生的自动波在其中传播，最先到达目的地的波前所走过的路径即为最短路问题的最优解，从而有效地获得了TSP问题的最优解。
6) quarter-wavelength-coupled net-work
λ/4耦合网络
补充资料：jj 耦合
由给定电子组态确定多个价电子原子的能量状态的一种近似方法。它适用于原子中各价电子间的静电斥力势能之和远小于各价电子的自旋轨道磁相互作用能之和的情况,单个电子的轨道角动量pli将和其自旋角动量psi耦合成该电子的总角动量pji,,ji是第i个价电子的总角动量量子数，媡=h/2π,h是普朗克常数。
以两个非等效电子为例,设电子组态为(n1l1n2l2),n1、n2和 l1、l2分别为两电子的主量子数和轨道量子数,电子的自旋量子数都为1/2,即s1=s2=1/2,按原子的矢量模型，电子轨道角动量 pli与自旋角动量 psi耦合，。原子jj 耦合的多重谱项则由各种可能的(j1j2)确定,不同谱项间能量差别相对来说比较大,而两电子间静电作用使与耦合成原子的总角动量PJ，pJ＝＋,J为原子总角动量量子数,J＝j1+j2,j1+j2-1,...，|j1-j2|，由于这种静电作用远小于电子的轨道与自旋相互作用，因此同一多重谱项中由于电子间静电作用而引起的不同J值的能态间距是很小的。jj 耦合形成的原子态符号是(j1j2)J 。
对于等效电子（见原子结构），耦合时要考虑泡利不相容原理，所形成的原子态要比非等效电子形成的原子态少。例如两个等效p电子经jj 耦合只能形成、、五种原子态，而两个非等效p电子经jj 耦合将形成、、和等十个原子态。
jj 耦合常适用于确定重元素原子的受激态和轻元素原子的高受激态，有时还适用于确定重元素的基态（例如Pb原子的基态）。
以两个非等效电子为例,设电子组态为(n1l1n2l2),n1、n2和 l1、l2分别为两电子的主量子数和轨道量子数,电子的自旋量子数都为1/2,即s1=s2=1/2,按原子的矢量模型，电子轨道角动量 pli与自旋角动量 psi耦合，。原子jj 耦合的多重谱项则由各种可能的(j1j2)确定,不同谱项间能量差别相对来说比较大,而两电子间静电作用使与耦合成原子的总角动量PJ，pJ＝＋,J为原子总角动量量子数,J＝j1+j2,j1+j2-1,...，|j1-j2|，由于这种静电作用远小于电子的轨道与自旋相互作用，因此同一多重谱项中由于电子间静电作用而引起的不同J值的能态间距是很小的。jj 耦合形成的原子态符号是(j1j2)J 。
对于等效电子（见原子结构），耦合时要考虑泡利不相容原理，所形成的原子态要比非等效电子形成的原子态少。例如两个等效p电子经jj 耦合只能形成、、五种原子态，而两个非等效p电子经jj 耦合将形成、、和等十个原子态。
jj 耦合常适用于确定重元素原子的受激态和轻元素原子的高受激态，有时还适用于确定重元素的基态（例如Pb原子的基态）。
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