1) recursive matrix generating algorithm
递归矩阵生成算法
2) Recursive Algorithm of Dixon Matrix
Dixon矩阵递归算法
3) recursive stiffness matrix method
递归刚度矩阵法
1.
Combining basic Surface Acoustic Wave (SAW) theory with reported recursive stiffness matrix method, this paper deduces an effective permittitivity mathematical model of Rayleigh wave based on ZnO/Diamond/Si-layered structure through separating the Rayleigh wave from SAW.
结合声表面波的基本理论和递归刚度矩阵法,通过将瑞利波从声表面波中分离,推导出基于ZNO/金刚石/Si结构的有效介电常数数学模型。
4) recurrent matrix
递归矩阵
5) transfer matrix algorithm
传递矩阵算法
1.
A transfer matrix algorithm was presented for the axi-symmetric bending of circular plates with variable thickness on Winkler foundation.
本文提出了Winkler地基上变厚度圆板轴对称弯曲的传递矩阵算法。
6) recursion growing method
递归生长算法
1.
It uses the recursion growing method for reference,and makes use of the MAX-MIN angle principle brought forward by Lawson to do the local optimization instantly.
该方法属于不规则三角网的动态构网法,它借鉴了静态构网法中递归生长算法的部分思想,并利用Lawson提出的最大最小(MAXMIN)角度法则对三角网进行即时的局部优化,从而达到了快速、有效地构建Delaunay三角网的目的。
补充资料：递推估计算法
利用时刻t上的参数估计孌(t)、存储向量嗘(t)与时刻 t+1上测量的输入和输出值u(t+1)和y(t+1)计算新参数值孌(t+1),再根据孌(t+1)计算出新参数值孌(t+2)，直到获得满意的参数值为止。这种算法的每一步计算量都比较小，能够使用小型计算机进行离线或在线参数估计，可以估计时变参数，也可以实时估计适应控制器的参数（见适应控制系统）。20世纪60年代，递推估计算法得到迅速发展，到了70年代产生了许多不同的方法，例如，有离线方法的各种变形、卡尔曼滤波法、随机逼近方法和模型参考适应参数递推估计法等。递推估计算法的各种方法可以用一个统一的公式来描述：
给孌(t),F(t),嫓(t)和w(t)不同的值就得到各种不同的方法：①递推最小二乘法；②递推增广最小二乘法；③递推近似极大似然法；④递推辅助变量法；⑤递推广义最小二乘法；⑥卡尔曼滤波参数估计；⑦随机逼近法；⑧模型参考适应法；⑨时变参数递推估计法。
参考书目
Lennart Ljung，Torsten Soderstrom， Theory and Practice of Recursive Identification，MIT Press., Combridge, Mass., 1983.
给孌(t),F(t),嫓(t)和w(t)不同的值就得到各种不同的方法：①递推最小二乘法；②递推增广最小二乘法；③递推近似极大似然法；④递推辅助变量法；⑤递推广义最小二乘法；⑥卡尔曼滤波参数估计；⑦随机逼近法；⑧模型参考适应法；⑨时变参数递推估计法。
参考书目
Lennart Ljung，Torsten Soderstrom， Theory and Practice of Recursive Identification，MIT Press., Combridge, Mass., 1983.
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