1) linear underestimation
线性下逼近
1.
The method is based on the linear underestimation of the objective function and continuous relaxation.
本文主要研究用分枝定界方法求解凹整数规划问题,这一方法的基本思想是对目标函数进行线性下逼近,然后用乘子搜索法求解连续松弛问题。
2) linear approximation
线性逼近
1.
Algorithm for automated test data generation based on branch function linear approximation;
基于分支函数线性逼近的测试数据自动生成算法
2.
With the case of SAFER++ as an example,the special linear approximations were obtained by analyzing the basic modules.
以SAFER++为例,通过基础模块的密码特性分析,建立密码分析的线性逼近式。
3.
This paper presents a 6-round linear approximation and its bias of SFAER-64 based on the analysis of basic moduls.
研究了SAFER-64基础模块的密码特性和建立六轮加密的线性逼近式及其优势,从理论上证明了本文的线性逼近式的优势只与第2、3、6、7字节的种子密钥有关,与其他子密钥无关,从而可以运用多重线性密码分析法攻击第2、3、6、7字节密钥。
3) Linear approximation method
线性逼近法
1.
After comporison, it manifests that when the linear approximation method is used to determine the groundwater polluted matter transportion hyaro.
经比较 ,线性逼近法运用于确定地下水污染物运移水动力参数 ,具有需要资料少 ,结果可靠等特点 ,具有一定的实用价
4) linear approximations
线性逼近式
1.
This paper analyzes the basic modules of SAFER-64 and presents the circulating relations of linear cryptanalysis composed of 6 linear approximations.
通过对SARER-64系统基础模块的深入分析,构建了由6个线性逼近式组成的循环逼近式系统。
5) nonlinear approximation
非线性逼近
1.
Legendre nonlinear approximations to the derivative of delta function;
δ函数的导函数的Legendre非线性逼近
2.
Convergence of the Legendre nonlinear approximations to the Dirac function;
δ函数Legendre非线性逼近的收敛性
3.
The nonlinear approximation is applied widely to many fields.
非线性逼近在许多方面有着广泛的应用。
6) nonlinear approach
非线性逼近
1.
Firstly,BP neural network algorithm and its nonlinear approach ability are introduced.
介绍了BP神经网络算法及其非线性逼近能力,并基于BP神经网络的非线性逼近性能设计了BP神经网络进行GPS导航的新算法。
补充资料：函数逼近，线性方法
函数逼近，线性方法
pproximation of functions, Mnear methods
函数通近，线性方法【即pro劝ma柱佣of如口比此，Unearmethds;即面.橄...中伸叫浦月.州白.eM曰’O周曰!甲的-习..‘。侧.1由线性算子所定义的逼近方法.如果在赋范线性空间X中将线性流形(线性子空间)选作逼近集，则任何将函数f任X变换成函数U汀，t)=(Uf)(t)‘灾且满足’一U(。:f，+。2f2，r)=。IU汀，，t)+aZU价，r)(其中“1和气为任意数)的线性算子U均定义了灾中函数对X中函数的一种线性逼近方法(1i ncar approxi-mation method).一个线性逼近方法称为是射影的(P rojeCtive)如果对所有fe贝，U以t)=f(O;称为是正的(户犯itive)，如果对非负函数f有U(f，r))0. 最有意思的是有限维数的情形.此时，若贝二贝、是N维子空间，则有 八 U以‘)=饰以，)=艺e*汀)叭(，)，(1) k二1其中{叭(t)}犷是灾、的基底，吼为定义在X上的线性泛函.线性无关系{叭(t)}犷和泛函集{q}仁的选取依赖于构造线性方法时所用函数的有关信息.如果几们二了仇)(这里{气片是f的定义域中的固定点组玉且叭(t.卜0，(i笋k)，叭(tk)=1，则U从工气)=f(t*)伍=1，…，扔，此时得到一种插值方法(interpolation method)(如，Lag-ran罗插值多项式或播值样条(interpolation spline)).如果X=H是托lbert空间，吼汀)为函数f关于标准正交系{叭(t)}的Fourier系数，则(1)的右端的和式导致了X到贝N上的正交投影线性方法(li near methodoforthogonal Projection);此时， ，，介饰汀，”一萝…卜詹:一……。因此，可用函数叭的线性组合对f作最佳逼近. 线性逼近方法的理论中最引人注目的是收敛问题.令x为一Banach空间，{甲:(t)，中2(t)，…}是X上某个线性无关函数系，令灾N为这个系的前N(N=1，2，…个元素形成的子空间，叽为X到贝八N二1，2，…上的有界线性算子.对任何f‘X，收敛关系式珠以O~f(t)(在11叽一fllx~0(N~的)的意义下)成立，当且仅当:l)U、的范数列11叭}}有界，见B田.山-Stei曲aus定理(Banach一Steinhaus theorem):2)对于X中处处稠密的集合A上的所有函数f有认以t)一f(O.特别地，在周期为27r的函数空间乌=乌[0，2司(l
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参考词条