1) preconditioned conjugate gradient method
前置共轭梯度法
1.
A combination of preconditioned conjugate gradient method and shifted progressive subspace iteration method is proposed for solving eigenproblems of structures.
本文采用前置共轭梯度法与移轴迁移子空间迭代法相结合求解结构特征值问题。
2) ++ Prepositioned
++前置
3) preposition
前置
1.
According to their positions (preposition/postposition)in the sentence,this dissertation explores the typology and grammatical features of orientated adj -noun phrases.
定位短语是从分布位置上划分出来的短语类型,本文根据前置/后置这条标准探讨了一类形名短语的类型及语法特征。
2.
Inversion occurs between subject and predicate while prepositions are other members.
前置现象貌似倒装,理清楚两者之间的差异才能避免在教学中造成混乱。
4) preposing
前置
1.
Ward provides a comprehensive account of three major classes of noncanonical syntactic constructions in English: preposing,postposing and argument reversal.
该书全面叙述了英语中的三类标记性句子结构,即前置、后置和论元颠倒结构,总结各类标记句序共同的语篇特征,探讨不同句法结构之间的句法共性是否或如何跟它们的语篇功能上的共性相对应。
5) spacer
前置液
1.
It is particularly important to choose right ingredients of the spacer for well cementing in sea-water drilling fluid.
前置液是影响固井质量的重要因素之一,对于海水钻井液体系,如何选用前置液是一个新的课题。
6) ahead fluid
前置液
1.
Taking an oil soluble resin A with good stability as the main material, a temporary-bridge ahead fluid used in high permeability cement sand control technology was developed in the paper.
本研究以稳定性较好的油溶性树脂A为主要原料,率先研制出适合高渗透水泥防砂的屏蔽暂堵型前置液。
2.
For fracturing design,ahead fluid volume is an important operation parameter,which directly influences fracture morphology,fracture results or even results the success or failure of the operation.
压裂设计中,前置液用量是一个重要施工参数,它直接影响着裂缝形态、压裂改造效果,甚至决定压裂施工的成败。
参考词条
补充资料：共轭梯度法
又称共轭斜量法，是解线性代数方程组和非线性方程组的一种数值方法，例如对线性代数方程组
A尣＝??, (1)式中A为n阶矩阵，尣和??为n维列向量,当A对称正定时,可以证明求(1)的解尣*和求二次泛函 (2)的极小值问题是等价的。此处(尣,у)表示向量尣和у的内积。由此，给定了初始向量尣，按某一方向去求(2)取极小值的点尣,就得到下一个迭代值尣,再由尣出发，求尣等等，这样来逼近尣*。若取求极小值的方向为F在尣(k＝1,2,...)处的负梯度方向就是所谓最速下降法，然而理论和实际计算表明这个方法的收敛速度较慢，共轭梯度法则是在 尣处的梯度方向r和这一步的修正方向p所构成的二维平面内，寻找使F减小最快的方向作为下一步的修正方向,即求极小值的方向p（其第一步仍取负梯度方向）。计算公式为再逐次计算
(k=1,2,...)。可以证明当i≠j时，从而p,p形成一共轭向量组;r,r,...形成一正交向量组。后者说明若没有舍入误差的话，至多 n次迭代就可得到(1)的精确解。然而在实际计算中,一般都有舍入误差，所以r,r,...并不真正互相正交，而尣尣,...等也只是逐步逼近(1)的真解,故一般将共轭梯度法作为迭代法来使用。
近来在解方程组(1)时,常将共轭梯度法同其他一些迭代法结合作用。特别是对病态方程组这种方法往往能收到比较显著的效果。其方法是选取一对称正定矩阵 B并进行三角分解，得B=LLT。将方程组(1)化为
hу＝b, (3)此处y＝lT尣,b＝l-1??,h＝l-1Al-T,而。再对(3)用共轭梯度法，计算公式为
(k=0,1,2,...)适当选取B，当B 很接近A时，h的条件数较之A大大减小,从而可使共轭梯度法的收敛速度大为加快，由一些迭代法的矩阵分裂A=M -N，可选取M 为这里的B，例如对称超松弛迭代(SSOR)，强隐式迭代(SIP)等,这类方法常称为广义共轭梯度法或预条件共轭梯度法，它也可用于解代数特征值问题。
参考书目
冯康等编：《数值计算方法》，国防工业出版社，北京，1978。
A尣＝??, (1)式中A为n阶矩阵，尣和??为n维列向量,当A对称正定时,可以证明求(1)的解尣*和求二次泛函 (2)的极小值问题是等价的。此处(尣,у)表示向量尣和у的内积。由此，给定了初始向量尣，按某一方向去求(2)取极小值的点尣,就得到下一个迭代值尣,再由尣出发，求尣等等，这样来逼近尣*。若取求极小值的方向为F在尣(k＝1,2,...)处的负梯度方向就是所谓最速下降法，然而理论和实际计算表明这个方法的收敛速度较慢，共轭梯度法则是在 尣处的梯度方向r和这一步的修正方向p所构成的二维平面内，寻找使F减小最快的方向作为下一步的修正方向,即求极小值的方向p（其第一步仍取负梯度方向）。计算公式为再逐次计算
(k=1,2,...)。可以证明当i≠j时，从而p,p形成一共轭向量组;r,r,...形成一正交向量组。后者说明若没有舍入误差的话，至多 n次迭代就可得到(1)的精确解。然而在实际计算中,一般都有舍入误差，所以r,r,...并不真正互相正交，而尣尣,...等也只是逐步逼近(1)的真解,故一般将共轭梯度法作为迭代法来使用。
近来在解方程组(1)时,常将共轭梯度法同其他一些迭代法结合作用。特别是对病态方程组这种方法往往能收到比较显著的效果。其方法是选取一对称正定矩阵 B并进行三角分解，得B=LLT。将方程组(1)化为
hу＝b, (3)此处y＝lT尣,b＝l-1??,h＝l-1Al-T,而。再对(3)用共轭梯度法，计算公式为
(k=0,1,2,...)适当选取B，当B 很接近A时，h的条件数较之A大大减小,从而可使共轭梯度法的收敛速度大为加快，由一些迭代法的矩阵分裂A=M -N，可选取M 为这里的B，例如对称超松弛迭代(SSOR)，强隐式迭代(SIP)等,这类方法常称为广义共轭梯度法或预条件共轭梯度法，它也可用于解代数特征值问题。
参考书目
冯康等编：《数值计算方法》，国防工业出版社，北京，1978。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。