1) Continuous time and state branching process
连续时间连续状态分支过程
2) continuous time discrete state Markov process
时间连续状态离散马尔科夫过程
1.
Based on domestic and international data,the homogeneous and nonhomogeneous poisson theory continuous time discrete state Markov process are used,and the related concepts are given.
在总结国内外资料的基础上,运用时间连续状态离散马尔科夫过程的齐次泊松和非齐次泊松理论,给出了相关概念,总结了钢骨混凝土结构的预测过程,并采用算例实现了钢骨混凝土结构耐久性的预测,得到了等级与时间的关系曲线。
3) Continuous time processes
连续时间过程
4) discrete time and continuous state
离散时间连续状态
1.
In this paper, the convergent conditions in sequence or parallel update mode and the sufficient condition with only one global stable state for Hopfield network model with discrete time and continuous states when its neurons?activation function is non-decreasing (not being strictly monotone increasing) are discussed.
主要讨论离散时间连续状态的Hopfield网络模型中当神经元的激活函数为单调增函数(不一定严格单调增)时,并行和串行收敛的充分条件以及具有全局惟一稳定点的充分条件。
5) Continuous branching process with immigration
带移民的连续分支过程
6) continuous time stochastic process
连续时间随机过程
补充资料：流(连续时间动力系统)
流(连续时间动力系统)
al system) flow (continuous-tone dynami-
流(连续时间动力系统)【加w《动‘抽即.~面姆d卯曲云-1因叮咖旧);哪.，八.oaM。，ec。:c.cTeMa c .en衅脚-..“M.伴Me.eMI 由实数R加法群(或非负实数加法半群)在相空间W上的作用所确定的动力系统(勿拙.沁al哪记m).换句话说，对每个作R(对每个t)0)对应有变换尽:W~W满足 S0(w)“w且凡s(w)=又(Ss(w)).在此情形t常称为“时间”并且尽*对t的依赖关系(对一固定的w)称为点叹w的“运动”;对给定的w，一切Stw的集合称为w的轨道(tlajectory或othit)(有时此术语用来描述函数t~叹w).正如传统动力系统那样，流的相空间通常被赋予某种结构使流与之相协调:变换凡保持这种结构，而且对凡w依赖于t的特性方面加上一定条件. 在应用上常遇到用自治常微分方程组(见自治系统(阴tonornouss姿把m” 兔袱(W:，…，嵘，i一1，…，m，(*)或用向量记号奋可(w)伽‘R今来描述的流.流的直接推广为微分流形上的流(flow on ad加rerentlable几么垃化kl)肥，后者用类C‘(k)l)的光滑向量场f伽)(类C青的光滑流(~th flow))来定义(生成).此时，点Stw的运动当停留在一个卡(局部坐标系)内时，是用形式为(*)的方程组来描述的，且在(*)右边可求出向量f(w)在相应坐标下的分量.在转换到另一卡时，上述运动的描述要改变，因为此时点叹w的坐标以及作为局部坐标的函数f(w)的分量表示两者均要改变.亦见可测流(11篮戈15切rablenow);连续流( contin田璐flow);拓扑动力系统(topologicald犯坦mi-司s声记m). 流构成动力系统的最重要的类并且是最先被研究的.术语“动力系统”常用于狭义情形，确切地表示一个流(或表示一个流与一个澡布(c理粥创允)). 皿.B.AH溯B撰【补注】关于连续，可测或光滑流的一般介绍，可分别参看IAIJ，【A21与【A31.
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