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1)  discretized path-integral
离散路径积分
1.
A new method which is combined by the twospin cluster expansion with the discretized path-integral is employed in the study of the effect of a crystal field on the Ising model with mixed-spin in a weak transverse-field.
本文利用离散路径积分表示与两自旋集团近似相结合的方法,研究了在弱横场作用下具有混合自旋的伊辛模型的晶场效应,得到了系统的自由能与临界横场的解析表达式,最后对其结果进行分析和讨论并与自旋S=1的情况作了比较。
2)  discretized path-integral representation (DPIR)
离散路径积分表示(DPLR)
3)  effective-field rehormalization group
离散路径积分表示
4)  mean-field renormalizarion group theory (MFRG)
离散路径积分表示(DPIR)
5)  path scatter
路径离散
1.
This paper adopted path scatter rule to combine PSO with ACO to improve XML probabilistic query which adopted PSO to make pheromone distribution and made use of ASO to get a value accurately,as a result it developed enough advantages of the two algorithms and the data query range was widen and convergence efficiency was increased.
采用路径离散化规则,结合XML半结构化的特点及概率知识,融合粒子群算法与蚁群算法,提出一种优化XML数据查询的概率方法,采用粒子群算法快速生成信息素分布,利用蚁群算法精确求解,达到了优势互补,提高了数据查询的范围和收敛的效率。
6)  path integrals
路径积分
1.
Using the canonical transformation and the method of path integrals, the quantum wavefunction of the time-dependent RLC circuit after quantization is solved, and the quantum fluctuations of the charge and current are investigated.
应用正则化变换结合路径积分方法,求解了电感、电阻、电容随时间变化情况下的有源含时RLC回路的量子化波函数,并进一步研究了电路中电荷、电流的量子起伏。
2.
The mathematical structure and physical sense of Feynman s path integrals have been redefined,by using the theory of stochastic processes.
用随机过程的理论,重新解释了Feynman路径积分的数学结构与物理意义,而且改进了Feynman对“一个自由粒子的精确解的计算。
3.
Using the canonical transformation and the method of path integrals,the exact wavefunction of the time dependent damped harmonic oscillator is derived.
对与速度成正比和与速度平方成正比的阻尼变频谐振子 ,通过正则变换 ,采用路径积分方法 ,得出了阻尼变频谐振子的严格波函
补充资料:离散时间周期序列的离散傅里叶级数表示
       (1)
  式中χ((n))N为一离散时间周期序列,其周期为N点,即
  式中r为任意整数。X((k))N为频域周期序列,其周期亦为N点,即X(k)=X(k+lN),式中l为任意整数。
  
  从式(1)可导出已知X((k))N求χ((n))N的关系
   (2)
  式(1)和式(2)称为离散傅里叶级数对。
  
  当离散时间周期序列整体向左移位m时,移位后的序列为χ((n+m))N,如果χ((n))N的离散傅里叶级数(DFS)表示为,则χ((n+m))N的DFS表示为
  

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