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1)  the application of parallel process costing
平行结转分步法
1.
In the article,the author put forward some ideas about the application of parallel process costing in assembly enterprise.
特别是在装配式多步骤加工企业中,平行结转分步法下,对两者内涵的分析尤为重要。
2)  Gradual carry-over processing method
逐步结转分步法
3)  Parallel carry-over method
平行结转法
4)  step by step cost calculation method
综合逐步结转分步法
1.
In the cost accounting teaching,the method of cost rebuilding in the step by step cost calculation method is important,but difficult.
在成本会计教学中,综合逐步结转分步法中的成本还原是较难理解但又属于较重要的内容,利用图示的方法能增强该内容的直观性,便于学生学习和教师讲授。
5)  parallel moving algorithm
平行线分割一步平移法
1.
This thesis mainly studies the algorithm and realization method for blanking part optimal layout,and puts forward an idea of using parallel moving algorithm and genetic simulated annealing algorithm to solve the problem of blanking part layout.
克服了平行线分割一步平移法中计算量大的问题,具有优化效果好、自动化程度高、迅速准确地得出工件排样的最优解。
6)  parallel summary
平行结转
1.
In quantites, batches assembling and multiple-step production enterprises, we adopt a process costing method with parallel summary.
在大量、大批、装配式、多步骤生产企业里,采用平行结转分步法,从整体的角度将各步骤计算的应由产成品成本负担的份额平行汇总,成本核算工作量大,且成本数据间的链接关系错综复杂,而Microsoft Excel与平行结转分步法相结合的成本核算系统,能够很好地实现成本核算的准确性、及时性,在激烈的市场竞争中以低成本、高收益取胜。
补充资料:分步法
      把复杂的问题的每个时间步分解成若干个中间步,例如把多维问题按坐标分解成几个一维问题,然后用差分法解这些比较简单的各中间步,最后得到原始问题的近似解,这类方法叫作分步法。交替方向隐式法、预测校正法、局部一维方法、时间分裂法等都属此类。
  
  1955年D.W.毕斯曼与H.H.瑞契福特在(x,y)平面上用交替方向隐式法(简称ADI方法),解二维热传导问题
  
   (1)时,对与进行不同处理,一个取成显式(显式差分方法),一个取成隐式(隐式差分方法),并依次交替以保持对称性。取Δx=Δy=h时,可得出如下格式
  
  格式(2)用了两步合成一个循环,一般称之为P-R格式。由于P-R格式交替地沿各个空间方向作一维隐式计算,也称为交替方向隐式法,(2)的每个方程组都是系数矩阵为三对直线矩阵的线性方程组,容易求解,从(2)中消去经整理可得把方程(1)的光滑解代入上式,其截断误差为O(h2+Δt2),这表明P-R格式具有二阶精度。格式(2)的增长因子是式中(j=1,2)。由于λ对任何都有│λ│≤1 因此P-R格式(2)是无条件稳定的。P-R格式不宜向三维问题推广,J.道格拉斯和瑞契福特又提出了一种三维问题的交替方向隐式法,也称D-R方法。考虑三维热传导方程
   (3)取空间步长D-R方法就是
   (4)在(4)中消去,,可得等价格式这可说明(4)与微分方程(3)相容,(5)的增长因子是式中 (j=1,2,3)。对于一切,│λ│≤1,因此 D-R格式(4)是无条件稳定的。交替方向隐式格式除上述两种外,还有其他各种变形格式,ADI方法从un计算un+1要分几步完成,中间要计算或,等。
  
  对于热传导方程(3),H.H.亚年科1959年还提出了更简单的格式
  
  
   (6)消去,之后,得等价格式 展开成Δt的幂次式,得这说明(6)与微分方程(3)相容,(6)的增长因子是所以对于一切,它是稳定的。通常称(6)是局部一维方法,它也是一种分步方法。上述方法的另一特点是把差分算子分解成为较简单的差分算子的积,因而又称算子分解法。
  

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参考词条