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1)  Gaussian function estimation for pitch period probability density
基音周期概率密度的高斯函数估计
2)  PDF estimation
概率密度函数估计
3)  wavelet probability density estimation
小波概率密度函数估计
1.
An algorithm for blind source separation based on wavelet probability density estimation;
基于小波概率密度函数估计的盲信号分离算法
4)  Gaussian probability-density function
高斯概率密度函数
5)  maximum entropy probability density function estimation
最大熵概率密度函数估计
6)  bivariate Gaussian pdf
双变量高斯概率密度函数
补充资料:高斯函数模拟斯莱特函数
      尽管斯莱特函数作为基函数在原子和分子的自洽场(SCF)计算中表现良好,但在较大分子的SCF计算中,多中心双电子积分计算极为复杂和耗时。使用高斯函数(GTO)则可使计算大大简化,但高斯函数远不如斯莱特函数(STO)更接近原子轨道的真实图象。为了兼具两者之优点,避两者之短,考虑到高斯函数是完备函数集合,可将STO向GTO展开:
  
  
  式中X(ζS,A,nS,l,m)定义为在核A上,轨道指数为ζS,量子数为nS、l、m 的STO;g是GTO:
  
  
  其变量与STO有相似的定义;Ngi是归一化常数:
  
  
  rA是空间点相对于核A的距离;ci是组合系数;K是用以模拟STO的GTO个数(理论上,K→∞,但实践证明K只要取几个,便有很好的精确度)。
  
  ci和ζ在固定K值下, 通过对原子或分子的 SCF能量计算加以优化。先优化出 ζS=1 时固定K值的ci和(i=1,2,...,K),然后利用标度关系式便可得出ζS的STO展开式中每一个GTO的轨道指数,而且,ci不依赖于ζS,因而ζS=1时的展开系数就是具有任意ζS的STO的展开系数。对不同展开长度下的展开系数和 GTO轨道指数已有表可查。
  

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