1) robust variation function
稳健变异函数
1.
Research on the outlier of parameters random fields in water environmental simulation and the robust variation function;
水环境模拟参数随机场特异值及稳健变异函数的研究
2) robust variogram
稳健型变差函数
3) robust norm
稳健函数
1.
Mathematically,the mechanism of anisotropic diffusion is the actual application of M-estimate in image processing,for which the key is the construction of robust norms.
其中稳健函数的构造是M-估计的核心。
4) variation function
变异函数
1.
The objective function of NN was modified by variation function and the NN was trained of global optimization by genetic algorithm(GA) in this method.
针对克里金法具有平滑性、神经网络难以反映变量的空间相关性等缺点,用变异函数修正了神经网络的目标函数,并利用遗传算法对神经网络进行全局优化,形成了一种遗传神经克里金混合插值方法。
2.
From the characteristics of the variation function and fractal dimension,the comparative research on the old veins V1,V2,V3 and V4 with new veins V7 and V8 in the deep of Xiangxi gold deposit was carried out.
从变异函数特征和分形维数特征方面,对在湘西金矿深部新发现的V7和V8矿脉与原有的V1,V2,V3和V4矿脉的成矿特征进行对比研究。
3.
The thesis is carried out to investigate the spatial heterogeneity of the density of the solid in suspension in the water of the seacoast in Fuqing city,utilizing the variation function of the geo-statistics.
本文利用地统计学提供的变异函数研究了福清市近岸水体悬浮固体浓度的空间异质性。
5) variogram
['vɛəriə,ɡræm]
变异函数
1.
Application of variogram in interplation of abnormal space;
变异函数在异常空间插值中的应用
2.
Application of accelerating genetic algorithm to optimizing variogram parameters;
加速遗传算法在变异函数参数优化中的应用
3.
Preliminary Study on Space Variability of Water-Salt and Robust Variogram;
水盐空间变异性与稳健变异函数的初步研究
6) Variant function
变异函数
1.
Directed by the theories and methods of geostatistics, the variant function of ore body form of Qinshuigou phosphorus deposit is calculated.
用地质统计学的理论和方法,计算并拟合了清水沟磷矿矿体走向、倾向、厚度三个方向的变异函数,建立了矿床数学经济模型,并计算了磷矿石的储量和剥采比,为提高矿山生产的经济效益、充分合理利用矿产资源提供了科学依据。
2.
The variant function is the core of geostatistics.
变异函数是地质统计学的核心部分。
3.
Based on practical variograms,parameters of variant functions can be estimated more precisely,more automatically by genetic algorithms than by our traditional linear regression method.
半变异函数是Kriging空间分析法中的重要数学模型,在得到实际变异函数图的基础上用遗传算法来估计半变异函数中的参数比用传统的线形回归方法更精确更自动化。
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。
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。
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