1) Nutrient uptake kinetics parameter
养分吸收的动力学参数
2) dynamical parameters
吸收动力学参数
1.
In this experiment the improved normal depletion method was adopted and NO3-N and NU4+ -N absorption dynamical parameters were determined according to two types of transformation a enzyme dynamical equation.
应用改进常规耗竭法测定,并采用3种不同的表示吸收速率的单位,依据酶动力学方程V=Vmax×C/(Km+C)的两个直线转换式Lineweaver-Burke方程和Hofstee方程,经综合评价后求出冬小麦等5种不同类型作物的幼苗对NO_3~--N和NH_4~+-N的吸收动力学参数km和Vmax。
3) kinetics parameters of ion absorption
离子吸收动力学参数
4) Phosphate uptake kinetics
磷的吸收动力学
5) Uptake kinetics
吸收动力学
1.
NH_4~+ and NO_3~- uptake kinetics of three aquatic macrophytes;
三种水生植物对不同形态氮素吸收动力学研究
2.
Studies on Uptake kinetics of Soluble Reactive Phosphorus(SRP) by Microplankton in Xiamen Harbor;
厦门港浮游生物对可溶性活性磷(SRP)吸收动力学的研究
3.
The characteristics of K+ uptake kinetics of four flue-cured tobacco genotypes were studied and their whole cell transmembrane inward K+ current of root cortex protoplast were recorded.
对4个烤烟基因型进行了根系钾吸收动力学特性研究,并对其根皮层细胞质膜内向跨膜钾电流进行了全细胞记录。
6) pharmacokinetics
[英][,fɑ:məkəu,kai'netiks] [美][,fɑrməkokɪ'nɛtɪks, -kaɪ-]
吸收动力学
1.
Gender difference of nimodipine pharmacokinetics in rats;
大鼠口服尼莫地平吸收动力学性别差异研究
补充资料：动力学系统参数寻优
在一组约束条件下,寻找动力学系统的一组参数,使给定的指标达到最优值（极大或极小值）的方法。它广泛应用于系统的分析、综合与设计中。在实际的动力学系统寻优问题中，给出指标的解析式很困难或者给出的解析式很复杂，一般只能针对具体参数，通过仿真来计算系统的指标。为了寻求使指标达到最优值的参数，必须进行多次运行仿真。因此，动力学系统寻优是多次运行仿真的一个重要方面。
动力学系统参数寻优方法的基本步骤是：①给定一组初始参数，并用仿真的方法计算出系统在这一参数下所达到的指标。②按照一定的规则在某一个寻优方向上找到一组新的参数，它和初始参数之间的距离称为寻优步长。新参数必须满足约束条件。③再用仿真的方法计算出系统在新参数下所达到的指标。④判断新参数是否已使指标达到最优值;如果尚未达到,则继续由这组新参数出发再重新寻找，直到使指标达到最优值为止。寻优的效率不仅取决于确定寻优方向和寻优步长的规则，还取决于仿真的效率。
动力学系统参数寻优的算法大多来源于非线性规划的迭代数值解法，如区间消去法、插值法、单纯形法、共轭梯度法等（见非线性规划）。为了解决多极值指标和泛函限制条件的问题，80年代出现了一些新算法，如自适应随机法，它能在寻优过程中自适应地选择寻优步长分布的最优方差，并周期地探测局部最优的寻优步长方差，从而找到改进的新区域，降低落入局部极值的概率。
动力学系统参数寻优方法的基本步骤是：①给定一组初始参数，并用仿真的方法计算出系统在这一参数下所达到的指标。②按照一定的规则在某一个寻优方向上找到一组新的参数，它和初始参数之间的距离称为寻优步长。新参数必须满足约束条件。③再用仿真的方法计算出系统在新参数下所达到的指标。④判断新参数是否已使指标达到最优值;如果尚未达到,则继续由这组新参数出发再重新寻找，直到使指标达到最优值为止。寻优的效率不仅取决于确定寻优方向和寻优步长的规则，还取决于仿真的效率。
动力学系统参数寻优的算法大多来源于非线性规划的迭代数值解法，如区间消去法、插值法、单纯形法、共轭梯度法等（见非线性规划）。为了解决多极值指标和泛函限制条件的问题，80年代出现了一些新算法，如自适应随机法，它能在寻优过程中自适应地选择寻优步长分布的最优方差，并周期地探测局部最优的寻优步长方差，从而找到改进的新区域，降低落入局部极值的概率。
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