1) Parameter Dependency Analysis
参数依赖分析
3) Data dependence analysis
数据依赖分析
1.
First,we implement a preliminary data dependence analysis algorithm for nonaffine array subscript references.
本文深入分析了GCC4·1的数据依赖分析器,针对它在分析Fortran程序的线性化数组访问时的不足,给出了两点改进:一是初步实现了一个非仿射数组下标依赖分析算法;二是提出并实现了分裂递归链的仿射数组下标数据依赖分析方法。
4) Data dependency analysis
数据依赖性分析
5) dependency analysis
依赖分析
1.
The method uses the underlying principle of the bound and collapse method to estimate the joint probability of variable sets,and it adopts basic ideas of dependency analysis to learn Bayesian networks.
在数据缺失的情况下,文章建立的贝叶斯网络结构学习方法BC-ISOR基于界定折叠方法进行变量集联合概率的估计,基于依赖分析的基本思想进行贝叶斯网络的结构学习。
2.
A new method of learning Bayesian network structure based on basic dependency relationship between variables,basic structure between nodes,d-separation criterion,the idea of dependency analysis and the strategy of mixture orienting is given.
基于变量之间基本依赖关系、基本结构、d-separation标准、依赖分析思想和混合定向策略,给出了一种有效实用的贝叶斯网络结构学习方法,不需要结点有序,并能避免打分-搜索方法存在的指数复杂性,以及现有依赖分析方法的大量高维条件概率计算等问题。
3.
Firstly, in this paper an over view of Bayesian network and its characteristics is presented,and how to learn a Bayesian network structure from given data is discussed,and then a model of the Bayesian network is constructed by the dependency analysis of Bayesian network learning algorithm for the period of Xiangshan Baycage culture with expert knowledge and the dataset.
贝叶斯网络具有强大的推理能力,能与先验知识和数据结合,进行定性和定量分析,提供了1条有效的处理预测问题的途径,本文首先介绍了贝叶斯网络基本理论及其特点,并讨论如何学习贝叶斯网络结构,然后由专家知识和给定数据,采用基于依赖分析的贝叶斯网络学习算法构造了海底网箱养殖水环境指标间的贝叶斯网结构模型。
6) Dependence analysis
依赖分析
1.
The reordering loop optimization transformation was investigated from the perspective of dependence analysis and specified,meanw.
从依赖分析的角度对重排序循环优化变换加以考查,并以循环逆转和循环交换为例阐述了其形式化描述方法。
2.
This paper proposed a potential deadlock detection algorithm for concurrent programs, which is based on the dependence analysis technology.
本文提出了一种基于依赖分析的并发程序潜在死锁检测算法,该算法是一种静态分析算法,能检测并发程序中是否存在潜在死锁,并能定位死锁发生时各线程可能被挂起的语句节点。
补充资料：依赖于参数的积分
依赖于参数的积分
parameter - dependent integral
依赖于参数的积分〔挤叮出理姗一山衅司曰tin魄间;3a-叨c皿川戚oT naP明eTPO.“n代印幼」 如下形式的积分: J(夕)一丁、(、，夕)dx，其中点笼二(x.，xZ，…，x。)遍及空间R”(若点仅遍及某区域DC=R”，则可假设，当x任R”\D时，f(x，y)=0)，而点y=(夕，，…，y，)代表参数y，，…，夕，，的一个点集，它们在空间R用的某区域G内变动. 研究这类积分的主要目的，是要找出使J(y)关于参数夕、，一，夕。连续与可微的条件，如果把J(y)理解为I劝峨卿积分(h比sgueinte脚!)，则可得到使它连续与可微的较弱条件.下面的两个命题成立. 1)若对几乎所有的x〔R”，f(x，y)在区域GCR川中关于y连续，并且还存在R”上的可积函数g，使得对每个y任G和几乎所有的x〔R”，有不等式}f(x，夕)}(g(x)，那么J仕)在G中连续. 2)设.f(x，t)是对x〔R”，r〔(a，b)有定义的函数.假定导数刁f(x，t)/拟对几乎所有的x任R”和每个阵(a，b)都存在.而且对几乎所有的x‘R月，在(“，b)上是t的连续函数.再设存在R”上的可积函数g，使得}口f(x，t)/毋{成g(x)对一切任(“，b)和几乎所有的x‘R”成立.最后，还假设对某个r。6(a，b)，积分 丁，(、，:〔、)J二存在.这时函数 J(。)一丁，、x，:)己x在(a，b)上关于t是可微的，并且它的导数J’(t)可以通过在积分号下求导而得到: J，(:卜丁兴(x，。)dx· 上述两命题包含了将含参数积分理解为RieIT坦nn积分或更特殊情形的有关连续性与可微性的一系列简单命题(见[2]一[4])， 依赖于参数的反常积分.对于最简单的第一类反常积分(叨proper integ飞11) J(。)一丁，(x，。)d、，(·)引人关于参数t在闭区间c簇t(d上一致收敛的概念.如果对任意正数￡>0，存在一个正数A(目>O，使得当R)A(的时， }r沂‘二.。)J二}、。. {RI就称积分(，)在l。，d]上关于t是一致收敛的. 下面的命题成立: a)如果f(，，r)在某半带状区域[a成x<的，。成t簇d]上连续，且积分(*)在【c，d]上关于t一致收敛，那么J(约在f。，d]上连续. b)如果f(x，t)及其导数日f(x，t)/口。在某半带状区域[a簇x<的，c簇t簇们上连续，且积分(.)对某个t‘Ic，d」收敛，此外再设积分 「互(、.。、J二 尸叙一，，__在【。，d]上关于t一致收敛，那么积分J(t)在l。，d]上是可微的，其导数可用下式计算: ;，，，、二f互‘、，、、， 寸刁t‘类似的命题对于第二类反常积分也成立.【补注】上述命题均为玩比sgue控制收敛原理的简单推论(见1无悦月歹.定理(U比sgtle tl丫旧~)2)).
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参考词条