1) Recursion thick front analytic method
递归厚前沿法
2) forward reduction
前向递归
3) recursive forwarding
递归前步
1.
Based on the construction of the Lyapunov function with relaxed cross-term in existence,by using the basic recursive forwarding,the construction is extended by reapplying it step by step,by augmenting the subsystem,which enlarges the applied range for the nonlinear feedforward systems.
在已有的含松弛交叉项的复合李雅普诺夫函数构造方法的基础上,利用非线性前馈系统的递归前步方法,把松弛构造法推广到多步,从而使该方法适用于更广的前馈系统。
4) Recursion method
递归方法
1.
Recursion method, and the calculation on magnetism of clusters;
递归方法和团簇磁性的计算
2.
2 crystal and amorphous alloy was studied by recursion method.
2)晶态和非晶合金的原子结构模型,利用递归方法研究了Zr_(41)Ti_(13。
5) recursive algorithm
递归算法
1.
A fast recursive algorithm of discrete Hartley transform;
离散Hartley变换的一种快速递归算法
2.
Building treeview with recursive algorithm in JSP;
在JSP中使用递归算法生成目录树
3.
Mathematical Model and Its Recursive Algorithm for Intelligently Editing and Recording CD Tracks;
CD音轨智能编辑转录的数学模型及递归算法
6) Recursion method
递归法
1.
The electronic structure(Fermi level,structure energy,environment sensitive embed- ding energies etc)of(1/3)〈1120〉edge dislocation inα-Ti phase and the crack formed by edge dislocation piling up were calculated by using Recursion method.
利用递归法(Recursion)计算了α-Ti中刃位错及裂纹区的电子结构(Fermi能级、结构能、环境敏感镶嵌能等),计算并分析了合金元素Mo,V对α-Ti与β-Ti相原子结合能的影响。
2.
The electronic structure parameters (Fermi energy level, structure energy, surface energy, cluster energy and environment-sensitive embedding energy) of α-Ti and the crack were calculated by using the recursion method.
为从理论上揭示钛金属应力腐蚀行为的本质,建立了α钛晶粒及位错塞积形成的微裂纹原子集团模型,利用递归法(recursion)计算了裂纹及晶粒内的电子结构参量(费米能级、结构能、表面能、团簇能、环境敏感镶嵌能)。
3.
The environment-sensitive(embedding) energy(ESE) of yttrium(or iron) atom inside grains,at grain boundary and α-liquid phase(interface) was calculated by the recursion method.
利用递归法计算了Fe、Y固溶于晶粒内,游离于固液相界面及其在α相晶界处的环境敏感镶嵌能。
补充资料:正交递归选择法
分子式:
CAS号:
性质:实验设计优化中一种新的变量筛选法。以预报残差平方和作为变量筛选判据;数据用格兰姆-施密特正交化分解;采用多方位搜索方式,即每次循环选出若干个候选变量,每个候选变量下次循环又产生各自新的候选变量。由于采用多方位搜索方式,使搜索范围增加,但正交化分解使计算量大大降低。此法可以得到预报能力较强的模型,在实际应用中能较有效地找到最优模型。
CAS号:
性质:实验设计优化中一种新的变量筛选法。以预报残差平方和作为变量筛选判据;数据用格兰姆-施密特正交化分解;采用多方位搜索方式,即每次循环选出若干个候选变量,每个候选变量下次循环又产生各自新的候选变量。由于采用多方位搜索方式,使搜索范围增加,但正交化分解使计算量大大降低。此法可以得到预报能力较强的模型,在实际应用中能较有效地找到最优模型。
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