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1)  Waterman class
Wiener函数类
2)  Wiener index
Wiener数
1.
For a connected graph G,the Wiener index of G is defined to be the sum of the distances between all pairs of vertices in G.
对于一个连通图G,G的Wiener数被定义为G中所有顶点对(无序)的距离之和。
2.
In this thesis, we mainly study one of the topics in graph theory with applications: calculate the Wiener Index / a number for a molecular graph in chemistry.
本论文主要研究了图论及其应用中的一个方面:图论在化学中的应用——计算化学中分子图的Wiener数。
3)  Wiener functional
Wiener泛函
1.
This scheme consists of three sections: a signal-independent standard orthonormal expansion,standard Wiener functional series derived from an estimate of vector probability density function, and a linear combiner of functional series.
该方法包含 3个部分 :独立输入信号的标准正交分解 ,从输入信号的权函数中导出标准Wiener泛函级数 ,由泛函级数线性组合成系统模型 ,利用最小二乘优化组合系数。
4)  Besov-Wiener classes
Besov-Wiener类
1.
This paper concerns the problem of the infinite-dimensionalσ-widths and optimal recovery of Besov-Wiener classes S_(pqθ)~r B(R~d) and S_(pqθ)~r B(R~d) in the metric L_q(Rd) for 1≤q≤p≤∞.
该文考虑Besov-Wiener类S~r_(pqθ)B(R~d)和S~r_(pqθ)B(R~d)在L_q(R~d)空间下(1≤q≤p<∞)的无穷维σ-宽度和最优恢复问题。
5)  Quadratic Wiener functional
二次Wiener泛函
6)  Shannon-wiener index
Shannon-wiener指数
1.
There was a distinct positive relationship among Richness index,Margalef index and Shannon-wiener index.
丰富度指数、Margalef指数与Shannon-wiener指数相关性显著,在小的空间研究尺度内,草地植物群落物种多样性指数受丰富度指数的影响较大。
2.
Based on Shannon-Wiener index,a new method was recommended.
针对森林物种多样性保育价值评估尚缺乏逻辑推理方法的现状,提出了更为客观合理的Shannon-Wiener指数评估法。
3.
GLM(generalized linear models) was employed to fit Shannon-Wiener indexes of arbor,shrub and herbaceous layers and the overall Shannon-Wiener index of the communities in the forest vegetations of Hungou of Zhongtiaoshan Mountain with environmental factors and SΦrenson index was used to examine species similarities of neighboring communities types along the altitude.
借助广义线性模型(generalized linear models,GLM),拟合了混沟森林植被乔、灌、草各层及群落总体的Shannon-Wiener指数与环境因子间的关系,并通过SΦrenson指数研究了海拔梯度上相邻森林群落类型物种组成的相似性,结果显示:(1)土壤pH值和海拔高度是对物种Shannon-Wiener指数影响最广泛的环境因子,湿度指数对混沟地区物种多样性影响不大。
补充资料:函数逼近,函数类的极值问题


函数逼近,函数类的极值问题
ions, extremal problems in function dasses approximation of ftinc-

  】f,r,(r’)一f(r,(r‘’)}《M】r’一r“}“(r’,,“。I一1,!])的f任Cr!一1,l]组成的函数类,则对于n一1次代数多项式子空间贝了在!一1,l]上所作的最佳一致逼近,下列关系式成立: 悠二E‘MH。,”‘”)‘一粤,‘6) ,、_一二,二,,,,、~刀、M,二、。,,r,、忽”厂‘““‘M附rH“,贝:’‘一誉{’·‘万一‘’‘““‘,‘7, r=l,2,…,将这些结果与周期情形下的相应结果进行比较是有所裨益的.当,=1时,(6),(7)的右端分别等于M凡和M人r+1.如果放弃对最佳逼近多项式的要求,那么就可以获得较强的结果,这些结果实质上改善了在!一1,l]端点处的逼近并保持了整个区间上的最佳渐近特征.例如,对任何f6MH‘,存在代数多项式序列Pn以t)任灾矛,使得当n~的时,下列关系式在t6!一1,l]上一致成立:、f(!)一。。,‘)、·:{{;杯}“二‘一,!- =E(MHa,哭聋)。【(l一tZ)a·‘2+o(l)1.对M评百,(r=1,2,…)也有类似的结果(见【川).关于(最佳及插值型)样条逼近给定在区间上函数类的问题,若干精确及渐近精确的结果(主要是对于低阶样条)已公诸于世(见1151). 就(积分度量下的)单边逼近而言,关于上述函数类用多项式和样条进行最佳逼近的误差估计也已得到了一系列精确的结果(见【14]).在推导这些结果的过程中,实质上利用了最佳逼近在锥约束下的对偶关系. 对给定的函数类叨,寻求其(固定维数的)最佳逼近工具将导致确定所谓的宽度(widih)问题,亦即确定(参考(l),(3)) 心(,之,幻=运fE(叭,贝,)x, 贝即 d沁(叭,X)==运f者(叭,叽、),, 田阳(其中下确界取自X的所有N维子空间灾N(及其平移)),以及确定实现这些下确界的(最佳)极子空间问题.心与d万的上界可由E(叨,灾)x和g(叭,叭)x分别给出,对于具体的子空间贝,来说,E(绷,灾)x和扩(绷,哭N)x是已知的.宽度问题中的主要困难是获取下确界.在某些场合下,可借助于拓扑中的Borsuk对映定理丈见18』)而得到这些下确界.在用(。一1阶三角多项式)子空间,荔一,或(关于结点人司。亏数为1的。阶样条)子空间s皿解决函数类M吼及周期函数类wrH“的最佳逼近问题时,已知的上确界E(叭,巩、)x几乎在所有的情况下同时也就是这些函数类的心值.此外,对周期函数类还有姚。一1=姚。.特别有(见[7],【8],【1 51,【16」)dZ,l(附妥,C)=dZ。(W蕊,C)二dZ。一(W下.L一)= =dZ。
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参考词条