2) Liquid State Machine
液体状态机
1.
Liquid State Machine(LSM) is one novel structure of recurrent neural network(RNN) also one novel learning method for RNN as well, it’s similar with those bio-neural-networks structurally, it has a large of neural unites and recurrent path, and it has sparsely random connection; These peculiarities make it has the perfect Short-term Memory (STM) capability as one RNN.
作为一种新型循环神经网络,液体状态机具有对数据大规模并行处理及对知识有较强的融合能力等良好的特性,引起越来越多的关注。
3) equation of state of liquid
液体状态方程
4) equation of state for high-pressure liquid
高压液体状态方程
5) liquid-flow state
液流状态
6) Solution state
溶液状态
补充资料：液体状态方程
分子式：
CAS号：
性质：描述液体处于平衡状态时压力p、温度T及摩尔体积Vm之间关系的方程式。由于与气体相比较，液体中分子堆积甚为紧密，分子间势函数更为复杂且显现十分巨大的内压力，因此液体的状态方程与气体的状态方程有十分明显的差异。最常用的液体状态方程是泰特方程(Tait equation)，其微分形式及积分形式分别为式中D是常数，E是仅与温度T有关的常数，右下标“1”及“2”分别代表变化过程的始态及终态。这一液体状态方程适用于各种极性和非极性的液体，在十分宽阔的温度和压力范围(常压至3000倍于标准大气压力)内，依据该方程求得的计算值与实验测定值符合程度相当好。
CAS号：
性质：描述液体处于平衡状态时压力p、温度T及摩尔体积Vm之间关系的方程式。由于与气体相比较，液体中分子堆积甚为紧密，分子间势函数更为复杂且显现十分巨大的内压力，因此液体的状态方程与气体的状态方程有十分明显的差异。最常用的液体状态方程是泰特方程(Tait equation)，其微分形式及积分形式分别为式中D是常数，E是仅与温度T有关的常数，右下标“1”及“2”分别代表变化过程的始态及终态。这一液体状态方程适用于各种极性和非极性的液体，在十分宽阔的温度和压力范围(常压至3000倍于标准大气压力)内，依据该方程求得的计算值与实验测定值符合程度相当好。
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