1)  term separation
项分裂
2)  term splitting
项分裂
3)  first term splitting
首项分裂
4)  term splitting
谱项分裂
5)  the source analysis of the components in TSP
源项分析
6)  binomial distribution
二项分布
1.
Several empirical Bayes Estimations on binomial distribution;
二项分布的几种经验Bayes估计方法
2.
Improvement of Stirling s formula and approximate calculation of probability of binomial distribution;
Stirling公式的改进及二项分布概率的近似计算
3.
Hypothesis test in the judgement on a binomial distribution and a Poisson distribution;
二项分布与泊松分布判别的假设检验
7)  Multinomial Distribution
多项分布
1.
A Study to the Confidence Region of Multinomial Distribution on the Condition of Large Sample Size;
大样本条件下多项分布未知参数置信域的研究
2.
Research on the relationship between multinomial distribution and multi-Poisson distribution, we got the sufficient and necessary condition of Poisson distribute obeyed for the non-negative multi-independent random variable X_1,X_2,…,X_n.
通过对多项分布与多元Poisson分布关系的研究,得到多元独立的非负整值随机变量X1,X2,…,Xn每一个服从Poisson分布的充分必要条件,并从另一个方面描述了二项分布与Poisson分布的内在关系。
3.
At last,the relations between multivariate Poisson distribution and multinomial distribution or multivariate normal distribution are given.
最后给出了多元Poisson分布与多项分布以及多元正态分布之间的关系。
8)  Special Zoning
专项分区
9)  sense distribution
义项分布
1.
After constructing a sense distribution dictionary using WordNet and Brown corpus, the words in a topic could be put into seven classes.
根据W ordN et和它附带的B row n语料库构造了单词义项分布词典,再把检索主题中的单词按歧义性大小分为7类,通过计算平均单词容易度来度量检索主题的难度。
2.
After constructing a sense distribution dictionary using WordNet andBrown corpus,the words in a topic could be put into seven classes.
根据WordNet 和它附带的Brown 语料库构造了单词义项分布词典,然后把检索主题中的单词按歧义性大小分为七类,通过计算平均单词容易度来度量检索主题的难度。
10)  Laplace inverse transformation
逐项分离
1.
This method can be used in Laplace inverse transformation to solve the response of linear time-invariant system with multiple higher-order poles.
提出了把有理分式展开为部分分式的新算法———逐项分离算法,有效地解决了在含有多重极点的情况下,传统算法需要求解高阶导数的问题。
补充资料:谱项分裂
分子式:
CAS号:

性质:光谱项按光谱支项进行分裂的现象。谱项分裂是由于旋轨耦合而产生的。

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