1) GAN Generalized Activity Network
广义活动网络
2) generalized network
广义网络
1.
Because expert did not refer to how to determine whether there is flow-generating cycle in generalized network,this thesis presents the algorithm for determining whether there is a flow-generating cycle independently based on searching minimum mean cycle,and prove the accuracy and complexity of the algorithm.
前人对广义网络流问题的研究都会讨论有流广义圈的网络和没有流广义圈的网络2种情况,但对于如何判断网络中是否有流广义圈都没做提及,针对这一问题,根据寻找图中平均权和最小圈的算法给出了判断流广义圈的算法,并对算法的正确性和时间复杂性给出证明。
3) generalized dynamic constraints network(GDCN)
广义动态约束网络
1.
The concurrent and collaborative design of the complicated product based on generalized dynamic constraints network(GDCN) was presented,and the mathematical model of the GDCN was also presented.
提出了支持复杂产品并行协同设计的广义动态约束网络(GDCN)的概念,并给出了GD-CN的数学模型。
4) generalized dynamic fuzzy neural network
广义动态模糊神经网络
1.
For this characteristic,a generalized dynamic fuzzy neural network was used in identification of thermal complex systems.
针对热工过程难以建立精确数学模型的特点,将广义动态模糊神经网络应用于热工复杂系统的辨识。
5) generalized tree networks
广义树网络
6) (generalized) Jackson network
(广义)Jackson网络
补充资料：Соболев广义导数
Соболев广义导数
Sobolev generalized derivative
【补注】在西方文献中，O众泪玲B广义导数称为弱导数(，祀ak deri珑币ve)或分布导数(dis川h川0刊目山幻W币记).。6o二。广义导数【S诵川eVg留司加团山滋.d视;Co-60二皿0606川e一。朋”Po“3即及”a“」 局部可积函数的局部可积‘广义导数(见广义函数(罗ne阁讼沮丘mctlon)). 确切地说，假设Q是n维空间R”的开集，F和.厂都是Q上局部可积函数，那么f是F在Q上羊于x，的。分叨e”广冬停导攀记为 斋(·，一f‘·，，·〔“，，一’，‘’，”，是指对O上所有具紧支集的无限次可微函数价，等式 fF(二)李竺d二=一ff(二、耐，、d二 J OX，夕- 日-一]O成立.C改沁朋B广义导数在O上仅对几乎处处的戈有定义. 一个等价的定义如下.假设Q上局部可积函数F能在某个陀维零测度集上改变它的值成为这样一个函数，使后者对几乎所有(依”一1维测度)的点(x，，·，x，一;，毛十，，“‘，x。)关于x，是一元局部绝对连续的于是F对几乎所有的x〔。，存在关于xj的通常偏导数.如果后者局部可积，则称它为O石如cB广义导数. 第三种等价的定义是:给定两个函数F与f，若在。上存在连续可微函数列遥凡}，使对其闭包含于Q的任意区域田都有 J!r*(x)一F(x)‘dx一0， rl刁F‘(x飞_、} )}二成一一了“’}“x一“，“一的，则f就是F在Q上的O力期eB广义导数. F在Q上的高阶广义导数(若存在) a 2 F a3F 口x。ax，’ax.口x，刁x。’可由归纳法定义.它们与微分的次序无关;例如在Q上几乎处处有 J ZF_刁ZF 日x.刁x，日x，己x，’
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参考词条