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1) multi-characteristics space
多维属性空间
1.
In order to further explore the equilibrium situation when two firms decide their position simultaneously and sequentially in multi-characteristics space,horizontal product differentiation in multi-characteristics space was discussed in the context of Hotelling model.
以Hotelling模型为背景,探讨多维属性空间中的横向产品差异化问题,通过构造多阶段动态博弈模型,以逆推归纳法来求子博弈精炼纳什均衡解。
2) multidimensional space
多维空间
1.
This algorithm projects conventional database relations into multidimensional space.
本文提出一个基于空间分隔的数据简化和分类算法 ,该算法将常规数据库的记录映射到多维空间上 ,从而将数据简化过程转变成在多维空间中同类数据的空间合并问题 ,也就是多维空间中不同类数据的空间分隔问题 ,最终得到一系列分隔空间 ,达到数据简化和分类的作用 。
2.
Therefore, in order to reconstruct data cube, a practical method named Data Cover Method is presented, which creates the multidimensional fine-granularity space by the join operation between data slices, and splits the multidimensional space of data slice into multidimensional fine-granularity space by the .
提出了一种基于数据切片重建数据立方体的方法,通过数据切片的连接生成多维细粒度空间,利用数据覆盖操作逐步细分每个数据切片所对应的多维空间,以逼近多维细粒度空间。
3.
By analyzing the use of examples,it was confirmed that the feasibility Multidimensional space integrated design of small cities and towns.
建立小城镇特色景观形象的基础在于城镇的空间组合,而这一空间应该具有多维性,即物质构成空间、时间空间以及人们的行为空间三者有机组合形成的多维空间。
3) multi-dimensional space
多维空间
1.
The existing indexing technology of databases doesn t adapt to the retrieval of multi-dimensional space,espe-cially the content-based retrieval on large multimedia database.
现有的数据库索引技术,普遍不能适应多维空间属性的搜索,特别是无法对大容量的多媒体数据进行基于内容的检索。
4) multi-dimension space
多维空间
1.
Mesh generating was employed to display the feasible solution set of ship shafting system alignment in multi-dimension space.
本文在多维空间中 ,求出船舶轴系合理校中可行解集 ,并进行网格划分 ,结合挠度曲线和解在解集空间中的位置等因素 ,搜索出校中的解。
5) hyperspace
[英]['haipə'speis] [美]['haɪpɚ,spes]
多维空间
6) multiple dimensions attributes
多维属性
1.
Aiming at this is-sue,authors abstract common attributes of network resources,and describe resource from physical layer and logical layer,and then provide a novel resource representation model based on multiple dimensions attributes aggregation.
针对网络资源多样性引起的资源组织难度大和管理复杂化问题,通过抽象网络资源通用属性,从物理和逻辑两个层次对资源进行描述,建立了一种基于多维属性集合的新型网络资源描述模型。
补充资料：多维空间
“维”是一种度量，在三维空间坐标上，加上时间，时空互相联系，就构成四维时空。现在科学家的理论认为整个宇宙是十一维的，只是人类的理解只能理解到３维，打个比喻：一个智能生物生活在我们周围，但只能理解二维，那它就处在二维世界了吗？但在它们周围的我们却分明认为是三维，双方都是智能生物，谁对谁错！？？ 0维：没有长宽高，单纯的一个点，如奇点。 一维 只有长度 二维 平面世界 只有长宽 三维 长宽高 立体世界 我们肉眼亲身感觉到看到的世界 三维空间是点的位置由三个坐标决定的空间。客观存在的现实空间就是三维空间，具有长、宽、高三种度量。数学、物理等学科中引进的多维空间概念，是在三维空间基础上所作的科学抽象。 四维 一个时空的概念 日常生活所提及的“四维空间”，大多数都是指阿尔伯特·爱因斯坦在他的《广义相对论》和《狭义相对论》中提及的“四维时空”概念。我们的宇宙是由时间和空间构成。时空的关系，是在空间的架构上比普通三维空间的长、宽、高三条轴外又加了一条时间轴，而这条时间的轴是一条虚数值的轴。根据阿尔伯特·爱因斯坦相对论所说：我们生活中所面对的三维空间加上时间构成所谓四维空间。 一维是线，二维是面，三维是静态空间，四维是动态空间（因为有了时间）。 我们在物理学中描述某一变化着的事件时 所必须的变化的参数。这个参数就叫做维。几个参数就是几个维。比如描述“门”的位置就只需要角度所以是一维的 而不是二维 简单地说：0维是点，没有长、宽、高。一维是由无数的点组成的一条线，只有长度，没有宽、高。二维是由无数的线组成的面，有长、宽没有高。三维是由无数的面组成的体，有长宽高。维可以理解成方向。 因为人的眼睛只能看到三维，所以三维以上很难解释。正如一个智力正常,先天没有一只眼睛,一只耳朵的人(太悲哀了.这样就没有双眼效应,双耳效应),他就很难理解距离了,他很可能认为这个世界是2维的. 一个简单的说法：n维就是n条直线两两垂直所形成的空间 因为，人类只能理解到３维，所以后面的维度可以通过数学理论构建，但要仔细理解就很难.在量子力学,目前仍在建立的膜理论,认为世界是11维的.
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
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