1 討論緊積分算子的多項(xiàng)式多投影算法的超收斂性。

2 本文基于切比雪夫正交多項(xiàng)式數(shù)值逼方法，提出預(yù)測(cè)智能控制算法。

3 先用組合方法闡述,然后從多項(xiàng)式定理利用代數(shù)方法推導(dǎo).

4 六角形節(jié)塊內(nèi)的中子通量密度分布采用高次多項(xiàng)式似表示，最后導(dǎo)出通量矩方程及偏流的響應(yīng)矩陣方程。

5 給出了唯一分解整環(huán)上多項(xiàng)式不可約的一個(gè)判別法.

6 將一元整系數(shù)多項(xiàng)式有理根的一個(gè)結(jié)論在多元多項(xiàng)式上進(jìn)行了推廣，從而得到多元多項(xiàng)式因式分解的一種方法。

7 顯然,差分算子及其逆算子是階乘冪多項(xiàng)式的方便工具.

8 根據(jù)飛行數(shù)據(jù)的特點(diǎn)建立了滑動(dòng)二次多項(xiàng)式回歸模型，并變換為正交多項(xiàng)式計(jì)算回歸系數(shù)。

9 在高等代數(shù)教課書中，關(guān)于多項(xiàng)式的除法運(yùn)算中余項(xiàng)的確定是以余式定理為依據(jù)且利用帶余除法進(jìn)行的，這是大家所熟悉的。

10 利用多項(xiàng)式回歸與突變模型相結(jié)合建立了且末綠洲可持續(xù)發(fā)展突變模型，為未來(lái)綠洲系統(tǒng)的發(fā)展提供參考。

11 給出了矩陣的初等變換在求多項(xiàng)式的最大公因式及其組合系數(shù)多項(xiàng)式，求標(biāo)準(zhǔn)正交基問(wèn)題中的應(yīng)用。

12 給出了離散化正交多項(xiàng)式遞推公式在等距節(jié)點(diǎn)情況下的簡(jiǎn)化形式。

13 本文將用初等的方法，建立幾個(gè)關(guān)于初等對(duì)稱多項(xiàng)式的不等式。

14 設(shè)計(jì)了求雙線區(qū)段旅客列車扣除系數(shù)和區(qū)段通過(guò)能力的多項(xiàng)式算法.

15 凡多項(xiàng)式時(shí)間等價(jià)于圖同構(gòu)檢驗(yàn)的問(wèn)題稱為同構(gòu)完全問(wèn)題。

16 題目有兩個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)：第一、識(shí)別多項(xiàng)式每一項(xiàng)的系數(shù)與指數(shù)；第二、對(duì)結(jié)果能很好的合并同類項(xiàng)。

17 回歸分析表明，纖維長(zhǎng)度與年輪及樹(shù)干高度的關(guān)系可用多項(xiàng)式描述。

18 特征值方法是求解多項(xiàng)式方程組的基本方法之一.

19 在本研究中，利用具有自動(dòng)合成建模技巧之多項(xiàng)式網(wǎng)路，得到落花生乾燥過(guò)程中之含水率狀況。

20 該算法同樣適用于二個(gè)定義多項(xiàng)式均僅含單實(shí)根的實(shí)代數(shù)數(shù)。

21 回歸分析包括線,適合的多項(xiàng)式和指數(shù)的曲線,繪制,以及篡改.

22 當(dāng)K值算出后，可通過(guò)高階特征多項(xiàng)式系數(shù)比值似地解出方程的根值，并可通過(guò)劈因解根法，在要求精度內(nèi)解出根值并繪出根軌跡曲線。

23 證明：在研究多項(xiàng)式系統(tǒng)的幾何性質(zhì)時(shí)，多項(xiàng)式系統(tǒng)應(yīng)當(dāng)定義成射影空間中奇點(diǎn)集之余維數(shù)至少為2的線場(chǎng)。

24 利用柴比雪夫多項(xiàng)式具傳輸零點(diǎn)的特性，可以提高雙工器對(duì)頻率的選擇能力。

25 將圖像壓縮與ITS交通路況圖像電傳視訊相結(jié)合，提出了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)參數(shù)選擇的多項(xiàng)式擬合圖像壓縮編碼方法。

26 提出了一種基于正交函數(shù)積分理論的圖像插值快速實(shí)現(xiàn)方法，通過(guò)構(gòu)造濾波器沖擊響應(yīng)的正交多項(xiàng)式函數(shù)來(lái)確定插值取樣點(diǎn)與插值系數(shù)。

27 在建立中國(guó)附海區(qū)地磁偏角模式時(shí)，使用了3000多個(gè)地磁測(cè)點(diǎn)和地磁臺(tái)站及國(guó)際參考地磁場(chǎng)資料，采用的方法是泰勒多項(xiàng)式。zao jv.多項(xiàng)式造句

28 壓縮是消除子句中文字冗余的一種重要類型，除對(duì)這種類型的問(wèn)題的可判定性以及復(fù)雜性結(jié)果進(jìn)行討論外，本文還給出了壓縮問(wèn)題的一個(gè)子問(wèn)題的多項(xiàng)式算法。

29 該算法利用這組新的遞推關(guān)系，提出了分別適用于對(duì)稱和反對(duì)稱多項(xiàng)式的算法。

30 本文解決了整環(huán)上兩條序列的最短線性遞歸問(wèn)題，并給出了遞歸極小多項(xiàng)式的方法。

31 缺項(xiàng)多項(xiàng)式和制導(dǎo)工具誤差系數(shù)求解的數(shù)值例子表明，該方法具有有效的一體化模型選擇和參數(shù)估計(jì)功能。

32 本文給出有限域上多項(xiàng)式周期存在的構(gòu)造性證明，利用它可求出多項(xiàng)式的周期。

33 本文給出了關(guān)于截短M序列的極小多項(xiàng)式的幾個(gè)結(jié)果。并提出了關(guān)于極小多項(xiàng)式的一個(gè)猜想。

34 有限域上的多項(xiàng)式有分圓多項(xiàng)式和不可約多項(xiàng)式，其中各由數(shù)條原理構(gòu)成。

35 論文主要研究了非參數(shù)局部多項(xiàng)式回歸估計(jì)模型。

36 證明了可以用矩陣的初等變換來(lái)求若干個(gè)正整數(shù)的最大公因數(shù)和若干個(gè)多項(xiàng)式的最大公因式，并通過(guò)具體實(shí)例來(lái)驗(yàn)證該方法。

37 給出一種求解二元多項(xiàng)式最大公因式的新方法.

38 在計(jì)算實(shí)踐中，處理大型多項(xiàng)式時(shí)，由于復(fù)雜性原因，實(shí)閉域一階理論判定方法實(shí)際上無(wú)效。

39 本文利用劉彥佩提出的嵌入的聯(lián)樹(shù)模型，得出了兩類新的四正則圖的完全虧格多項(xiàng)式，并推導(dǎo)出已有結(jié)果的兩類圖的完全虧格多項(xiàng)式。

40 利用投影圖和多項(xiàng)式的這些性質(zhì)，討論了紐結(jié)的等價(jià)性和某些紐結(jié)的瓊斯多項(xiàng)式的性質(zhì)。

41 我們用QCD分析了輕子核子深度非彈散射過(guò)程，借助于雅可比多項(xiàng)式，給出了味單態(tài)核子結(jié)構(gòu)函數(shù)的解析式。

42 另外用代數(shù)多項(xiàng)式和雙正弦級(jí)數(shù)組成的解來(lái)滿足角點(diǎn)條件。

43 在第二章中，我們采用截?cái)?em>多項(xiàng)式函數(shù)為核函數(shù)，解析的給出點(diǎn)、直線段、圓弧、二次曲線和三角面片等骨架的勢(shì)函數(shù)。

44 多項(xiàng)式回歸分析表明，花粉可育率對(duì)特效烯濃度和播期的反應(yīng)是二元二次方程。

45 應(yīng)用第一多項(xiàng)式系列的線性組合構(gòu)成的某連續(xù)函數(shù)的最佳逼函數(shù)，具有一致逼的性質(zhì)。

46 這些多項(xiàng)式是從原始多項(xiàng)式導(dǎo)出的，該原始多項(xiàng)式定義了能夠生成偽隨機(jī)數(shù)的線性反饋移位寄存器的反饋函數(shù)。

47 最后，還給出了一個(gè)最佳三次代數(shù)多項(xiàng)式曲線擬合的數(shù)字例子，以說(shuō)明交叉弦線法的具體應(yīng)用。

48 提出了一種基于切比雪夫插值的高階聯(lián)想記憶系統(tǒng)，能提供對(duì)任意階多變量多項(xiàng)式函數(shù)的無(wú)誤差逼。

49 給定一個(gè)循環(huán)碼，求取它的覆蓋多項(xiàng)式集合目前尚無(wú)系統(tǒng)的方法。

50 任何多項(xiàng)式系數(shù)的絕對(duì)值都構(gòu)成單峰序列.

51 本文給出了有限域上多項(xiàng)式的友矩陣的某些性質(zhì)，及其在計(jì)算線性移位寄存器序列的周期和循環(huán)碼的最小長(zhǎng)度的應(yīng)用。

52 利用多項(xiàng)式矩陣的行初等變換給出了求幾個(gè)多項(xiàng)式的最大公因式的新方法，并給出了這種方法的具體應(yīng)用。

53 在此，采用基轉(zhuǎn)換方法以及基于廣義逆的方法，并針對(duì)一類三角多項(xiàng)式樣條曲線分別給出了升階算法。

54 通過(guò)模型實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證滑動(dòng)擬合法識(shí)別移動(dòng)荷載的有效性，并比較多項(xiàng)式和有理分式函數(shù)的擬合效果。

55 通過(guò)研究多項(xiàng)式的系數(shù)來(lái)確定整系數(shù)多項(xiàng)式的有理根，進(jìn)而得出整系數(shù)多項(xiàng)式的有理根的一個(gè)判定定理和根的存在定理。

56 在這篇論文里，那些作者提出關(guān)于復(fù)雜的飛機(jī)和它的一些申請(qǐng)的正交多項(xiàng)式的一般的理論。

57 解題方法：鏈表實(shí)現(xiàn)，多項(xiàng)式指數(shù)系數(shù)識(shí)別，加減乘除等四則運(yùn)算分別模擬筆算的過(guò)程。

57 造 句 網(wǎng)(在線造句詞典)祝您造句快樂(lè),天天進(jìn)步!

58 應(yīng)用勒讓德多項(xiàng)式的加法定理和類似于求傅里葉系數(shù)的方法，導(dǎo)出了新展式中系數(shù)的普遍表達(dá)式。

59 一般多項(xiàng)式都可以展開(kāi)為正交多項(xiàng)式的級(jí)數(shù)形式，而勒讓德多項(xiàng)式、厄米特多項(xiàng)式和拉蓋爾多項(xiàng)式都是典型的正交多項(xiàng)式。

60 該方法基于疊加剖面信息，利用正交多項(xiàng)式逼技術(shù)，計(jì)算出描述地震同相軸走勢(shì)的相關(guān)系數(shù)。

61 通過(guò)對(duì)標(biāo)準(zhǔn)形式插值多項(xiàng)式的截?cái)嗾`差分析，給出了非標(biāo)準(zhǔn)形式插值多項(xiàng)式的截?cái)嗾`差公式。

62 最后，基于此定理，給出了選址問(wèn)題的一個(gè)多項(xiàng)式2似算法。

63 然后各子圖內(nèi)像素灰度值以低階多項(xiàng)式表示，依最小二乘準(zhǔn)則以多項(xiàng)式逼原圖像的子圖像。

64 依據(jù)多項(xiàng)式回歸分析，進(jìn)行曲線擬合，建立各參數(shù)與均干燥速度、單位能耗的數(shù)學(xué)模型，用于優(yōu)化印刷干燥裝置和指導(dǎo)實(shí)際生產(chǎn)。

65 通過(guò)對(duì)帶鋼張力矩計(jì)算理論公式的分析并結(jié)合工程實(shí)際，提出了一種采用多項(xiàng)式逼來(lái)擬合活套張力矩非線性曲線的方法。

66 我對(duì)可因子分解多項(xiàng)式一無(wú)所知。

67 即使你熟悉累加，積分，多項(xiàng)式，指數(shù)，等等，如果你看到一堆符號(hào)堆徹的異常復(fù)雜時(shí)，你就把他實(shí)現(xiàn)的功能簡(jiǎn)單的當(dāng)成一個(gè)原子操作好了，不要深究太多。

68 本文將色調(diào)再生曲線與多項(xiàng)式回歸校正相結(jié)合，對(duì)掃描儀進(jìn)行復(fù)合校正。

69 摘要結(jié)式是多項(xiàng)式理論中的一個(gè)重要概念.

70 本文研究一類五次面多項(xiàng)式系統(tǒng)赤道極限環(huán)分支問(wèn)題。

71 從正交多項(xiàng)式的擬合出發(fā)，給出了回歸濾波器抑制地物雜波的基本原理及其濾波實(shí)現(xiàn)過(guò)程。

72 SAT問(wèn)題是NP完全問(wèn)題，從理論上說(shuō)，SAT問(wèn)題不能在多項(xiàng)式時(shí)間內(nèi)解決，它超出了現(xiàn)代計(jì)算機(jī)的能力。

73 文中以鉑電阻溫度傳感器為例，論述了多項(xiàng)式插值的具體方法。

74 我們研究了連續(xù)時(shí)間馬氏過(guò)程的次幾何收斂性，指數(shù)遍歷性和強(qiáng)遍歷性以及離散時(shí)間馬氏鏈的多項(xiàng)式遍歷性和強(qiáng)遍歷性。

75 本文利用整系數(shù)多項(xiàng)式與正有理數(shù)的對(duì)應(yīng)，將多項(xiàng)式因式分解通過(guò)對(duì)真分?jǐn)?shù)序列篩選的辦法求得因式。

76 本文給出了一種等重復(fù)數(shù)據(jù)情形下的非等距正交多項(xiàng)式回歸模型。

77 本文利用矩陣的初等變換討論了一元多項(xiàng)式最大公因式的求法.

78 進(jìn)行各種有理式計(jì)算，求多項(xiàng)式、有理式方程和超越方程的精確解和似解。

79 從而，初步解決了如何在多項(xiàng)式時(shí)間內(nèi)找到一給定交擬陣的最大獨(dú)立集問(wèn)題。

80 該文研究了G神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的函數(shù)映射能力，給出了前饋G神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)映射任意G型多項(xiàng)式的構(gòu)造性證明。

81 所提出的插補(bǔ)方法采用五次樣條和四次曲線多項(xiàng)式微分法似求取導(dǎo)數(shù)，能夠更好的滿足精確加工的需要。

82 本文討論了一種帶參量的多項(xiàng)式回歸擬合。

83 數(shù)值實(shí)驗(yàn)采用了高階的二變量拉格朗日多項(xiàng)式基函數(shù)，數(shù)值計(jì)算結(jié)果與理論解析解相吻合。

84 計(jì)算量比普通的多項(xiàng)式回歸模型小。

85 本文給出用矩陣的行初等變換求兩個(gè)多項(xiàng)式最大公因式的方法。

86 通過(guò)正交多項(xiàng)式回歸及滑動(dòng)最大法求峰點(diǎn)，作為插值結(jié)點(diǎn)來(lái)構(gòu)造樣條曲線。

87 最后形成了面連桿機(jī)構(gòu)分析與綜合的多項(xiàng)式解軟件系統(tǒng)[造句 網(wǎng)]。

88 本文試圖從多元多項(xiàng)式回歸模型的特性出發(fā)，研究其在漁業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)分析中的應(yīng)用。

89 構(gòu)造圓形截面正截面偏壓承載力極限狀態(tài)方程時(shí)，采用二次多項(xiàng)式替代了求解受壓區(qū)混凝土截面面積的圓心角的超越方程，實(shí)現(xiàn)了對(duì)該節(jié)點(diǎn)的可靠度計(jì)算。

90 在傳統(tǒng)的地震數(shù)據(jù)擬合技術(shù)中大都采用正交多項(xiàng)式擬合方法，這種擬合方法的擬合結(jié)果存在擬合不夠準(zhǔn)確的缺點(diǎn)，導(dǎo)致處理后地震數(shù)據(jù)的主頻降低、斷點(diǎn)變形。

91 給出了一類新的試驗(yàn)多項(xiàng)式，可識(shí)別多項(xiàng)式代數(shù)的非線性自同構(gòu)。

92 多項(xiàng)式模歸約算法是計(jì)算機(jī)代數(shù)中的基本問(wèn)題之一，在編碼算法和密碼體制設(shè)計(jì)中有著廣泛應(yīng)用。

93 在同一土壤和同一坡度條件下，I30、P0、H1是濺蝕發(fā)生的主要因素，且濺蝕量與其呈二次多項(xiàng)式回歸關(guān)系。

94 利用多項(xiàng)式的伴侶陣給出兩多項(xiàng)式有公共根的一個(gè)充要條件，并據(jù)此給出解二元高次方程的一種方法。

95 無(wú)限延伸的土體介質(zhì)片的位移函數(shù)沿豎向及徑向取用解析函數(shù)，而沿周向采用分片多項(xiàng)式。

96 提出了線性插值法代替慣用的澤尼克多項(xiàng)式擬合用于表面的精磨。

97 最后，在空間上利用細(xì)線基函數(shù)，時(shí)間上采用全域的拉蓋爾多項(xiàng)式，獲得求解線天線輻射和散射問(wèn)題的時(shí)域電場(chǎng)積分方程公式。

98 從而開(kāi)辟了一條求解多項(xiàng)式最大公因式的新途徑.

99 采用正交多項(xiàng)式回歸分析法建立回歸模型，并對(duì)回歸方程和回歸系數(shù)進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)。

100 因此，我們?yōu)槠湓O(shè)計(jì)了一個(gè)多項(xiàng)式時(shí)間的貪心算法以及一個(gè)將貪心策略和分支限界策略集合在統(tǒng)一框架下的復(fù)合算法。

101 本文討論了復(fù)雜多項(xiàng)式計(jì)算，提出了一種實(shí)現(xiàn)真值表查詢的光學(xué)新方法。

102 文章給出了整數(shù)系多項(xiàng)式有理重根的一個(gè)重要性質(zhì)，主要結(jié)論推廣了整系數(shù)多項(xiàng)式的有理根定理。

103 不過(guò)開(kāi)方，并不能將指數(shù)時(shí)間轉(zhuǎn)換成多項(xiàng)式時(shí)間，只是將指數(shù)冪次減半而已。

104 通過(guò)借助立方體空間預(yù)分發(fā)多項(xiàng)式，基于立方體的密鑰預(yù)分發(fā)方案可同時(shí)具有較高的安全連通概率和安全閥值。

105 多項(xiàng)式理論:一元多項(xiàng)式的除法及因式分解、項(xiàng)式矩陣.

106 應(yīng)注意在構(gòu)造ARMA新息模型時(shí)，必須進(jìn)行多項(xiàng)式矩陣的左素分解，才能得到正確的ARMA新息模型。

107 本文采用一類正交多項(xiàng)式集合作為神經(jīng)元的激勵(lì)函數(shù)，構(gòu)成一個(gè)正交多項(xiàng)式基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

108 一種是“可變參數(shù)內(nèi)插法”，另一種是用契比雪夫多項(xiàng)式對(duì)衛(wèi)星直角坐標(biāo)進(jìn)行高階內(nèi)插的方法。

109 本文從不同種植密度和施氮量對(duì)玉米籽粒產(chǎn)量的影響，建立了二次多項(xiàng)式回歸方程。

110 通過(guò)對(duì)回歸濾波器的計(jì)算復(fù)雜度的研究，尋找使回歸濾波器計(jì)算量最小的正交多項(xiàng)式。

111 整個(gè)處理過(guò)程分為兩步：第一，采用離散正交多項(xiàng)式曲面擬合技術(shù)探測(cè)邊緣位置；第二，運(yùn)用松弛標(biāo)定網(wǎng)突出有意義的邊緣結(jié)構(gòu)和壓縮噪聲邊緣。

112 最后，對(duì)均粘結(jié)應(yīng)力與加載端滑移在下降段的本構(gòu)關(guān)系進(jìn)行了分析，給出可用三次多項(xiàng)式進(jìn)行描述的結(jié)論。

113 一個(gè)圖G的虧格分布，可用虧格多項(xiàng)式的形式表征。

114 通過(guò)Romberg方法進(jìn)行數(shù)值積分，經(jīng)過(guò)數(shù)值擬合，得到笛卡兒坐標(biāo)系下的五次多項(xiàng)式形式流線方程。

115 數(shù)值模擬實(shí)例表明，高次多項(xiàng)式解析造型方法能快速、高效、可靠地設(shè)計(jì)出高性能的超音速大轉(zhuǎn)折初始葉型。

116 利用這一公式建立了常微分方程初值問(wèn)題的正交多項(xiàng)式擬合算法。

117 經(jīng)預(yù)處理后的數(shù)據(jù),運(yùn)用多項(xiàng)式回歸建立了煤炭發(fā)熱量與灰分之間的回歸模型.

117 高考升學(xué)網(wǎng)(在線造句詞典)祝您造句快樂(lè),天天進(jìn)步!

118 研究求解中國(guó)貨郎擔(dān)問(wèn)題最短回路的多項(xiàng)式時(shí)間算法。

119 特別的，對(duì)輪圖中去掉一些連續(xù)弦后所得到的圖的補(bǔ)圖，給出了它的色多項(xiàng)式的計(jì)算公式。

120 將堿金屬原子徑向方程化為廣義拉蓋爾多項(xiàng)式微分方程,方便地求出了堿金屬原子體系的能級(jí)及廣義拉蓋爾多項(xiàng)式表示的徑向波函數(shù).

121 研究了正交多項(xiàng)式回歸在橡膠配方試驗(yàn)中的應(yīng)用，并提出了一種基于解釋結(jié)構(gòu)模型的建模方法。

122 本文指出了弱粘彈性材料結(jié)構(gòu)的特征值是一組有理分式多項(xiàng)式方程的根，并給出了關(guān)于這些有理分式多項(xiàng)式方程根的一個(gè)定理。

123 以價(jià)電子結(jié)構(gòu)為橋梁，通過(guò)多元線性回歸及多項(xiàng)式回歸建立了成份與潤(rùn)濕性的關(guān)系。

124 利用矩陣的秩給出一元多項(xiàng)式整除性的判定定理，同時(shí)給出商式的簡(jiǎn)便求法。

125 試驗(yàn)中采用了三因素三水正交多項(xiàng)式回歸設(shè)計(jì)，并建立了影響再生效果的數(shù)學(xué)模型。

125 高考升學(xué)網(wǎng)-造句應(yīng)有盡有,幾千詞語(yǔ)的造句供您參考!

126 給出一種求解一元多項(xiàng)式的最大公因式新方法。

127 由于考夫曼多項(xiàng)式是由紐結(jié)的投影圖的狀態(tài)多項(xiàng)式來(lái)表示的，所以多項(xiàng)式的次數(shù)就有明顯的特征。

128 本文從恒壓過(guò)濾速率方程出發(fā)，利用多項(xiàng)式回歸的方法求取過(guò)濾常數(shù)，并以一實(shí)例將之與教材中介紹的方法進(jìn)行了比較。

129 傳統(tǒng)的研究方法是采用多元正交多項(xiàng)式回歸參數(shù)優(yōu)化設(shè)計(jì)，通過(guò)獲得一些經(jīng)驗(yàn)公式來(lái)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)研究。

130 一個(gè)圖G的虧格多項(xiàng)式表征了圖G虧格的虧格分布情況。

131 第二步，將已獲得的解在非正交多項(xiàng)式基上進(jìn)行伽遼金投影，通過(guò)求解修正系數(shù)，來(lái)修正原有的計(jì)算結(jié)果。

132 當(dāng)行列式展開(kāi)后,得到一個(gè)多項(xiàng)式,叫它為特征多項(xiàng)式.