迭代的

converge

收敛

迭代(Numerical Iteration)过程未能收敛(Converge)等,都是可能的计算误差来源.CAE工程师应具备足够的物理观念与经验去区分特殊的分析结果是数值误差所导致的人为产物(Artifact)或是真实可能会出现的物理现象.在建构几何模型上,

fractal

分形

图中作为全息图工作原功能层B是一层高折射率介质层,它和纸具有上述两个特性的图形亦称为分形图形."分形"(fractal)这个名词是1975年美国IBM公司的B.Mandelbrot创造出激光全息防伪技术中的迭代函数系统(IFS)变换

generalized

泛化

迭代器(iterators)由指针(Pointers)泛化(generalized)而来,并且根据其指向的对象(objects)的类型被参数化(parameterized). 这仅仅是个开端. 各自独立的容器类型泛化成序列式(sequence)和关联式(associative)容器,相似的容器拥有相似的功能.

inspect

检验

这意味着终结(唯一、静态的)既定过程,取而代之的是一种建立在检验(inspect)和调整(adapt)文化之上的,"由每个团队每 4 周创造出一种新过程"的过程文化. 每个团队可以制定、拥有和演进属于他们自己的 4 周过程. 每次迭代结束时,

least square

最小二乘法

采用最小二乘法(Least Square)估计信道时域矢量,通过离散傅里叶变换(DFF)得到相应的OFDM信道的频域特性,由迭代算法对信号进行联合检测和干扰抵消. 仿真结果表明,信道估计结果能够达到较高的精度,误码率也接近有循环前缀的OFDM无线通信系统.

mutation

变异

它也是从随机解出发,通过迭代寻找最优解,它也是通过适应度来评价解的品质. 但是它比遗传算法规则更为简单,它没有遗传算法的"交叉"(Crossover) 和"变异"(Mutation) 操作. 它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优.

collective ownership

集体所有

由于最初阶段的分组是面向功能,因此此时我们并未意识到集体所有 (collective ownership) ,也没有意识到代码的保护. 从第一迭代期开始,进行在线集成,参见[2]这是一个概念工作时间:因为我们希望客户在场. 于是我们会花另外的时间来满足最后期限.

preconditioning

预处理

电力系统潮流计算中,对潮流雅可比矩阵进行预处理(preconditioning)的改进算法能提高算法的收敛性并能加快迭代收敛的速度;其中,预处理矩阵的选择是关键.通过应用Matlab对目前几种潮流计算预处理方法进行了仿真计算分析.仿真结果表明,

reallocation

重新分配

其中有一个必要重要的概念就是capacity,当你向vector中插入元素时,如果超过了分配的容量,那么就要重新分配(reallocation),但是这将导致不好效果:(1)重新分配将导致vector中元素的引用(reference)、指针(pointer)、迭代器(iterator)变得无效.

singularity

奇异性

此一模型在预测上无可避免必会导致较大的误差.此外,在求解理论模型时所应用的数值解法也是另一个误差来源.数值计算时由於方法使用不当,几何模型建立不良造成的奇异性(Singularity),以及数值迭代(Numerical Iteration)过程未能收敛(Converge)等,

tram stop：(有轨)电车车站

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Jaish-e-Mohammad,JEM：穆罕默德军

16. 乌兹别克斯坦伊斯兰运动Islamic Movement of Uzbekistan,IMU | 17. 穆罕默德军Jaish-e-Mohammad,JEM | 18. 伊斯兰祈祷团Jemaah Islamiya Organization,JI