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具有标量顶点校正的QHD中的手征Dirac-Hartree-Fock
逼近
由(σ,ω,π)量子hadrodynamics(QHD)的有效模型生成的自洽手性Dirac-Hartree-Fock(CDHF)近似被扩展为包括Lorentz标量自洽顶点校正。 标量顶点校正使用QHD和Bethe-Salpeter方程的自洽性构造,并且所得的顶点校正在图解上等效于称为Hedin-Dirac-Hartree-Fock(HDHF)的自洽Hedin
逼近
。 (σ,ω,π)量子动力学的有效模型将热力学一致性和密度泛函理论(DFT)的要求保持在良好的近似值。 HDFT近似适用于核物质和中子星的性质。
2024-03-02 08:05:32
1.09MB
热力学一致性
密度泛函理论
1
逼近
GI/G/1休假排队
逼近
GI/G/1休假排队,崔妮林,郭永江, 本文讨论了一类GI/G/1休假排队系统. 首先用
逼近
的方法研究了一类独立同分布随机变量序列,得到了泛函大数定律与泛函中心极限定理的
2024-02-26 22:44:05
335KB
首发论文
1
matlab开发-利用工具箱实现神经网络的功能
逼近
matlab开发-利用工具箱实现神经网络的功能
逼近
。此代码实现了错误学习算法的基本反向传播
2024-01-23 20:03:27
119KB
1
基于AHP-TOPSIS评判模型的硫化矿石自燃倾向性评价
为了探索硫化矿石的自燃倾向性评价新方法,尝试利用AHP-TOPSIS综合评判模型对新疆某高硫铜矿矿石的自燃倾向性进行评价。选取样品的氧化增重率、自热点和自燃点作为矿石自燃倾向性的3个主要影响因素,利用AHP法和TOPSIS法对这3个因素进行了分析,结果表明:利用AHP法得到这3种因素的权重分别为0.493、0.196、0.311;结合TOPSIS法,运用AHP-TOPSIS综合评判模型得到该矿矿石的自燃倾向性等级,评价结果符合矿山实际情况。
2024-01-11 11:05:27
188KB
层次分析法
逼近理想解排序法
硫化矿石
自燃倾向性
1
MMC最近电平
逼近
调制仿真_逆变_模块化多电平_环流_多电平_谐波电压_
对基于模块化多电平换流器作为逆变器采用最近电平
逼近
调制模式时的谐波分量进行分析,选取逆变器上、下桥臂电流,相间环流及交流输出电压波形作为研究 对象,通过理论推导出上、下桥臂电流主要具有直流分量、基波分量及 2 次谐波分量;相 间环流仅含有偶次谐波;交流输出电压波形仅含有奇次谐波。
2024-01-11 00:47:59
434KB
模块化多电平
谐波电压
12位逐次
逼近
寄存器型ADC转换器设计
12位逐次
逼近
寄存器型ADC转换器设计,描述了逐次
逼近
ADC设计方法、关键技术
2024-01-09 13:32:43
1.82MB
逐次逼近
ADC
1
svd算法matlab代码-randQB_auto:固定QB分解的固定精度低秩矩阵
逼近
svd算法matlab代码randQB_auto 固定精度低秩矩阵
逼近
的随机QB分解。 该软件包包括用于randQB_EI和randQB_FP算法的Matlab代码。 它们是用于固定精度低秩矩阵
逼近
的有效随机算法。 还包括Yu Wenjian,Yu Gu和Li Yaohang Li撰写的“固定精度低秩矩阵
逼近
的有效随机算法”一文中用于运行实验的测试用例和脚本。 主要算法 randQB_EI_auto.m-randQB_EI算法的固定精度版本 randQB_FP_auto.m-randQB_EI算法的固定精度版本 randQB_EI_k.m-randQB_EI算法的固定秩版本 randQB_FP_k.m-randQB_EI算法的固定秩版本 randQB_FP_svd.m-使用randQB_FP算法计算k位截断的SVD 辅助比较算法 basicQB.m-[1]中的基本randQB算法(固定排名) randQB_b_k.m-[2]中被阻止的randQB算法(固定排名) AdpRangeFinder.m-自适应随机测距仪算法(固定精度)[1] singlePass2011.m-[1]中的单
2023-06-07 12:47:27
17.28MB
系统开源
1
Orthogonal Polynomials
介绍正交多项式及
逼近
论的知识,从三角多项式和代数多项式两个方面介绍。
2023-04-14 11:03:07
3.69MB
正交多项式
逼近论
1
dsp-lagrange-approximation:使用多项式的函数
逼近
拉格朗日近似 作为数字信号处理课程项目的一部分完成的工作。 拉格朗日插值 最优多项式
逼近
范围缩小 子区间划分 参考 第 26 章,
2023-04-05 16:00:22
2KB
MATLAB
1
基于三角曲面的渐进迭代
逼近
生成算法
渐进迭代
逼近
(简称PIA)是一种直观有效的数据拟合方法。经典的PIA方法要求曲面控制顶点的个数等于拟合数据点的个数,并不适用于大量数据的拟合。为了改造经典PIA方法,特别研究了使用最频繁的三角曲面用PIA来生成的算法,并重点考虑实际中最常用的低次情形。证明了低次(n=2,3,4)非均匀三角 bezier曲面具有最小二乘渐进迭代
逼近
(简称 LSPIA性质,并且迭代得到的三角 Bezier曲面序列的极限就是数据点的最小二乘拟合。同时,还提供了如何选择合适的权值使得迭代拥有最快收敛速度的方法。实例验证了最小二乘PIA方法的有效性。
2023-03-02 14:03:18
759KB
数据结构数据处理算法
1
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