In this paper, we prove another claim of Hong stating that 270 is the secondleast primitive singular number.
近几年来,由于在数论,特别是在整数矩阵的理论研究上的需要,寻找本原奇异数受到了许多数学家的关注。
The traditional irregular data identification methods process data in a very rough way and can t produce precise results.
针对传统的奇异数据识别和修正方法对数据处理粗糙,难以精确处理奇异数据的缺点,提出了一种基于小波分析的奇异数据识别及修正方法,该方法利用小波分析在时域和频域同时具有良好的局部化性质,对信号具有"显微"的特性,首先对信号进行小波分析,提取出表征随机噪声的高频分量,再结合概率统计的思想对高频分量信号进行分析,确定奇异数据的发生时刻,最后剔除奇异数据,采用线性插值方法进行补充修正。
In this paper, we prove another claim of Hong stating that 270 is the secondleast primitive singular number.
近几年来,由于在数论,特别是在整数矩阵的理论研究上的需要,寻找本原奇异数受到了许多数学家的关注。
In order to solve the problem of low efficiency in the topological reconstruction of the multi-strange baryons such as Ξ-、Ω,etc.
为了解决Ξ-、Ω等多奇异数重子鉴别效率低的问题,拟用人工神经网络来进行鉴别。
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