1.主要研究了用迭代法求解增生算子紧扰动方程。

2.本文分别采用悬链线方法和集中质量法建立锚泊线的静力平衡方程，给出了离散模型和迭代的计算步骤。

3.而后采用一种通过粒子群算法对迭代控制器参数进行约束和优化求解来优化迭代学习律，形成优化的迭代学习的综合控制方案。

4.利用锥理论和非对称迭代方法，讨论了不具有连续性和紧性条件的增算子方程解的存在唯一性。

5.首先，快速浏览一下迭代计划视图，以确定您充分理解了当前的任务分配情况。

6.

7.您还能够随机化迭代之间的延迟。

8.在此模型的基础上，用神经网络迭代法从测得的天线温度反演了隐身涂层材料的的相对介电常数、相对磁导率。

9.我们说迭代方法的价值在于降低项目风险，因此利用争取的度量加强管理使团队能够将其付诸于行动之中。

10.这个方法建立了多路径交通分配和反推模型，设计了反推模型的迭代算法，并进行了算法分析。

11.此法在流体动压轴承优化设计时，在逐步寻优进行全过程大循环的迭代中特别有效。

12.最小二乘法的计算方法简单，不涉及求导、积分、迭代，适合编写计算程序，且可直接得到最接近参考圆的圆心位置坐标。

13.典则TSVD方法是求解线性不适定问题的一个好正则化方法，而采用二分法结合反迭代法能有效数值实现典则TSVD方法。

14.我强烈推荐在您的项目中遵循一种迭代的部署过程，这使得您能在大约几周内了解从概念到系统的运行，而不需要几个月甚至几年。

15.后面的迭代更加促进了构建子系统集成，是实际系统或模型则依赖于标准单元的个数。

16.第二个例子将展示如何查找某一客户以及该客户的所有相关订单，为了更改状态属性，需要对它们进行迭代。

17.团队成员还可以拿到那些工作项，并且将它们分配到迭代计划中。

18.在此基础上，再采用九区图方法调整配电网的无功电压，进行迭代，逐层进行无功优化直到问题收敛。

19.推荐采用的自适应压力迭代法有利于计算速度的提高。

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21.因此迭代法的研究是非常重要和必要的。

22.例如，这个项目包括多个软件版本或者一个版本有多次迭代。

23.这个范型会激励更为迭代和敏捷的开发，业务管理者和IT部门也会有更紧密的协作。

24.自组织的团队将决定他们可以在某个迭代中实现需求的哪个部分，并将决定由谁负责该实现。

25.迭代重点强调小组以可预言的方式向利益关系者交付增量值。

26.讨论了水平电偶极子源的各场分量等效电阻率的定义及其迭代算法。

27.推荐采用的自适应压力迭代法有利于计算速度的提高。

28.彭家湾和五里冲的很多回迁户跟老舍一样,人生的第一个迭代,以获得宏立城集团的征地补偿而宣告完胜。

29.在该迭代过程中，团队成员为E1中指定的特性构建最初的操作能力，为个人和家庭成员生成稳定的在线支付产品。

30.以轨道半径和轨道倾角为未知量依据星下点轨迹要求条件构建了非线性方程组，但直接求解过于复杂，采取迭代的方法解决。

31.他们可能还要能够精确的定义他们在这六周迭代中的工作水平。

32.与常用的电流源为场源的有限元法相比，不需要用电流进行迭代，从而减少非线性涡流场计算的迭代次数。

33.自组织的团队将决定他们可以在某个迭代中实现需求的哪个部分，并将决定由谁负责该实现。

34.通过研究三角形多面体模型节点偏导数的计算方法，对目标函数进行线性化处理，形成了计算机自动迭代修改模型体的技术。

35.使用三视图的几何关系，避免了传统迭代重建中两视图几何关系的不确定性。

36.在团队中的所有测试人员都要完成执行测试的这些过程，然后将结果和测试日志记录提交到给定迭代的数据库之中。

37.提出一类强非线性动力系统的叠加迭代谐波平衡法.

38.在特征点的提取阶段通过利用先验知识的迭代法得到二值化阈值，然后依据轮廓特征排除非特征点。

39.复合函数是高等数学的重要内容之一，而不动点迭代是理工科学生要求掌握的一个基本概念。

40.例如，创建迭代记录，然后命名为“1”和“2”，依此类推。

41.讨论了迭代收敛性和渐近收敛性质。

42.迭代法可以使我们周期性地提供应用程序的进展，让我们的客户感到满意。

43.针对LPC参数量化过程的多级VQ码书设计中顺序与迭代顺序设计算法收敛速度较慢这一缺点，提出了一种新的顽健多级VQ的联合码书设计方案。

44.您还能够随机化迭代之间的延迟。

45.提出一种基于分形集和迭代函数系统的多层子块匹配图像压缩算法。

46.压力工具在第一个迭代之后的每个测试运行中都会用到。

47.由于该解法所形成的系数矩阵是阶数较低的实矩阵，而且在迭代过程中只需进行一次消元或分解，从而显著降低了计算机内存和计算时间。

48.返回值用于在每个后续的迭代上初始化小计.

49.而后采用一种通过粒子群算法对迭代控制器参数进行约束和优化求解来优化迭代学习律，形成优化的迭代学习的综合控制方案。

50.该算法采用求解约束极值问题的可行方向策略，在迭代过程中综合考虑了目标函数和极限状态曲面方程的影响。