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1)  partial differential equation
偏微分方程
1.
Forced oscillation for solutions of systems of high order nonlinear neutral type partial differential equations with delays;
高阶非线性中立型时滞偏微分方程系统解的强迫振动性
2.
Using of the partial differential equation in working holes of boxes;
偏微分方程在箱体孔系加工中的应用
3.
A forth-order partial differential equation used for image denoising;
用于图像去噪的一个四阶偏微分方程
2)  Partial differential equations
偏微分方程
1.
Image denoising method on surface of steel strip based on partial differential equations;
基于偏微分方程的带钢表面图像去噪方法
2.
Variable step explicit difference method for parabolic partial differential equations;
抛物型偏微分方程的变步长显式差分解法
3.
SAR image segmentation method with multiple regions based on partial differential equations;
基于偏微分方程的多区域SAR图像分割方法研究
3)  PDE
偏微分方程
1.
A Noise Removal Method Using Coupling Adaptive Fidelity Term Based on PDE s;
一种基于偏微分方程的耦合自适应图像平滑方法
2.
Method of defogging image of outdoor scenes based on PDE;
基于偏微分方程的户外图像去雾方法
3.
An Optimal Stopping Criterion for Image Smoothing Model Based on PDE;
偏微分方程图像平滑模型的一种最优停止准则
4)  partial differential equation(PDE)
偏微分方程
1.
To solve the problem of dim target detection with lower signal to noise/clutter ratios,an image enhancement algorithm was developed by improving the traditional Perona & Malik diffusion model based on partial differential equation(PDE).
为解决低对比度弱目标单帧检测率较低的问题,提出一种基于偏微分方程(PDE)的弱目标增强算法,对传统的P-M各向异性扩散模型进行改进,在扩散函数中引入锐化因子,通过选取适当的梯度门限和锐化强度参数,自适应地平滑背景和增强弱目标。
2.
Wavelet and Partial Differential Equation(PDE) are the main methods in removing image noise.
小波方法和偏微分方程方法是图像去噪中的主要方法。
3.
The paper illustrates a function of describing image restoration based on Partial Differential Equation(PDE),and deduces new PDE image restoration model.
首先基于偏微分方程(PDE)提出一个描述图像复原的泛函,并推导出新的PDE图像复原模型,该模型不仅复原效果良好,而且能较好地保持图像的特征。
5)  PDEs
偏微分方程
1.
Restoration for lossy character image using PDEs;
有损字符图像复原的偏微分方程方法
2.
PDEs Applied in Image Denoising;
偏微分方程在图像去噪中的应用
3.
A Method for Image Smoothing Based on PDEs;
一种基于偏微分方程的图像平滑方法
6)  partial differential difference equation
偏微分差分方程
补充资料:偏微分方程
偏微分方程
partial differential equation

   含有未知函数及其各阶偏导数的方程。如(!!!P0353_1余类此)
   uta2uxxuyyuzz)=0(1)其中uuxyzt)为未知函数,xyzt是自变量。18世纪,数学家们已开始用偏微分方程来研究问题。方程(1)便是用来描述热的传导规律的。1746年,J.LeR.达朗贝尔给出了一维波动方程(两端固定的弦的振动问题):
   !!!P0353_2由于弦的两端固定,故在x=0和xl处(l为弦的长度)应满足边界条件:
   u(0,t)=0   ult)=0
    t≥0(3)又当t=0时的状态,即初始条件是
   u(0,x)=jx)  ut(0,x)=ψx)(4)
   一般,每个偏微分方程有许多解,且含有任意函数,一阶方程的解含有一个任意函数,二阶方程的解含有两个任意函数,例如(2)有解ufxat)+gxat),其中fx)、gη)是二次可微的函数。通常,更注重求满足某些附加条件的特解:未知函数在初始时刻所满足的条件叫初始条件  ,如(4),在所给区域边界上所满足的条件叫边界条件,如(3),初始条件和边界条件统称定解条件,这都要由实际问题来确定。求方程满足初始条件的定解问题叫初值问题或柯西问题,只含边界条件的定解问题叫边值问题,既有初始条件,又有边界条件的问题称为初边值问题或混合问题。如果某个解,当定解条件中的量变化不大时,解的变化也不大,就称解连续依赖于定解条件。若定解问题的解存在、唯一且连续依赖于定解条件,就称定解问题为适定的或称问题的提法是正确的。
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参考词条