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1)  uniformity of thickness distribution
厚度分布均匀性
2)  density distribution uniformity
密度分布均匀性
3)  Uniformity of temperature distribution
温度分布均匀性
4)  thickness uniformity
厚度均匀性
1.
The results of film thickness uniformity showed that this system is capable of depositing uniform films larger than 150 mm in diameter.
本文采用非平衡磁控溅射技术(UBMS)制备了无氢类金刚石膜,并研究了其厚度均匀性。
2.
The effect of deposition parameters such as deposition temperature, pressure and flow rate of hydrogen sulphide, zinc vapor and argon gas on the thickness uniformity of ZnS was studied.
分析了ZnS的沉积过程机理,研究了沉积参数如沉积温度、沉积区压力和硫化氢、锌蒸汽、载气氩气流量对ZnS厚度均匀性的影响规律,提出了改善ZnS厚度均匀性、抑制沉积表面球状物生长的途径。
3.
The thickness uniformity of Al film in coaxial and side-axial deposition modes is also studied comparatively.
为了给脉冲激光沉积(PLD)法沉积大面积均匀薄膜的应用提供相关的理论依据,以纯铝块作为靶材,采用PLD法在同轴和旁轴两种模式下对比研究了A l薄膜的厚度均匀性。
5)  Uniformity of layer thickness
厚度均匀性
1.
The uniformity of layer thickness of DWDM filters is a key point.
用离子束溅射和离子辅助淀积技术制备DWDM滤光片的关键问题是必须获得优良的膜层厚度均匀性。
6)  equilibrium of distribution
分布均匀度
1.
A NPR method based on ant colony algorithm(ACS) with equilibrium of distribution is proposed.
将仿生学引入非真实感绘制过程,提出了基于分布均匀度的非真实感蚁群绘制方法。
补充资料:均匀分布


均匀分布
uniform distribution

  均匀分布(山心谊m业州加血n;paauoMep“oe pac“pe‘皿e邢H“e],在数论中亦称一致分布 一类概率分布的统称,由“等可能结果”的思想到连续情形的推广引起.如同正态分布(加m旧1此-trib丽on)一样,概率论中均匀分布在某些问题中作为确切分布,在另一些问题中作为极限分布出现. 在直线的一个区间上的均匀分布(矩形分布).在区间【“,b],“。,其特征函数为 。(r卜-2一一一。!!”一。,!·、. 诬以D一a) 在10,11上均匀分布的随机变量可由独立随机变量序列X.,XZ,…,以概率l/2取O和1,通过令 x=艺XnZ一” 月~l来构造(X。是X的二进制展开中的数字).随机数X是在【0,11上均匀分布的.这一事实有着重要的统计应用,例如见随机数和伪随机数(mndom an(1哪eudo·。ndom 11山刀比招). 如果两个独立随机变量X,和戈遵从【o,l]上的均匀分布,则创门的和遵从〔O,2]上的所谓三角分布(tnallgthard后颐bLIt幻n),其密度uZ(x)=l一11一x{,对x任10,21;。2(x)=O对x举兀o,21.三个遵从10,1]上均匀分布的独立随机变量和遵从【O,3]以上 扩xZ_/ }二兰-,O蕊x<1. }今 }天-一J瓜X一lj一,/、 }~全一一一二立二立一生二-.1落x<2.〔r,IX万=( }二匕一一‘二生之一一止2一二一匕立二二一一之止-,K,丈飞 t”,x,:u,。J.为密度的分布.一般地,遵从汇O,11上均匀分布的独立变量和X,+二+戈具有密度 l咨,,、‘「nl, “《X,二—2吸一1】『{_{‘X一k,’: 又n一i):k”。LKJ对0(x成n;u。(x)=O,对x必[0,。l;此处 r 9.了>0. 七o,:簇0.当n~的时,和x,+…+x。,在其数学期望。/2处中心化,用标准差、气雨进行尺度变换(即(‘、+…十x。一。/2)/习f万7丽)下趋向于参数为。和1的正态分布(对。=3其近似程度对许多实际问题已经令人满意). 在统计应用中构造具有给定分布F的随机变量的过程基于以下事实:设随机变量Y在10,l]上均匀分布,设分布函数F是连续的且严格递增,则随机变量x之F一‘Y具有分布函数F(在一般情形必须将x定义中的反函数F一’(y)代之以它的一个类比,即令F一’(,)二inf{x:F(x)(夕簇F(x+O)}). 作为极限分布的区间上的均匀分布.下面给出一些由极限产生的〔O,l]上均匀分布的典型例子: l)设X、,XZ,…是具有同样连续分布函数的独立随机变量,则创门的和s。,取模1,即和s,的分数部分{S。
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参考词条