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評分第一:由於不需要進行波前測量,係統中不需要采用波前傳感器,也無需進行波前重構,而是以成像清晰度和接受光能量為性能指標直接作為算法優化的目標函數,降低瞭係統和算法的復雜性[3]。
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編輯本段
評分書很好,價格不高,購買和送貨都很方便,可以開發票,非常滿意。
評分第二:所有驅動單元控製信號並行計算,使得未來極高分辨率的波前校正成為可能。對於傳統的波前傳感技術來說,高分辨率的波前校正其波前重構的計算量也是相當巨大的。此時,像清晰化自適應光學係統由於校正算法簡單,對這樣的波前校正器件則具有更好的適應性[3]。
評分在現代的管理科學、工程技術、社會經濟、交通運輸、金融保險等諸多領域都存在著大量的最優化問題。與此同時,這些領域又毋庸置疑地存在著人為的模糊性或客觀的隨機性。然而一個復雜的決策問題通常處在這兩種不確定性因素混閤的環境之中,模糊隨機性就是一種具體的體現。那麼,模糊隨機環境下如何建立機會測度理論?如何建立單階段和多階段模糊隨機優化模型?又如何采用逼近方法求解這些優化模型?本書分彆迴答瞭這些問題。該書將介紹模糊隨機優化理論的最新研究成果,包括模糊隨機環境下的平均機會理論、靜態模糊隨機規劃、具有補償問題的兩階段模糊隨機規劃、優化模型的逼近方法及其收斂性等問題。本書可作為應用數學專業高年級大學生和運籌學與控製論專業研究生教材,也可作為從事運籌學、管理科學及信息科學研究的高校教師和科技人員的參考書。
評分第一:由於不需要進行波前測量,係統中不需要采用波前傳感器,也無需進行波前重構,而是以成像清晰度和接受光能量為性能指標直接作為算法優化的目標函數,降低瞭係統和算法的復雜性[3]。
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