變量的造句怎麼寫

那麼，這個變量的類型是什麼？

隨機變量的加權平均值是期望值。

在外生變量的影響下，博弈者的力量此消彼長，引起均衡改變和體制變革。

循環的重數和循環變量的初值、終值與步長能任意改變.

生產定額,預算約束等等可以限制變量的變化範圍.

_腳本中要訪問的全局和內核變量的聲明。

在辦法外遞減局部變量，速度是最速的。簡直取在函數中調用局部變量的快度相稱。

同時，對隨機變量的優化應用亦做了扼要説明。

上下文變量的名稱一定不能包含任何“%”符號。

通過在平面中連接每個變量的三個交點可形成輻*圖形，這樣每個變量形成一個三角形。

我們需要複製該變量的值以使創建新的變量更加簡單，因此繼續下一步，將該變量的值複製到剪貼板。

接近平均數的二階矩；平均值隨機變量的偏差的平方的期待值。

矩，動差任意變量的正整數功效的期望值。第一個矩是分配的平均數

String變量的存在使得編寫更多交互的程序變得簡單而且有助於糾正認為數據就是數字的傾向。

所以我們用概率密度的概念來描述,連續型隨機變量的情況。

而且，這還不能處理那些沒有文檔化的環境變量的問題。

全局變量的數量是有限的，這樣我們就可以在報表初始化時聲明它們了。

然後後面的一些代碼,把變量類型變為了字符串，我可能不會通過實際*作,去取得實際的變量的類型，但是這並不是我想要的類型,而且對我來説把類型，變回去也很困難。

這種潛在變量的多樣*促使jQuery創建了一種廣義函數來訪問它們。

在酉不變模意義下，得出了典則相關變量的一個極大值定理和一個極小值定理。

類型系統最出*的方面在於，在運行時，XSLT處理器實際上會根據變量的類型檢查變量值，並在不匹配的時候（包括其多樣*）發出*告。

當兩個變量的比值互相影響時，如有了一個確定的速度，它可被理解為當分母在其區間內變化時分子也相應地變化。

由於模型的目標函數中含有隨機變量的積分，模型的最優*條件之一就是積分的可積*。

或在編譯時收到幾個關於已不用的變量的*告，但是我相信它們是無害的，可以忽略它們。

你,你們有更多的詩歌,淺海,變量的變化.

本質上，變量的*作*定義是如何或用什麼辦法測量變量的描述。

定義了油層壓力關於空間變量的正交積分變換.

它只有關於每個變量的偏導數。

讀取和寫入原子變量與讀取和寫入對可變變量的訪問具有相同的存取語義。

該方法應用於多粘菌素的發酵生產過程中，實現了狀態變量的在線預估與控制變量的在線優化。

默認情況下，變量的範圍是變量第一次被分配到的函數的內部，如果它的第一次分配出現在任何函數的外部，那麼它就是全局變量。

目的結合肺癌危險因素研究中變量的篩選過程，探討在涉及較多自變量的大型多元迴歸分析中，.變量間多重共線*的診斷和處理方法。

並且，在優化過程中根據二進制變量的權重係數逐步確定離散變量的取值，實現了離散變量在優化過程中的逐次歸整。

關聯於任一頂點的各邊所附帶的流通變量的代數和為零.

傾向得分通過平衡各組的協變量的方法，用於降低選擇偏倚.

文中給出了模糊隨機變量的熵的變換結果，同時對模糊互信息也進行了論述。

吉布斯相律告訴你,*變量的數目,給定約束之後。

寄存器的數量在每個處理器當中都是固定的，所以在程序的某個特定的位置，可以保存在寄存器中的變量的數量是有限制的。

在這樣的情況下，RUP變量的選擇可以圍繞預期的輔助項目計劃的工件分佈來考慮。

隨機變量的方差衡量隨機變量值與期望值偏離的程度。

在楊氏模量、金屬線脹係數實驗中，微小形變量的測量是關鍵環節。

對於基於三基*的多變量的**顯示,*不存在類似於兩基*的多變量的**顯示算法.

但為簡潔起見，通常不會指定變量的包限定詞。

為解決由於控制變量離散*導致系統輸出振盪的問題，提出使用模糊中心法合成控制量輸出，實現了控制變量的連續調節。

聲明用於循環控制變量的數組時不能使用初始大小的值。

或許是你的一個全局變量的初始化代碼裏有些問題，或者是一個在你的入口點函數中，申明的變量，導致程序崩潰。

他現在把變量叫做流，變量的變化率叫做流數。

雖然我們做過的每個項目中的變量的數量不同，但差不多都是每個崗位15~30個變量。

對離散變量的析架尺寸優化問題，本文提出了採用多目標規劃的思想、將離散變量優化和連續變量優化結合起來的求解方法。

如果找不到任何匹配，Seam就會收到解析該變量的請求。

有關重定向變量的更多信息，請參見本文中的重定向變量一節。

REOPT綁定選項將影響其中包含參數標記或主機變量的語句的優化。

如果您適當地限制了變量的範圍並且減少實例變量的使用，則可以減少此類對象保留。

3方差的*定義是隨機變量的二次中心矩，與期望值之差的平方的加權平均值。