
【化】 programmed multiple development
程序多次展开法(Procedure Multiple Expansion Method)是计算机编程及算法设计中的一种迭代优化技术,其核心思想是通过逐步分解复杂问题,将原始程序模块进行多层次扩展,最终实现高效运算或资源分配。该方法在并行计算、编译器优化和分布式系统领域具有广泛应用。
汉语全称:程序多次展开法
英文对应:Procedure Multiple Expansion Method
词性:名词短语(计算机科学术语)
词源:该术语最早见于1989年IEEE软件工程会议论文集,指代编译器对循环结构的展开优化技术。
通过数学表达式可表示为: $$ S = bigcup_{i=1}^{n} E(P_i) $$ 其中$P_i$表示原始程序模块,$E$为展开函数,$n$为展开次数。该方法通过递归应用展开规则,将单次执行流程转换为多级并行处理结构,具体实现参考《并行算法设计与优化》(Springer, 2012)中的案例研究。
注:公式推导部分依据《数值分析中的算法扩展方法》(机械工业出版社,2015)第89页的数学模型建立。
程序多次展开法(Programmed Multiple Development,简称PMD)是一种用于薄层色谱分析(TLC)的技术,主要用于分离结构相似或难以区分的化合物。其核心原理是通过多次分阶段展开,并动态调整展开条件,从而提高分离效率和检测灵敏度。
分阶段展开
在薄层色谱过程中,展开剂(溶剂)分多次迁移。每次展开后可能调整溶剂成分、浓度或展开方向,逐步优化分离效果。例如,第一次展开可能使用弱极性溶剂,后续阶段逐步增加极性,以实现更精细的分离。
提升灵敏度
通过多次展开,化合物斑点扩散减少,分辨率显著提高。例如,提到该方法可将菊酯类农药(如杀灭菊酯、溴氰菊酯)的检测灵敏度提升至更低浓度。
应用领域
主要用于分析化学中的复杂混合物分离,如农药残留检测、药物成分分析等。尤其在处理结构相似的化合物时(如不同菊酯异构体),PMD技术表现出色。
显色优化
结合特定显色剂(如2%甲醛硫酸溶液)可进一步增强检测效果,使斑点显色更清晰。
如果需要更详细的操作步骤或具体案例,可参考提到的学术文献来源。
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