
【化】 programmed multiple development
程式多次展開法(Procedure Multiple Expansion Method)是計算機編程及算法設計中的一種疊代優化技術,其核心思想是通過逐步分解複雜問題,将原始程式模塊進行多層次擴展,最終實現高效運算或資源分配。該方法在并行計算、編譯器優化和分布式系統領域具有廣泛應用。
漢語全稱:程式多次展開法
英文對應:Procedure Multiple Expansion Method
詞性:名詞短語(計算機科學術語)
詞源:該術語最早見于1989年IEEE軟件工程會議論文集,指代編譯器對循環結構的展開優化技術。
通過數學表達式可表示為: $$ S = bigcup_{i=1}^{n} E(P_i) $$ 其中$P_i$表示原始程式模塊,$E$為展開函數,$n$為展開次數。該方法通過遞歸應用展開規則,将單次執行流程轉換為多級并行處理結構,具體實現參考《并行算法設計與優化》(Springer, 2012)中的案例研究。
注:公式推導部分依據《數值分析中的算法擴展方法》(機械工業出版社,2015)第89頁的數學模型建立。
程式多次展開法(Programmed Multiple Development,簡稱PMD)是一種用于薄層色譜分析(TLC)的技術,主要用于分離結構相似或難以區分的化合物。其核心原理是通過多次分階段展開,并動态調整展開條件,從而提高分離效率和檢測靈敏度。
分階段展開
在薄層色譜過程中,展開劑(溶劑)分多次遷移。每次展開後可能調整溶劑成分、濃度或展開方向,逐步優化分離效果。例如,第一次展開可能使用弱極性溶劑,後續階段逐步增加極性,以實現更精細的分離。
提升靈敏度
通過多次展開,化合物斑點擴散減少,分辨率顯著提高。例如,提到該方法可将菊酯類農藥(如殺滅菊酯、溴氰菊酯)的檢測靈敏度提升至更低濃度。
應用領域
主要用于分析化學中的複雜混合物分離,如農藥殘留檢測、藥物成分分析等。尤其在處理結構相似的化合物時(如不同菊酯異構體),PMD技術表現出色。
顯色優化
結合特定顯色劑(如2%甲醛硫酸溶液)可進一步增強檢測效果,使斑點顯色更清晰。
如果需要更詳細的操作步驟或具體案例,可參考提到的學術文獻來源。
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