什么是多尺度法?
多尺度法是在平均法的基础上发展起来的一种近似解析方法。平均法是利用两种不同的时间尺度，将系统的振动分解为快变和慢变两种过程。将标志运动的主要参数，如振幅和初相角，在快变过程的每个周期内平均化，然后着重讨论其慢变过程。为了提高平均法的计算精度，可以将时间尺度划分的更为精细，由此发展为二十世纪六十年代的多尺度法。
计算机中的顺序查询，随机查询，直接查询什么意思？
计算机中的顺序查询是指：是按照序列原有顺序对数组进行遍历比较查询的基本查找算法。对于任意一个序列以及一个给定的元素，将给定元素与序列中元素依次比较，直到找出与给定关键字相同的元素，或者将序列中的元素与其都比较完为止。计算机中的随机查询是指：从数据中随机抽出一个数字跟5比较，比如第一次随机抽到了4跟5比较，然后再随机抽一个3跟5比较，不断的随机抽然后比较，最终找到结果。计算机中的直接查询是指：基于启发式方法的只利用目标函数值信息的无约束优化方法，如坐标轮换法、鲍威尔法，称为直接搜索法。因为直接搜索法既不需要计算也不要逼近导数，他们常常被描述成“导数无关”。扩展资料：直接查询法一般被分为三类，许多在应用文献中提到的新方法都是这三种方法的基本原理的改进版本。分为：模式搜索法、单纯形法、搜索方向集适应法。模式搜索法（Pattern search）用一系列的点模式考虑目标函数的行为的试探位移来刻划。所有都依赖于有理格。试探位移由当前迭代邻近网格的点访问的系统策略组成。在戴维森的 ANL 5990[2]延期的序言中，他描述了最基础的一种模式搜索算法，由于这么简单而没有归类。单纯形搜索法（Simplex search）由指导搜索的简单策略刻划。第一个单纯形方法是在 1962 年由 Spendley et al.[3]在论文中提出的。他们是由于早期的直接搜索法在任何地方都需要 2n 到 2n 个目标估值完成叠代改进的搜索的事实。搜索方向集适应法，最后一个经典方法的家族包括 Rosenbrock 和 Powell 的方法，称作搜索方向集适应法（Methods with adaptive sets of search directions）。这些算法试图利用在搜索过程中获得的函数曲率的信息构造方向来加速搜索。参考资料来源：百度百科-直接搜索法参考资料来源：百度百科-顺序查询
