Cтраница 1
Вычисление ах при отрицательном х сводится к вычислению ах при положительном х в силу формулы: a - - x - - t являющейся определением степени при отрицательном показателе. [1]
Однако вычисление ах по нему затруднено тем, что вместо средних квадра-гических погрешностей параметров at, т а обычно бывают заданы только относительные допуски ( в процентах) Д / 0; Дц. [2]
Для удобства вычислений Ах округляют. Окончательное число интервалов уточняется так, чтобы совокупность интервалов перекрывала всю область от лг ин до лгмакс - Подсчитывается число элементов, попавших в каждый интервал, и их отношение к общему числу элементов. [3]
Вычисление ах при отрицательном х сводится к вычислению ах при положительном х в силу формулы: a - - x - - t являющейся определением степени при отрицательном показателе. [4]
Величины т, и о % называются средними квадратичными отклонениями, они характеризуют разброс значений вокруг средних значений МТи MX величин Т и X соответственно. Вычисление ах вручную довольно утомительно, особенно для больших массивов данных. [5]
Если Az zA, и z известен, то естественно было бы в дальнейшем работать с А-1, сужением А на инвариантное подпространство z - L. Конечно, вычисление произведения A-i-x стоит по меньшей мере стольких же затрат, что и вычисление Ах, сколько бы собственных векторов ни было удалено; это неизбежное следствие использования исходной матрицы А. [6]