Большее допущение

Cтраница 2

Кривая затухающей апериодической составляющей тока ВКЗ, построенная в полулогарифмической сетке координат, также с большими допущениями аппроксимируется одной прямой. Практика требует все большего повышения точности расчетов переходных процессов электрических машин, в частности уточненного расчета тока ВКЗ, потерь и усилий, действующих на обмотки машины. Все это требует уточнения широко распространенных методов исследования машин переменного тока на базе уравнений Парка - Горева. Математика позволяет произвести такие уточнения с помощью частотного метода, основанного на свойствах интеграла Фурье и преобразований Карсона - Хевисайда. [16]

Огибающая периодической составляющей тока статора при внезапном трехфазном коротком замыкании синхронной машины в полулогарифмической системе координат. [17]

Кривая затухающей апериодической составляющей тока внезапного короткого замыкания, построенная в полулогарифмической системе координат, также с большими допущениями аппроксимируется одной прямой. [18]

В силу сложности связей между этапами и параллельности их выполнения имеет место зависимость переходных вероятностей от предыдущих состояний, поэтому описать процесс алгоритмизации однородными цепями Маркова можно лишь при очень больших допущениях. В связи с этим более справедливо представить процесс алгоритмизации как кусочно-однородный процесс Маркова. [19]

Подставляя выражения потокосцеплений (2.52) - (2.57) в (2.51), получим уравнения напряжений обобщенной машины в заторможенных трехфазных координатах, позволяющие решать целый ряд задач, которые уравнениями двухфазной машины описываются с большими допущениями. [20]

В силу сложности связей между этапами Ai и Л / и параллельности выполнения этапов имеет место зависимость переходных вероятностей Р ( А, А - от предыдущих состояний, и поэтому описать процесс алгоритмизации однородными цепями Маркова можно лишь при очень больших допущениях. [21]

В то же время, физико-химический подход в целом малоконструктивен в смысле производства таких кинетических зависимостей, которые содержали бы экспериментально наблюдаемые макроскопические величины и позволили бы быстро и обоснованно строить математическую модель кинетики изучаемого сложного процесса, вычислить константы кинетических уравнений, определить наблюдаемые порядки реакций. Дело в том, что квантово-химические расчеты элементарных актов проводятся с большими допущениями, а физико-химический эксперимент обычно выполняют для простых смесей в стерильных условиях при низких давлениях и температурах, далеко не соответствующих условиям протекания сложного многокомпонентного химического процесса в реакторе. [22]

Наиболее полными должны быть исследования, связанные с решением технико-экономических задач. Несмотря на отсутствие в условиях проектирования сети достаточно точных данных о нагрузках, большие допущения в методике расчетов могут приводить к недопустимо большим ошибкам. [23]

Схема статистической модели. [24]

Иногда случайность предопределена самой физической сущностью явлений, в других случаях сказывается неполнота информации о данной величине фактора или инструментарий не позволяет исследователю получить всю необходимую информацию. Наконец, неопределенность может возникнуть потому, что модель действительного процесса выбрана с большими допущениями или ошибками. [25]

Формулы получены в работах [111-113] при введении следующих ограничений: все частицы смеси имеют одинаковый объем, число частиц в пробе значительно больше единицы н лначшслыю меньше, чем в обшей массе смеси, т.е. опробуемый материал представляет собой совокупность, отдельных зерен ( частнп, гранул), образующих по терминологии математической статистки рандомизированную систему. Полученные формулы не учитывают реальных эффектов, которые возникают в процессе гомогенизации, когда однородность материала является результатом двух процессов - смешения и расслоения и полученный материал с очень большими допущениями можно рассматривать как рандомизированную систему с известным распределением анализируемого компонента. Для большинства систем, как это показано в работе [80], то не выполняется. [26]

Очень трудно выполнить аналитический расчет электростатического поля в аппарате. С неменьшими трудностями сталкиваются и при непосредственном измерении электростатических полей. Поэтому аналитические расчеты основаны на больших допущениях и дают ориентировочные значения. [27]

Дробящая способность шарошечного долота обусловлена перекатыванием шарошек с зуба на зуб. При этом происходит вертикальное перемещение корпуса долота и связанного с ним бурильного инструмента. Потенциальная энергия перемещающегося и сжатого в вертикальном направлении низа бурильного-инструмента является источником динамического воздействия долота на забой скважины. Теоретическое решение задачи о динамике работы долота возможно только с большими допущениями и дает лишь качественную картину. А поэтому для практических целей используются прямые измерения. [28]

Таким образом, все перечисленные выше факторы снижают для пористой среды критическое значение параметра ReT. В сумме и в отдельности они приводят к плавному переходу режима фильтрации от чисто ламинарного до вполне сформировавшегося турбулентного режима и вызывают его значительно быстрее, чем это наблюдается в единичных щелях или трубах. Выявить из этой гаммы фактор, превалирующий для данной пористой среды, пока невозможно. Если для фиктивного грунта, составленного из гладких, полированных шариков, можно в первом приближении относительную микрошероховатость приравнять нулю, то пренебречь оставшимися факторами даже при больших допущениях практически нельзя. Это еще в большей степени относится ко всем другим образцам пористой среды, с которыми были проведены экспериментальные исследования режимов фильтрации. Для этих образцов нельзя пренебречь и относительной микрошероховатостью, не говоря уже о других факторах. [29]

Развитие искусственных нейронных сетей вдохновляется биологией. То есть рассматривая сетевые конфигурации и алгоритмы, исследователи мыслят их в терминах организации мозговой деятельности. Но на этом аналогия может и закончиться. Наши знания о работе мозга столь ограничены, что мало бы нашлось руководящих ориентиров для тех, кто стал бы ему подражать. Поэтому разработчикам сетей приходится выходить за пределы современных биологических знаний в поисках структур, способных выполнять полезные функции. Во многих случаях это приводит к необходимости отказа от биологического правдоподобия, мозг становится просто метафорой, и создаются сети, невозможные в живой материи или требующие неправдоподобно больших допущений об анатомии и функционировании мозга. [30]

Страницы: 1 2 3