Cтраница 1
Достоверность решения предлагается проверить читателю аналитическим методом. [1]
Достоверность решения выяснена путем экзамена. [2]
Для достоверности решения этой задачи были использованы два подхода. Первый, разработанный С. А. Кабри-цем, состоял в использовании изложенного в параграфе 14.2 вариационного подхода. [3]
Чтобы судить о достоверности решения некоторого варианта расчетов, целесообразно выдать из машины не официальные документы ( выдача которых является трудоемким и дорогостоящим процессом), а только один или несколько итоговых показателей. Поэтому программы счета, кроме выполнения обычных действий, должны также выдавать результаты в рабочем виде для проверок, отладок и предварительных оценок достоверности решения. [4]
Таким образом, достоверность решения задач обработки неполных и противоречивых данных диагностических экспериментов зависит от объема дополнительной информации о диагностируемой цепи и возможности формализации этой информации. При этом особую ценность имеет информация о топологической структуре цепи, наличие которой, как показано в § 8.9, позволяет решать задачи диагностики даже при минимальном числе экспериментов. [5]
Следовательно, для повышения достоверности решения и снижения величины риска часто требуется дополнительная информация, на приобретение которой необходимы финансовые вложения. [6]
Последний подход к обоснованию достоверности решений используется сравнительно мало и в некоторой степени труден для изложения. В сущности, этот подход заключается в применении процедур Монте-Карло, применяющих генераторы случайных чисел, для создания наборов данных с основными характеристиками, соответствующими характеристикам реальных данных, но не содержащих кластеров. Одни и те же методы кластеризации употребляются как к реальным данным, так и к искусственным, а полученные решения сравниваются с помощью подходящих методов. [7]
В [225] рассмотрена проблема достоверности решения обратной задачи с использованием данных ММР в более общем виде. Показано, что источником погрешности искомых параметров являются не только погрешности используемых экспериментальных данных ( как это предполагали в [220, 221] при численном эксперименте), но и погрешности результатов анализа экспериментальных данных ( вторичные экспериментальные результаты), являющиеся результатом обработки их в соответствии с теоретическими функциональными соотношениями. [8]
В заключении заметим, что достоверность решения задач рассматриваемого типа зависит от объема и качества привлекаемой дополнительной информации, которая всегда есть у исследователя, главное - правильно ее формализовать. [9]
Чтобы установить надлежащий критерий для оценки достоверности решений весьма косоугольных систем, следует сначала развить математическую теорию совместности линейных систем, а затем соответственно видоизменить ее для применения к вопросу о физической допустимости данной системы линейных уравнений. [10]
Чтобы установить надлежащий критерий для оценки достоверности решений весьма косоугольных систем, следует сначала развить математическую теорию совместности линейных систем, а затем соответственно видоизменить ее для применения к вопросу о физической допустимости данной системы линейных уравнений. [11]
Сила внешнего обоснования заключается в том, что оно непосредственно проверяет достоверность кластерного решения по отношению к подходящему критерию. Одной из причин, почему этот подход к проверке достоверности решения редко используется в исследованиях с кластерным анализом, является высокая стоимость методологического планирования сбора данных для рассматриваемого критерия. Другая вероятная причина заключается в чисто исследовательском ( поисковом) характере работ, где необходим кластерный анализ. Отсутствие разработанной теории, сопровождающей весь процесс создания классификации, не позволяет выделить группу внешних критериев, соответствующих целям исследования. Однако кластерные решения, успешно прошедшие проверку на достоверность, по сравнению с прочими решениями намного ценнее. [12]
Из рассмотренного следует такой качественный вывод: правильно выбранная система контроля повышает, достоверность решения задач системой управления. [13]
Процедуры, включенные в данную категорию, вероятно, считаются лучшими среди способов обоснования достоверности кластерного решения, но, к сожалению, этот подход мало использовался, несмотря на его потенциальные возможности. По существу, процедура заключается в проведении теста значимости, с помощью которого сравниваются кластеры по признакам, не применявшимся при получении кластерного решения. [14]
Модульное построение устройств, а также самих ЦВМ и ВС, позволяет за счет снижения их производительности повысить достоверность решения задач путем одновременного решения частей задачи на нескольких операционных блоках или устройствах. [15]