Cтраница 1
Метод редукции в том виде, как он здесь изложен, не применяется в реальных вычислениях по двум причинам. Во-первых, он неэкономичен из-за того, что на каждом этапе приходится обращать матрицу Cw общей структуры. Во-вторых, вычисление правых частей по формулам ( 9) неустойчиво. В следующих пунктах будет показано, как можно устранить указанные недостатки метода редукции. [1]
Метод редукции выгодно отличается от метода матричной прогонки не только числом действий, но и требуемой памятью ЭВМ. В тс же время следует еще раз подчеркнуть, что метод редукции можно применять только для решения относительно простых систем уравнений, а именно систем, которые можно записать в виде ( 1) с постоянной матрицей С. [2]
Метод редукции позволяет находить вертикальные составляющие - аппликаты аь и aba ускорения ь и Ьа независимо от вертикальной схемы механизма. Разлагая известную нам аппликату аа заданного ускорения а на составляющие аппликаты аь и аьа, приложенные в точках аь и аьа, находим искомые величины. [3]
Метод редукции к нагруженным дифференциальным уравнениям дает приближенные решения краевых задач, хорошо согласующиеся с их точными. [4]
Метод редукции переменных, представленный в данной главе, является обобщением алгоритма Ахо Ульмана, поскольку связан с системой уравнений и произвольным числом экземпляров переменной, тогда как метод Ахо - Ульмана рассчитан на одно уравнение и один экземпляр переменной. [5]
Метод редукции измерений отличается от многих широко распространенных методов обработки измерений, таких, например, как методы наименьших квадратов и их регуляризованные варианты [3], метод максимальной энтропии [10] и др. [11], в которых решение находится путем минимизации функционалов, не имеющих прямого отношения к погрешности интерпретации измерения. [6]
Метод редукции измерений является основой теории ИВС как средств измерений, рассматриваемой в этой книге. [7]
Этот метод редукции индекса хотя и изяшен. В частности, он требует редукции всего графа целиком. Описываемый далее процесс более эффективен и может применяться к любому локально конечному графу. [8]
Этот метод редукции индекса хотя и изящен, но но очзнь практичен, так как имеет те же недостатки, vro и методы, применяемые в задаче о лабиринте. В частности, он требует редукции всего графа целиком. Описываемый далее процесс более эффективен и может применяться к любому локально конечному графу. [9]
Такой метод автоматической редукции позволяет легко переходить на ЭЦВМ к выбору меньшего базиса, при этом не нарушаются требования о неразрывности. [10]
Применяя метод редукции бесконечной системы с использованием условий типа (5.24), получаем последовательность линейных дифференциальных и характеристических уравнений, соответствующих заданному уровню замыкания. [11]
Группа методов редукции, основанных на аппроксимации Паде, обладает одним существенным недостатком. Редуцирование исходных минимально-фазовых моделей может приводить к неминимально-фазовым моделям. [12]
Применение метода редукции базиса к решению нелинейных задач устойчивости оболочек / / Прикл. [13]
Описанный выше метод редукций с позиции грубой силы не является самым удобным для решения проблемы истинности по нескольким причинам. [14]
Наконец, метод редукции обычно обладает слабой скоростью сходимости. Отмеченные обстоятельства ограничивают область применения вариационных методов, которые требуют для своей реализации мощных ЦЭВМ. Очевидно, что с ростом ресурсов ЦЭВМ соответственно будет возрастать и роль вариационных методов в задачах машинного проектирования электродинамических систем СВЧ. [15]