Cтраница 1
Метод решения системы уравнений (2.211) - (2.214), описывающей процесс кристаллизации в аппаратах типа DTB, аналогичен методу, разработанному ранее. [1]
Метод решения системы уравнений ( 17) зависит от вида аппроксимирующих функций. [2]
Метод решения системы уравнений типа (2.257) - (2.259) аналогичен методу, подробно разработанному выше. [3]
Предлагается метод решения системы уравнений, описывающих непрерывный процесс полимеризации бутадиена на кобальтовом катализаторе, используемый для изучения влияния реакции полиприсоединения макромолекул на процесс полимеризации при получении синтетического каучука на кобальтовом катализаторе в каскаде двух реакторов непрерывного действия с введением в систему этилена. [4]
Описанный выше метод решения систем уравнений с плохо обусловленными матрицами особенно эффективен в случае, когда априорная информация представлена в виде каких-либо сведений о структурных особенностях искомого решения; например, когда известны базисные функции Wj, и решение представимо в виде разложения по небольшому числу этих функций. Такая ситуация часто имеет место в задачах цифровой обработки сигналов. [5]
При выборе метода решения системы уравнений математического описания обычно руководствуются требованиями обеспечения максимальной быстроты получения решения, надежной сходимостью алгоритма решения к истинному и минимальной памяти ЭВМ. При этом должна обеспечиваться заданная точность решения. [6]
Если имеется некоторый метод решения системы уравнений и нужно повысить точность, то можно воспользоваться следующим приемом. Подставим в уравнение найденные величины х и вычислим разности, используя двойную точность. Затем снова решим систему уравнений, подставляя полученные разности в правые части уравнений. Сумма нового решения со старым дает более точное решение. [7]
Отсюда понятно название метода решения системы уравнений (1.21) - (1.23) - метода прогонки. [8]
Отсюда понятно название метода решения системы уравнений (5.45) - (5.47) - метода прогонки. [9]
Большинство из описанных выше методов решения систем уравнений с плохо обусловленной матрицей относится к методам регуляризации. [10]
Выше, при изложении метода решения системы уравнений ( 1), мы указывали, что ее решения инвариантны относительно изменений характеристик сплошной среды. Из этого положения следует, что, располагая данной моделью газопровода, можно изучать на ней нестационарные процессы движения газа в трубопроводе независимо от его гидравлических и геометрических параметров. [11]
Значительное влияние на выбор метода решения системы уравнений математического описания и решение задач оптимизации оказывает конкретный вид уравнений математического описания. Для характеристики свойств разных объектов моделирования обычно применяют: конечные алгебраические или трансцендентные уравнения, обыкновенные дифференциальные, дифференциальные в частных производных и интегральные уравнения. Последний тип - интегральные уравнения - сравнительно редко встречается в задачах математического моделирования объектов химической технологии, в связи с чем указанные уравнения ниже не приводятся. [12]
Значительное влияние на выбор метода решения системы уравнений математического описания и решение задач оптимизации оказывает конкретный вид - уравнений математического описания. [13]
В алгоритме 1.1 был описан метод решения системы уравнений вида Ах Ь с положительно определенной матрицей А, основанный на схеме Холецкого. Полученное решение может иметь недостаточную точность, если матрица А плохо обусловлена. Его можно уточнить ( при условии, что точность представления коэффициентов в вычислительной машине не приводит к вырожденности матрицы) с помощью итерационной процедуры, в которой на каждом шаге используется результат разложения по схеме Холецкого. [14]
В MATLAB имеется обширный арсенал методов решения систем уравнений (5.2) методом исключения Гаусса. [15]