Выбираемый метод

Cтраница 2

Однако выбираемый метод зависит от тех целей обучения, достижения которых хочет тот, кто его выбирает. Обучающие функции, которые представлены деятельностью преподавателей, соответствуют стадиям учебного процесса, описанным выше, и могут помочь Вам при выборе методов. [16]

Указанные тестовые функции хорошо характеризуют стратегические аспекты алгоритмов и мало-свойства алгоритмов с точки зрения размерности пространства параметров. При большом числе оптимизируемых переменных в задаче необходимо оценивать качество выбираемого метода именно с точки зрения многомерности. [17]

Зависимость вероятной ошибки / [ В ] 0 от времени t. [18]

Приведенные выше обсуждение и графики зависимостей дают качественное представление о влиянии ошибок в каждой из экспериментально определяемых переменных на ошибку определения начальной концентрации В в смеси. Выбор оптимальных условий в каждом конкретном случае требует строгого учета указанных соотношений с тем, чтобы, зная величину ошибки в каждой из переменных, можно было бы по уравнению ( 5) рассчитать вероятную ошибку. Эта средневзвешенная ошибка и дает основание судить о том, применим или нет выбираемый метод для анализа данной смеси. На рис. 45 представлен график зависимости вероятной ошибки Л [ В ] 0 от времени для одного из случаев, so взятого в качестве примера. На этом графике мы проиллюстрируем, как применяют предложенный метод анализа ошибок для конкретной системы. [19]

Распространенной ошибкой является недостаточное внимание к доброкачественности исходных данных. Самый точный построенный с затратой большого труда численный метод может быть в значительной мере обесценен, если воспользоваться не вполне верными исходными данными или данными, имеющими низкую точность. Поэтому важно, чтобы выбираемый метод решения задачи был рассчитан на введение в него таких данных, которые можно реально получить с нужной достоверностью. Следует иметь в виду, что некоторые более точные методы, учитывающие большее число факторов и более тонко отражающие физические зависимости, могут быть более чувствительны к погрешностям исходных данных, чем методы грубые. Следовательно, если получить точные данные невозможно, целесообразно видоизменить метод получения количественных результатов, быть может загрубить его и упростить с тем, чтобы труд, связанный с применением метода высокой точности, не оказался неоправданным. [20]

Страницы: 1 2