Cтраница 1
Обычный метод решения этой системы состоит в том, что, как уже было сказано, волновые функции нулевого приближения считаются известными, затем строится потенциал в том виде, в котором он входит в уравнение (20.24), а затем из получившегося интегро-дифференциального уравнения определяются новые волновые функции фь. Эти новые волновые функции затем служат исходным пунктом построения следующего приближения. [1]
Обычный метод решения квадратного уравнения путем дополнения трехчлена до полного квадрата является их изобретением. [2]
Обычный метод решения задач динамического программирования состоит в построении сетки в пространстве переменных. Каждый узел сетки представляет собой набор численных значений переменных. Поисковым методом обследуются различные узлы сетки с целью отыскания оптимального узла. Преимуществом этого способа является то, что для него без труда составляется программа, а недостаток состоит в том, что он требует большой затраты машинного времени и достаточного объема памяти, если сетка густая, а число переменных больше, например, четырех. [3]
Обычный метод решения линейных дифференциальных уравнений приводит к системе линейных уравнений. [4]
Обычный метод решения сингулярного интегрального уравнения состоит в регуляризации по Карлеману-Векуа и в последующем численном решении полученного интегрального уравнения Фредгольма второго рода. Такой подход очень трудоемок. В последнее время при решении задач, представляющих интерес для приложений, наибольшее распространение получили прямые методы решения сингулярных интегральных уравнений, которые, минуя регуляризацию, приводят к решению конечных систем алгебраических уравнений. [5]
Второй, более обычный метод решения уравнений [14] или [19], например, при помощи так называемых преобразований Лапласа с чисто математической точки зрения не вызывает возражений. Однако он требует знания явного вида функций Ф ( Р) при комплексных или по крайней мере при отрицательных значениях аргумента. [6]
В отличие от обычных методов решения задач пластичности и ползучести на основе теории течения, в которых процесс нагружения разбивается на ряд сравнительно мелких шагов, на каждом из которых в итерационном процессе обеспечивается выполнение условий равновесия и неразрывности, в рассматриваемом варианте теории итерационный процесс необходим только при переходе от этапа к этапу. [7]
В этом случае, при обычном методе решения, вал подразделяется на п 1 участков теми точками, где размещены диски. [8]
Уравнение (7.6) с граничными условиями (7.7) решается с помощью обычных методов решения дифференциальных уравнений в частных производных. [9]
Теперь следует ясно указать на различие в точках зрения, соответствующих обычному методу решения задачи управления по конечному значению и методу, основанному на линеаризации. [10]
Таким образом, критериальное программирование позволяет определить и ( хя) без предварительного вычисления минимизирующей точки х, что резко отличает этот метод от обычного метода решения задач минимизации, базирующегося на классическом дифференциальном исчислении. [11]
Полное решение последнего уравнения можно найти, применив преобразование Лапласа. Конечно, обычный метод решения дифференциального уравнения может быть также легко применен; для наглядного сравнения обоих методов они будут применены в следующем разделе для нахождения реакции системы второго порядка, подверженной единичной входной функции скорости. [12]
Метод базируется на построении переходного процесса по участкам, на каждом из которых система предполагается линейной, и нелинейный элемент на выходе обеспечивает сигналы, одинаковые по величине и разные по знаку. В отличие от обычного метода решения - дифференциальных уравнений и построения переходных процессов по участкам, когда необходимо определять для каждого участка начальные и конечные условия, настоящий метод требует меньшего времени при построении. [13]
Здесь числа более громоздкие, но задача гораздо легче. Она не имеет целью проверить знание обычных методов решения. Ее можно решить очень просто, если, конечно, экзаменующийся поймет, как это сделать. [14]
Частотные методы анализа и синтеза АУС имеют существенный недостаток, заключающийся в том, что связь между частотными свойствами системы и ее поведением во временной области выражается лишь в неявной форме. Исследование же систем третьего и более высокого порядка на базе обычных методов решения уравнений движения представляет собой весьма трудоемкий процесс, связанный с перебором нескольких вариантов решения, так как этот метод не позволяет непосредственно учитывать влияние отдельных параметров системы на характер ее работы. В связи с этими обстоятельствами за последнее время получил развитие метод корневых годографов, позволяющий осуществлять одновременное исследование частотных и переходных характеристик. Этот метод весьма прост, удобен в применении и обладает большой наглядностью. [15]