Метода - регуляризация
Cтраница 2
X) решении некорректно поставленных задан и методы регуляризации. [16]
Интересно отметить, что наш метод близок к методу аналитической регуляризации, предложенному в 1968 г. Спиром [77] для описания ренормируемых теорий с полиномиальными лагранжианами. Там степени про-пагаторов также рассматриваются как комплексные числа, а на заключительном этапе вычислений делается аналитическое продолжение к целочисленным значениям. [17]
Устойчивые ( регулярные) модификации метода собственных функций дают методы регуляризации и квазирешений. [18]
Голда или число шагов % по параметру а в методе регуляризации Тихонова % рг-признак: 1 - метод Голда, 1.1 - график на каждой итерации % 2 - метод Тихонова, 2.1 - график на каждом шаге % Точные решения ut ( это должен быть вектор-столбец из m чисел % и для выполнения должно быть открыто только одно из решений): 7.1 ut [ t ( l: m / 2) ( t ( m / 2 l): - h: 3 h / 2) ]; % m должно быть четным. [19]
В работе [476] рассмотрена проекционная реализация ( по Ритцу) метода регуляризации Тихонова применительно к двухмерному интегральному уравнению Фредгольма I рода. [20]
Печать a, Iga и решения уа ( s) в методе регуляризации Тихонова. [21]
Большинство из описанных методов решения систем уравнений с плохо обусловленной матрицей относится к методам регуляризации. [22]
Большинство из описанных выше методов решения систем уравнений с плохо обусловленной матрицей относится к методам регуляризации. [23]
Печать значений a, Iga и относительной погрешности решения уа в пространстве L2 в методе регуляризации Тихонова. [24]
Печать значений a, Iga и относительной погрешности решения ул в пространстве С в методе регуляризации Тихонова. [25]
 |
Разложение сложного контура на составляющие. Модельный расчет с вводом 1 % - ной погрешности в / ( о. [26] |
Таким образом, анализ вычислительных затрат - памяти и времени ЭВМ - проведенный применительно к методам дескриптивной регуляризации в работе [148], показывает, что они сравнимы с аналогичными затратами, необходимыми для минимизации конечномерных квадра-тических задач без ограничений методом сопряженных градиентов. [27]
В заключение отметим, что развитая в общей форме теория сглаживания, конечно, полностью эквивалентна некоторому методу регуляризации некорректно поставленных задач. [28]
Выбор такого компакта ( определение числа членов разложения) - проблема, эквивалентная определению константы регуляризации в методе регуляризации. [29]
Теперь векторные тождества Уорда удовлетворяются, тогда как аксиальное тождество Уорда содержит аномалию, которую невозможно исключить ни в одном методе регуляризации. Действительно, в размерной регуляризации косвенным указанием на существование аномалии уже являлось упомянутое выше отсутствие возможности построить обобщение матрицы уйна случай d измерений. Повторяя вышепроведенные расчеты в случае массивных фер-мионов т ф Q, мы видим, что аксиальная аномалия не меняется. [30]
Страницы: 1 2 3 4