Метода - редукция
Cтраница 2
Как показали специальные исследования [390], в применении к таким системам метод редукции дает последовательность результатов, не сходящихся к решению бесконечной системы. В силу этого найденное решение (3.5.2), (3.5.4) - (3.5.7) требует дополнительных преобразований, которые свели бы его к корректному и эффективному аппарату для анализа поставленной краевой задачи. Заслуга авторов работы [283] состоит в том, что такое исследование они провели с большой тщательностью. [16]
В настоящей главе дается обоснование некоторых проекционных методов ( в частности, метода редукции) в применении к интегральному оператору Винера - Хопфа и его дискретному аналогу. Обоснование этих методов проводится сперва для функции от абстрактных односторонне обратимых операторов. И только потом отсюда выводится их применимость к различным конкретным типам уравнений Винера - Хоифа. [17]
В § 5 рассмотрено еще несколько важных моделей, для кторых разработаны методы редукции, в том числе в диалоге с исследователем, и показано, каким образом в случае недостаточной надежности модель может быть уточнена с помощью тестовых измерений. [18]
Далее рассмотрим способ учета приоритетов локальных критериев эффективности, используемый при решении задач оптимизации методами редукции. [19]
Регулярность системы (7.2.34), свободные члены которой удовлетворяют условиям (7.2.39), позволяет использовать для нахождения ее главного решения метод редукции. Однако в своей обычной формулировке [19] этот метод недостаточно эффективен. [20]
С другой стороны, нетрудно показать, что эта система вполне регулярна, откуда опять вытекает возможность применения к ней метода редукции. [21]
Оценивая методы скаляризации векторных моделей оптимизации в целом, заметим, что, на наш взгляд, в классе задач оптимизации несущих конструкций методы редукции предпочтительнее методов целевого функционала, поскольку требования к показателям функциональности таких конструкций, как правило, могут быть определены вполне однозначно. [22]
Вторая часть тома посвящена изложению теории оптимизации систем автоматического управления. Достаточно подробно рассмотрены методы редукции задач оптимального управления к задачам конечномерной оптимизации. Переход к конечномерному описанию непрерывных задач открывает перспективу для использования аппарата нелинейного программирования. [23]
Итак, приближенное решение вариационных задач статистической динамики по методу множителей Лагранжа для простейших нелинейных систем обеспечивает высокий уровень точности уже при учете моментных соотношений второго порядка. В отличие от метода редукции уравнения относительно моментных функций здесь удовлетворяются не приближенно, а в строгом соответствии с совместной плотностью вероятности фазовых переменных. При этом форма распределения выбирается не произвольно, а на основе вариационного принципа максимума энтропии. Однако построение дальнейших приближений, которые могут потребоваться для системы с существенными нелинейностями, связано с громоздкими вычислениями. Привлечение моментных соотношений более высокого порядка приводит к усложнению выражения для р и резкому увеличению машинного времени на реализацию численного алгоритма. В связи с этим ниже рассмотрены другие варианты прямого метода решения вариационных задач, более удобные для практической реализации. [24]
При необходимости всегда можно перейти от одной формы модели к другой. Это позволяет, например, методы редукции, специально разработанные для моделей в пространстве состояний, применить и для передаточной функции и наоборот. Для этого предварительно следует произвести преобразование формы модели. [25]
Одна из них включает в себя методы редукции, которые сохраняют значимые инварианты исходной системы. [26]
Заметим, что неизвестные силовые факторы - поперечная сила So и изгибающий момент Л - Jj - представляют собой реакцию стенки, которая защемляет левый конец балки. Это дает основание утверждать, что методы редукции краевых задач плоского изгиба можно рассматривать как способы определения реакций опор балок с помощью АВМ. [27]
В этой главе рассматривается применение метода расщепления к одной из весьма актуальных областей математической физики - теории переноса излучения. На одной из задач теории переноса иллюстрируются методы редукции сложных задач к простейшим, легко реализуемым на ЭВМ. [28]
 |
Статические характеристики схемы одноотсчетного СД - СТ при малых 6 с учетом неидеальности магнитной системы. [29] |
Для повышения точности измерительных схем на сельсинах применяют методы электрической и механической редукции, которые в отношении их статических характеристик при идеальном редукторе с передаточным отношением tp не отличаются друг от друга. [30]
Страницы: 1 2 3