Cтраница 1
Методы решения обратной задачи термо упругости аналогичны рассмотренным выше. Но здесь необходимо отметить, что построение альтернирующего итерационного процесса в этой задаче невозможно ввиду специфики граничных условий, задаваемых на поверхности измерений. Задача не сводится к некоторой корректно-поставленной, минуя использование процедуры регуляризации или конструктивного выделения компактного множества корректности, на котором возможен поиск искомого решения. В то же время рассматриваемая задача характеризуется тем обстоятельством, что искомая величина является скалярной величиной, а отклик ее проявляется в виде тензорной величины. Это весьма благоприятное обстоятельство, позволяющее во многих случаях получать устойчивые приближения, не пользуясь методом регуляризации. Используя же регуляризацию, можно в широких пределах варьировать эффективную зону измерений, сужая ее до тех пределов, с которых начинает сказываться неустойчивость алгоритма регуляризации. [1]
Методы решения обратной задачи термоупругости аналогичны рассмотренным выше. Но здесь необходимо отметить, что построение альтернирующего итерационного процесса в этой задаче невозможно ввиду специфики граничных условий, задаваемых на поверхности измерений. Задача не сводится к некоторой корректно-поставленной, минуя использование процедуры регуляризации или конструктивного выделения компактного множества корректности, на котором возможен поиск искомого решения. В то же время рассматриваемая задача характеризуется тем обстоятельством, что искомая величина является скалярной величиной, а отклик ее проявляется в виде тензорной величины. Это весьма благоприятное обстоятельство, позволяющее во многих случаях получать устойчивые приближения, не пользуясь методом регуляризации. Используя же регуляризацию, можно в широких пределах варьировать эффективную зону измерений, сужая ее до тех пределов, с которых начинает сказываться неустойчивость алгоритма регуляризации. [2]
Развиты методы решения обратной задачи в QSAR ( реконструкции химических структур по заданному интервалу значений свойства) на основе моделей связи свойства как с базисными наборами фрагментных дескрипторов, так и с некоторыми типами топологических индексов. [3]
Развиты методы решения обратных задач А. Все большее применение получают методы решения обратных задач аэрозольной оптики для восстановления микрофиз. [4]
Приведенные выше методы решения обратных задач о положениях в явном виде позволяют строить эффективные алгоритмы управления роботами, а также являются основой для последующих кинематических и динамических расчетов манипуляторов. [5]
Числен ные методы решения обратных задач астрофизики. [6]
Таким образом, методы решения граничных обратных задач должны учитывать высокую чувствительность результатов к различного рода погрешностям. В противном случае легко получить решение, весьма далекое от истинного. Одним из перспективных направлений в решении ОЗТ является приведение их к экстремальным постановкам и использование численных методов теории оптимизации. [7]
Рассмотренные в монографии методы решения обратных задач иллюстрируются рядом примеров. В частности, четвертая глава полностью посвящена постановке и решению конкретных обратных задач, связанных с реальными проблемами контроля и управления процессами нефтегазодобычи. [8]
Приемлемые для практики методы решения обратных задач такого типа в общем виде отсутствуют. [9]
В связи с этим методы решения обратных задач, основанные на применении преобразования Лапласа, находят весьма широкое применение. [10]
Ниже рассмотрим примеры и методы решения обратных задач манипуляторов, имеющих особые структуры или число вращательных пар, меньшее шести. [11]
Применительно к задачам теории разработки газовых месторождений методы решения обратных задач рассмотрены в работе [28], где для уточнения параметров пласта используется градиентная процедура. Этот метод принимается нами за основу в данной главе. [12]
Приблизительно в это же время Лейбниц сводит воедино методы решения обратной задачи о касательных ( Сс839), причем вслед за Декартом пробует подойти к ней, пользуясь вспомогательным уравнением с двумя равными корнями ( Сс 823, 833, 839, 1125), и убеждается, что этот метод недостаточен. [13]
Начиная с 30 - х годов получили развитие методы решения обратных задач теории аналитических функций. Эти методы были применены, в частности, к построению теоретических профилей по заданному распределению скоростей ( в Германии В. [14]
Выбор критерия зависит от того, будет ли применяться редукция данных ( методы решения обратных задач С. [15]