Cтраница 3
I группа - методы, с помощью которых изменение сезонности происходит на основе эмпирических данных без предварительной обработки. Методы I группы применяются в том случае, если влияние других факторов на изменение спроса является незначительным ( в условиях стабильной экономической ситуации) и если в рядах динамики нет ярко выраженной тенденции роста или убывания, а внутренние колебания на протяжении изучаемого периода происходят вокруг определенного постоянного уровня. [31]
I группа - методы, с помощью которых изменение сезонности происходит на основе эмпирических, данных без предварительной обработки. Методы I группы применяются в том случае, если влияние других факторов на изменение спроса является незначительным ( в условиях стабильной экономической ситуации) и если в рядах динамики нет ярко выраженной тенденции роста или убывания, а внутренние колебания на протяжении изучаемого периода происходят вокруг определенного постоянного уровня. [32]
Отсутствие стандартных методов испытаний привело к тому, что почти каждый исследователь применяет свои образцы и методы испытаний. Этим объясняется то многообразие методов ( образцов, приспособлений и пр. Особенно многочисленны методы группы испытаний при постоянной величине деформации. [33]
Рассмотрим методы минимизации, в которых используются только значения функции и не используются вектор-градиенты или матрицы Гессе. Таким образом, эти методы относятся к группе ( I), упомянутой в начале этой главы. Однако в ряде случаев прямые методы являются единственными практически применимыми. Например, если функция / ( х) имеет разрывы первой производной, то методы группы ( III) оказываются неприменимыми. Если / ( х) задана не в явном виде, а системой уравнений, относящихся к различным подсистемам некоторой системы ( это как раз имеет место при построении моделей реальных систем или процессов), то аналитическое или численное определение производных становится очень сложным или даже невозможным. И в этом случае методы групп ( II) и ( III) неприменимы. Другим случаем, когда методы группы ( I) ( особенно метод случайного поиска, описанный в подпараграфе 4.7.5) могут конкурировать с методами других групп, является случай, когда функция / ( х) обладает несколькими локальными экстремумами. [34]
Информация, подготовленная по методу составной группы затрат, более удобна для принятия экономических решений. Допустим, что в середине года продавец со стороны предлагает цеху по производству микрокомпьютеров аналогичные услуги за 300 дол. Если же обратиться к методу единой группы, согласно которому себестоимость работы составляет 450 дол. По методу составной группы показаны 200 дол. [35]
Рассмотрим методы минимизации, в которых используются только значения функции и не используются вектор-градиенты или матрицы Гессе. Таким образом, эти методы относятся к группе ( I), упомянутой в начале этой главы. Однако в ряде случаев прямые методы являются единственными практически применимыми. Например, если функция / ( х) имеет разрывы первой производной, то методы группы ( III) оказываются неприменимыми. Если / ( х) задана не в явном виде, а системой уравнений, относящихся к различным подсистемам некоторой системы ( это как раз имеет место при построении моделей реальных систем или процессов), то аналитическое или численное определение производных становится очень сложным или даже невозможным. И в этом случае методы групп ( II) и ( III) неприменимы. Другим случаем, когда методы группы ( I) ( особенно метод случайного поиска, описанный в подпараграфе 4.7.5) могут конкурировать с методами других групп, является случай, когда функция / ( х) обладает несколькими локальными экстремумами. [36]
Рассмотрим методы минимизации, в которых используются только значения функции и не используются вектор-градиенты или матрицы Гессе. Таким образом, эти методы относятся к группе ( I), упомянутой в начале этой главы. Однако в ряде случаев прямые методы являются единственными практически применимыми. Например, если функция / ( х) имеет разрывы первой производной, то методы группы ( III) оказываются неприменимыми. Если / ( х) задана не в явном виде, а системой уравнений, относящихся к различным подсистемам некоторой системы ( это как раз имеет место при построении моделей реальных систем или процессов), то аналитическое или численное определение производных становится очень сложным или даже невозможным. И в этом случае методы групп ( II) и ( III) неприменимы. Другим случаем, когда методы группы ( I) ( особенно метод случайного поиска, описанный в подпараграфе 4.7.5) могут конкурировать с методами других групп, является случай, когда функция / ( х) обладает несколькими локальными экстремумами. [37]