Cтраница 1
Неявные методы и, в частности, рассмотренный комбинированный метод целесообразно использовать только при переменной величине шага. Действительно, при заметных скоростях изменения фазовых переменных погрешность остается в допустимых пределах только при малых шагах, в квазистатических режимах шаг может быть во много раз больше. [1]
Неявные методы таких ограничений или вообще не имеют, или эти ограничения значительно слабее. [2]
Полностью неявные методы широко используются для небольших задач о конусообразовании. В этом случае в течение одного временного шага через ячейку малого размера вблизи ствола скважины протекают большие объемы флюидов. [3]
Но неявные методы обладают более высокой устойчивостью, чем явные, что позволяет применять их для решения плохо обусловленных систем обыкновенных дифференциальных уравнений, характерных для большинства технических объектов. Явные методы интегрирования в таких случаях часто оказываются неприемлемыми либо из-за неустойчивости вычислительного процесса, либо из-за слишком малых шагов интегрирования. [4]
Хотя неявные методы имеют большую локальную точность по сравнению с явными, нахождение каждого значения xi p более трудоемко. Поэтому заранее нельзя утверждать, что использование неявных формул предпочтительнее по сравнению с явными, так же как нельзя утверждать и обратное. [5]
Выписанные выше неявные методы содержат искомое значение нелинейно, поэтому для их реализации необходимо применять итерационные методы. [6]
В неявных методах при этом вновь начинает соблюдаться условие x () n is6Xn i, a IB явных - условие ЛАгр. [7]
В неявных методах чаще всего используется следующий алгоритм изменения шага. [8]
Имеются также неявные методы. [9]
Существуют также неявные методы решения гиперболических уравнений, не подверженные неустойчивости. Неявные методы и соответствующие способы нахождения решений мы обсудим в разд. [10]
Прогноз в неявных методах играет двоякую роль. Во-первых, необходимость в соответствии с (7.47) решать на каждом шаге дискретизированную систему ОДУ относительно xn i порождает около каждой точки х 1 некоторую область сходимости 6х 1 численного метода решения. [11]
В САПР распространены неявные методы трапеций и Гира, а в отдельных случаях применяют явный метод Эйлера. [12]
К противоположному классу относятся неявные методы, когда необходимо решить сначала некоторую линейную подсистему для всего подмножества компонент, прежде чем может быть определена одна компонента. [13]
По затратам машинной памяти неявные методы уступают явным, так как здесь нужно хранить дополнительные массивы ненулевых элементов матрицы Якоби и массивы, содержащие информацию о распределении этих элементов по строкам и столбцам. Учитывая также большую сложность программной реализации алгоритмов метода разреженных матриц, следует заключить, что для машин с малым объемом оперативной памяти ( до 8 - Ю3 ячеек) более предпочтительны явные методы. [14]
Высший уровень абстракции использует неявные методы программирования, когда роботосистема сама ответственна за принятие решений для достижения поставленной цели, основанных на понимании объектов, с которыми она работает. Программы этого уровня связаны с относительными положениями и движениями лишь объектов, перемещаемых во время выполнения работы, а не робота и даже не рабочего органа. Языки объектного уровня используют символьные описания манипулятора, рабочего пространства и объектов, включенных в задачу для определения положений, перемещений и действий. [15]