Cтраница 2
Расчет конста нт устойчивости и коэффициентов ег чаще всего проводят на ЭВМ методом минимизации дисперсии. [16]
Как было показано ранее, декомпозиция критерия статической оптимизации приводит на уровне локальной стабилизации к критериям минимизации дисперсии регулирования основных технологических параметров ( в том числе выходных) при стабилизации их среднего значения на некотором оптимальном уровне. Возможные варианты выбора этих оптимальных средних значений были рассмотрены нами выше. Они предусматривают наличие полной математической модели. Однако на уровне создания локальных систем она обычно является очень приближенной и не позволяет в полной мере решить такую задачу. Вместе с тем опыт создания различных систем автоматического регулирования позволяет ( в совокупности с соображениями профессионально-технического характера) почти однозначно приступать к построению систем стабилизации конверсии и одного из качественных показателей на выходе из последнего аппарата полимеризационной батареи. [17]
Поэтому если задано общее число наблюдений, то можно решить задачу [1] распределения числа наблюдений между экспериментальными точками для минимизации дисперсии в некоторой точке симплекса. [18]
Варимакс ( varimax): метод получения ортогонального решения, который сводится к упрощению факторной структуры с использованием критерия минимизации дисперсии столбца матрицы факторного отображения. [19]
Как и ранее, для выполнения условий максимизации W ( ту, туч - следует обеспечить выполнение подчиненных критериев (V.14) минимизации дисперсии стабилизируемых параметров. [20]
Так как лгтр практически постоянна, то условие (6.51) сводится к более простому: М [ Х ък ( 0 ] min т - е - к необходимости минимизации дисперсии выходного сигнала. [21]
В § 7 будет показано, что в достаточно широком классе случаев расчет систем сглаживания и прогноза по сложным критериям качества, определяемым целью управления, сводится к решению более простых задач, связанных с минимизацией дисперсии, и к вычислению параметров дополнительного искусственного рассеивания. Синтез соответствующих систем сглаживания и прогноза может бить, таким образом, сведен к использованию некоторых стандартных фильтров и генераторов случайных шумов. [22]
Еще одно доказательство существования пересоединения на дневной стороне было найдено Соннерапом ( Sonnerup, 1971a) вскоре после открытия Обри эрозии дневной стороны. Используя критерий минимизации дисперсии для обработки данных магнитометра Explorer 12, Соннерап обнаружил, что существует компонента магнитного поля, перпендикулярная магнитопаузе. В закрытой магнитосфере нормальная к магнитопаузе компонента везде равна нулю, но в открытой магнитосфере нормальная компонента не может быть равна нулю нигде, за исключением одной нулевой точки. [23]
Разработка математического аппарата геостатистики основана на двух подходах к исследованию пространственных переменных - транзитивной теории и теории случайных функций. Оптимальная в смысле минимизации дисперсии оценка месторождений базируется на разработанной в геостатистике процедуре крайгинга. [24]
Что касается дисперсий оценок, то они уменьшаются с ростом ПВМФ. Поэтому минимизация смещений и минимизация дисперсий в данном случае являются противоречивыми задачами. Тем не менее, существует достаточно широкий диапазон ПВМФ, который обеспечивает хорошее качество оценок. Эксперименты показали, что наилучшие оценки получаются при выборе ПВМФ из диапазона ( 0.08 - г - 0.15) t, где t - время установления переходного процесса. [25]
ПР, но с ростом рН она увеличивается. Константы равновесия по зависимости растворимости от рН находят в общем случае методом минимизации дисперсии на ЭВМ. [26]
В общем случае константы равновесия по зависимости растворимости от рН находят методом минимизации дисперсии на ЭВМ. [27]
Теперь, имея три составляющие регионализированной переменной, определенные вариограммой, мы можем определить веса, необходимые для выполнения интерполяции в локальных окрестностях. Однако, в отличие от ОВР, веса для интерполяции в пределах окрестностей выбираются с целью минимизации дисперсии оценки для всех комбинаций отсчетов высоты. Эта дисперсия может быть получена непосредственно из модели, по которой была прежде создана вариограмма. [28]
Ограничение дисперсии в форме ( 97) правомерно для ли-нейных систем автоматического управления технологическими процессами и, следовательно, для таких систем не всякие требования по точности могут быть практически реализованы. Поэтому, если требования по точности выходного управляющего сигнала достаточно жестки, то задача синтеза системы должна решаться с точки зрения минимизации дисперсии выходной величины и определения соответствующей оптимальной передаточной функции системы активного контроля. [29]
Этот критерий имеет ряд недостатков. Во-первых, он так же страдает от смещения малых выборок, как и регресии. Во-вторых, он скорее основан на минимизации дисперсии остатков, чем на максимизации стационарности. Однако смещение малой выборки не должно быть проблемой в случае с финансовыми временными рядами, так как размер выборок там обычно достаточно велик. [30]