Минимизация - функционал
Cтраница 2
При минимизации функционала используется множество функций элементов дискретизированной области. [16]
Для минимизации функционала f ( x), если он ограничен снизу на Е, воспользуемся методом Ритца. [17]
Для минимизации функционала (7.31) целесообразно использовать итерационный алгоритм с аналитической аппроксимацией функционалов на каждой итерации, изложенный выше. [18]
 |
Алгоритм определения формы представления минимизируемой функции. [19] |
При минимизации функционалов необходимо записывать еще номер функции j и какой-либо знак, означающий наличие или отсутствие инверсии данной функции. Здесь для упрощения записи эти символы по умолчанию опущены. [20]
При минимизации прпоритето-порождающего функционала F ( n) на множестве & n ( G) построенная цепь С однозначно определяет оптимальную перестановку пп. [21]
При минимизации функционала среднего риска по ограниченному множеству эмпирических данных различаются два направления исследования: классическое направление, основанное на методах параметрической статистики, и направление, основанное на минимизации эмпирического риска. [22]
Задача минимизации функционала (5.40) на множестве возможных разделений / объектов на т групп является задачей дискретного программирования. [23]
Задача минимизации функционала (7.26) ничем не отли чается от рассмотренной, и мы можем применить для ее реше ния те же самые рассуждения, которые мы только что исполь зовали. [24]
Задача минимизации функционала (4.505) с ограничениями (4.500), (4.501), (4.506) эквивалентна задаче разыскания стационарной точки функционала Лаграшка (4.528) без всяких ограничений. [25]
Применение минимизации функционала ( 426) с последующим решением нелинейных алгебраических систем методами типа метода Ньютона [7] является достаточно быстро сходящимся процессом, если начальное приближение выбрано достаточно хорошо. [26]
Задачи минимизации функционалов принято разделять на две группы. К первой относят нахождение минимального значения функционала, при к-ром несущественно, на каких элементах z достигается искомый минимум. [27]
Задача минимизации функционала (2.5) при условиях (2.1) - (2.4) является общей задачей оптимального управления объектом с сосредоточенными параметрами с дискретным временем. [28]
Задача минимизации функционалов решается вариационными методами или методами динамического программирования. Изучение этих методов относится в большей степени к классу оптимальных и самонастраивающихся систем, в которых САУ сама осуществляет поиск в пределах варьируемой структуры ( или параметров) оптимума протекания переходного процесса. [29]
Затем рассматривается минимизация функционалов с ограничениями, и тогда множители Лагранжа являются функциями времени. [30]
Страницы: 1 2 3 4