Cтраница 1
Множество возможных решений может состоять из конечного числа элементов, но оно может оказаться и бесконечным. Конечное множество обычно задается перечислением всех его элементов. [1]
Множество возможных решений в ней конечно и определялось параметрами имитационной модели, в рамках которой она использовалась. [2]
Существует множество возможных решений, вытекающих из данных обстоятельств. Из множества решений нужно выбрать начало определенной серии решений. Так как решение и соответствующее ему управляющее воздействие должны обеспечить достижение определенной цели, то упражнение должно содержать целевую установку. Итак, перед составителем и субъектом воздействия две проблемы - описать множество допустимых решений и целевую функцию и найти максимум целевой функции и допустимое решение, осуществляющее этот максимум. [3]
Из множества возможных решений принимается то, для которого p ( djW -) - минимально. Таким образом, критерием качества выбора оптимального решения является среднее значение потерь от ошибочных решений, взвешенных по вероятностям их появления. [4]
Когда из множества возможных решений выделены эффективные, в нашем случае Хз, Xj, Xg, переговоры могут вестись уже только в пределах этого эффективного множества, что делает саму процедуру переговоров более плодотворной. Аналогично строится множество эффективных решений и в случае, когда показателей не два, а больше ( при числе показателей больше трех) геометрическая интерпретация теряет наглядность, но суть дела сохраняется. [5]
При этом множество возможных решений ( и векторов) может состоять как из конечного, так и бесконечного числа элементов, а функции fbf2, - /, могут быть какими угодно - нелинейными, невыпуклыми, не во гнутыми и даже не обладать свойством непрерывности. [6]
При рассмотрении множества возможных решений в классе гладких функций стабилизирующий функционал можно брать в пространствах Соболева Iff, a p выбирать из теорем вложения [15] в зависимости от размерности задачи и требуемого порядка гладкости искомого решения. Принадлежность искомого решения множеству дважды непрерывно дифференцируемых на L функций ( Pk () 6 2) например в случае плоской или осе симметричной задачи, позволяет выбрать стабилизирующий функционал в пространстве W, что обеспечивает при 6 - О равномерную сходимость самого решения и его первой и второй производных. Здесь необходимо заметить, что при экспериментальных исследованиях, как правило, в задачу входит определение напряжений, а не их производных, так что требования, накладываемые на выбор множества корректности имеющейся априорной информацией, могут быть ослаблены. В большинстве случаев достаточно гарантировать при 6 - 0 равномерную сходимость лишь самого решения, а сходимость производных может быть более слабой. [7]
При рассмотрении множества возможных решений в классе гладких функций стабилизирующий функционал можно брать в пространствах Соболева К. Принадлежность искомого решения множеству дважды непрерывно дифференцируемых на L функций ( pk ( х) е С2), например в случае плоской или о се симметричной задачи, позволяет выбрать стабилизирующий функционал в пространстве W, что обеспечивает при S - О равномерную сходимость самого решения и его первой и второй производных. Здесь необходимо заметить, что при экспериментальных исследованиях, как правило, в задачу входит определение напряжений, а не их производных, так что требования, накладываемые на выбор множества корректности имеющейся априорной информацией, могут быть ослаблены. В большинстве случаев достаточно гарантировать при 6 - 0 равномерную сходимость лишь самого решения, а сходимость производных может быть более слабой. Выбор стабилизирующего функционала в пространстве WjOIPfc OO ljt / 1 / Pk ( x -) ( ф ( Х) А &02 ] Я ( Х)) обеспечивает для искомой функции равномерную, а для производных - среднеквадратичную сходимость. [8]
Чтобы получить из множества возможных решений одно частное решение, соответствующее определенному конкретному явлению, необходимо обладать дополнительными данными, не содержащимися в исходном дифференциальном уравнении. Для этого надо знать все конкретные особенности данного явления, выделяющие его из всего класса однородных явлений. Эти дополнительные условия, которые в совокупности с дифференциальным уравнением или его решением однозначно определяют единичное явление, называются условиями однозначности. [9]
Чтобы получить из множества возможных решений одно частное решение, соответствующее определенному конкретному явлению, необходимо обладать дополнительными данными, не содержащимися в исходном дифференциальном уравнении. Для этого надо знать вее конкретные особенности данного явления, выделяющие его из всего класса однородных явлений. Эти дополнительные условия, которые в совокупности с дифференциальным уравнением или его решением однозначно определяют единичное явление, называются условиями однозначности. [10]
Чтобы получить из множества возможных решений одно частное решение, соответствующее определенному конкретному явлению, необходимо иметь дополнительные данные, не содержащиеся в исходном дифференциальном уравнении. [11]
Теорема 1.1. Пусть множество возможных решений X множество возможных векторов У) состоит из конечного числа элементов. [12]
Класс Qt, есть множество возможных решений. Необходим принцип отбора возможных решений, обеспечивающий получение в качестве приближенного решения такого элемента ( или элементов) из Q &, который был бы устойчивым к малым изменениям правой части. В качестве такого принципа можно брать описываемый ниже вариационный принцип, который также применим и для построения приближений к квазирешению z, если такое существует. [13]
Ниже описываются некоторые из множества возможных решений блокирования. В химической промышленности и на предприятиях с загрязняющим производством рабочим должна предоставляться возможность умыться перед завтраком или обедом. Чтобы не устраивать дополнительные умывальники, закусочные располагают в одном месте с умывальными и гардеробными. [14]
Задачу выбора, содержащую множество возможных решений X и векторный критерий f, обычно называют многокритериальной задачей. [15]