Cтраница 2
Выбираем максимальный элемент fij ( i. Если их несколько, то выбирается такой, который дает более равномерные мощности объединенных множеств. [16]
В наших работах [17-19] был предложен новый подход к регуляризации линейных и нелинейных уравнений, неравенств и экстремальных задач, основанный на явной параметризации исходных данных в структуре исследуемых или решаемых задач. Основная регуляризующая задача в сущности повторяла ( в более общих классах задач) идею Тихонова о минимизации стабилизирующего функционала ( критерия отбора) на объединенном множестве решений всех подобных задач с данными, эквивалентными по точности данным исходной задачи. Она решается в произведении пространств искомого решения и исходных данных. При этом одновременно с регуляризацией решается проблема коррекции исходных данных. В результате определяются данные, эквивалентные по точности известной реализации данных и при которых задача разрешима. Решение скорректированной задачи является регуляризованным решением. В работах [20,22,24] этот подход был реализован для некоторых классов экстремальных задач в новом варианте расширенной минимизации исходного функционала на семействе допустимых множеств, определяемых эквивалентными данными. [17]
На рис. 4.9, используя операцию соединения, формируют отношение ПИСЬМЕННОЕ-ТРЕБОВАНИЕ. Атрибут, являющийся признаком соединения отношения ПОСТАВКА и отношения КЛИЕНТ, представляет собой номер-клиента. В появившемся в результате этой операции отношении ПИСЬМЕННОЕ-ТРЕ БОВАНИЕ присутствует объединенное множество атрибутов, выраженных в двух исходных отношениях. [18]
Идея приближенного алгоритма основана на объединении для подачи в один порт ввода тех переменных, которые являются аргументами большого количества булевых функций. Он основан на использовании частотной матрицы отношений. Матрица инцидентности Q задает систему булевых функций следующим образом: каждой строке соответствует логическая функция, а каждому столбцу - объединенное множество X. Первоначально Xi xi, т.е. столбцу соответствует переменная из множества X всех аргументов функций. В процессе работы алгоритма происходит постепенное объединение столбцов на основе эвристической оценки и образование нового объединенного множества X для сформированного столбца. При получении мощности объединенного множества, равного N, или невозможности объединения с другими столбец удаляется из рассмотрения. Процесс повторяется до тех пор, пока не останется только один столбец матрицы инцидентности. [19]
Идея приближенного алгоритма основана на объединении для подачи в один порт ввода тех переменных, которые являются аргументами большого количества булевых функций. Он основан на использовании частотной матрицы отношений. Матрица инцидентности Q задает систему булевых функций следующим образом: каждой строке соответствует логическая функция, а каждому столбцу - объединенное множество X. Первоначально Xi xi, т.е. столбцу соответствует переменная из множества X всех аргументов функций. В процессе работы алгоритма происходит постепенное объединение столбцов на основе эвристической оценки и образование нового объединенного множества X для сформированного столбца. При получении мощности объединенного множества, равного N, или невозможности объединения с другими столбец удаляется из рассмотрения. Процесс повторяется до тех пор, пока не останется только один столбец матрицы инцидентности. [20]
Идея приближенного алгоритма основана на объединении для подачи в один порт ввода тех переменных, которые являются аргументами большого количества булевых функций. Он основан на использовании частотной матрицы отношений. Матрица инцидентности Q задает систему булевых функций следующим образом: каждой строке соответствует логическая функция, а каждому столбцу - объединенное множество X. Первоначально Xi xi, т.е. столбцу соответствует переменная из множества X всех аргументов функций. В процессе работы алгоритма происходит постепенное объединение столбцов на основе эвристической оценки и образование нового объединенного множества X для сформированного столбца. При получении мощности объединенного множества, равного N, или невозможности объединения с другими столбец удаляется из рассмотрения. Процесс повторяется до тех пор, пока не останется только один столбец матрицы инцидентности. [21]