Приводимая модель

Cтраница 1

Приводимая модель непригодна для решения задачи реальной размерности, так как она имеет нелинейную форму и содержит большое число дискретных переменных. [1]

Приводимая модель системы резервирования мест в самолетах - типичный пример многих приложений, в которых несколько пользователей должны иметь возможность выбирать значения и модифицировать базу данных в режиме реального времени. Система резервирования состоит из управляющего центра, который предоставляет список свободных мест в самолетах, и произвольного числа агентов по продаже, задача которых состоит в продаже билетов на доступные свободные места. [2]

Приводимым моделям соответствуют средние реальные значения факторов сложности оперативных задач. [3]

Значения коэффициента. [4]

Этот коэффициент количественно характеризует отношение трудоемкости ремонта автомобиля приводимой модели к трудоемкости модели, принимаемой за основную. [5]

Далее рассматриваются различные формы представления статистической информации, которые используются для приводимых моделей. [6]

Поскольку подробное изложение анализа всех 16 предъявлений этих задач заняло бы очень много места, мы приводим усредненные модели процессов решения этих задач, полученные на основе обобщения материалов опытов, в том числе фонограмм опросов и самоотчетов испытуемых, объективной регистрации алгоритмов реализации принятых ими решений, а также электроокулограмм. Приводимым моделям соответствуют средние реальные значения факторов сложности оперативных задач. [7]

Мы считаем, что расчеты по этим моделям будут надежны, если геолого-физические и технологические факторы анализируемого объекта находятся в пределах изменения подобных факторов для соответствующей группы. При расчетах по приводимым моделям размерность геолого-физических и технологических факторов берется аналогично. [8]

Приводимые ниже геолого-статистические модели построены для выделенных выше первой и второй группы объектов. Расчеты по этим моделям будут надежны, воли геолого-физическив и технологические параметры анализируемого объекта находятся в пределах изменения подобных параметров для соответствующей группы табл. 4.1, 4.2 4.3. При расчетах по приводимым моделям размерность геолого-физичеоких и технологических параметров берется такой же, как в табл - 3.1v Надежность геолого-статистическшс моделей характеризуется величиной коэффициента детерминации. [9]

III не дается полное математическое описание всех модификаций, изложенных в гл. Поэтому все приводимые модели являются лишь одной из модификаций ( наиболее проетой), на которых иллюстрируется методология изложенного выше подхода. [10]

Рассматриваются вопросы построения математических моделей кадровых систем и их применения в АСУ для управления кадрами специалистов отраслей и крупных предприятий. Приводятся модели пропорций перемещения, стохастические и потоковые модели, позволяющие прогнозировать развитие кадровых систем, проводить вариантные расчеты и определять дополнительную потребность в кадрах. Исследуются методы получения данных для практических расчетов по приводимым моделям. Отражены основные результаты в рассматриваемой области научных исследований. [11]

Мотивация, рассматриваемая как процесс, теоретически может быть представлена в виде шести следующих одна за другой стадий. Естественно, такое рассмотрение процесса носит достаточно условный характер, так как в реальной жизни нет столь четкого разграничения стадий и нет обособленных процессов мотивации. Однако для уяснения того, как разворачивается процесс мотивации, какова его логика и составные части, может быть приемлема и полезна ниже приводимая модель. [12]

Кроме того, метеорологические модели в условиях больших городов могут иметь свои специфические особенности, например, они могут описывать образование острова тепла над промышленными и жилыми районами. Проблема при решении уравнений заключается еще и в том, что необходимо задавать коэффициент переноса, зависящий от энергии турбулентных движений - функции многих величин. Наиболее простой способ определения этой функции следует из уравнения баланса турбулентной энергии. Адекватность приводимых моделей реальным условиям во многом определяется выбором значений эмпирических констант. Для описания формирования полей концентраций примеси часто используется полуэмпирическое уравнение переноса и диффузии. Так, в работе [4] сделана попытка на основе полуэмпирического уравнения переноса и диффузии примеси получить распределение примеси в отдельных уличных каньонах. В работе [5] распределение примеси над застройкой моделируется транспортно-диффузионным уравнением. [13]

Если нет воздействия электрических полей, все эти процессы находятся в состоянии динамического равновесия. В любой момент времени часть ловушек свободна, а часть заполнена; в зоне проводимости имеется определенное количество электронов, а в валентной зоне - определенное количество дырок. Другими словами, протекают непрерывные процессы генерации и рекомбинации носителей зарядов. При таком механизме возбуждения скорость генерации или рекомбинации может существенно отличаться от скорости генерации или рекомбинации по ранее приводимой модели процесса, особенно если рассматривать эти процессы при наличии сильных электрических полей. [14]

Объединяя уравнения (3.104) - (3.107), получим математическую модель ошибок БИНС. Для полноты картины в этих уравнениях надо задаться также моделью ошибок гироскопов AS i, Д 2, Д з и акселерометров Дп1, Дтг2, Апз - Строго говоря, каждый тип гироскопа или акселерометра имеет свою модель с ее характерными компонентами и численными значениями. Тем не менее можно задаться некоей обобщенной моделью, которая качественно учитывает зависимости ошибок от того или иного возмущающего фактора. Для конкретного типа гироскопов и акселерометров коэффициенты в этих моделях должны получить соответствующие численные значения, а часть членов, несущественных для приборов данного типа, могут принять нулевые значения. В таком случае приводимая модель должна быть дополнена соответствующими компонентами. [15]

Страницы: 1