Алгоритмическая модель

Cтраница 3

Выявленная здесь симметрия позволяет изучать оба основных метода повышения точности не разрозненно, как это обычно делается, а с единой общей точки зрения. Основой такого изучения является алгоритмическая модель процессов итерационной коррекции, основанная на обобщенных алгоритмах итерационного повышения точности измерений. [31]

Наличие алгоритмических моделей отнюдь не умаляет достоинств и значения для науки и практики аналитических моделей. Напротив, исследования на алгоритмических моделях часто обеспечивают построение простых и эффективных аналитических моделей, более наглядных и удобных в практическом применении. [32]

Методы сеток подразделяют на метод конечных разностей и метод конечных элементов. Они обычно используются при построении алгоритмической модели на микроуровне в процессе алгебраизации дифференциальных уравнений в частных производных, но могут применяться и для построения математической модели макроуровня путем аппроксимации модели мик-роуровия. [33]

Переход от одного алгоритма к другому осуществляется лишь при изменении характера выпускаемой продукции. Обычно эти алгоритмы ( точнее, алгоритмические модели функционирования ГАП) реализуются в форме программного обеспечения для сети управляющих ЭВМ. [34]

ЭЙ любой наперед заданной степени детализации вплоть до вывода результатов выполнения отдельной, на вь. Эта возможность имеет место в связи с созданием алгоритмической модели ( см. гл. [35]

Методология построения ППП на основе комплексного использования баз данных обеспечивает комнатное хранение всей необходимой информации и оперативное представление ее по запросам пользователей. Совокупностью данных и алгоритмов определяется новый тип моделей исследуемых процессов - алгоритмические модели, учитывающие поведение объектов как в стандартных, так и в нестандартных ситуациях. Комфортность общения пользователей с АБД обеспечивается применением интеллектуальных интерфейсов, допускающих работу с базами данных на общетехническом языке. [36]

Ситуация появления. [37]

Система (4.20) содержит п L алгебраических уравнений, где п - размерность пространства управляемых параметров, ее решение дает искомые координаты экстремальной точки и значения множителей Лагранжа. Однако при численном решении (4.20), что имеет место при использовании алгоритмических моделей, возникают те же трудности, что и в методе Ньютона. Поэтому в САПР основными методами решения ЗМП являются методы штрафных функций и проекции градиента. [38]

На основе AM создается машинная программа ( П), являющаяся той же алгоритмической моделью, только представленной на языке, понятном ЭВМ. [39]

Чтобы в какой-то степени приблизиться к этому человеческому способу представления функций, рассмотрим прежде всего традиционные алгоритмические модели и попытаемся понять, в чем состоит основная трудность их применения для имитации неформальных процедур. [40]

Исходное математическое описание процессов в объектах на макроуровне представлено системами обыкновенных дифференциальных и алгебраических уравнений. Аналитические решения таких систем при типичных значениях их порядков в практических задачах получить не удается, поэтому в САПР преимущественно используются алгоритмические модели. В этом параграфе изложен обобщенный подход к формированию алгоритмических моделей на макроуровне, справедливый для большинства приложений. [41]

Влияние фактора S на постановку задачи прогнозирования является принципиальным, так как стадия проектирования требует совершенно других алгоритмов прогнозирования, чем стадия производства или эксплуатации. На стадии Si используют априорную информацию и ту часть базы знаний, относящуюся к фундаментальной, а также имитационное моделирование по математическим и алгоритмическим моделям. На 82 и 8з появляется текущая информация и формируется прикладная сторона БЗ. Строятся модели и алгоритмы по текущим данным, и они являются уже основными для принятия решения о результатах прогнозирования, а априорные данные используются для обучения и корректировки моделей. Стадии производства и эксплуатации также существенно отличаются по конечным целям задачи прогнозирования и возможным объемам текущей информации. Все существующие различия между стадиями, а их достаточно много, здесь упомянуты только основные, влияют на выбор моделей и алгоритмов ( ВМА) прогнозирования. [42]

Рассматривается единый подход к формированию математических моделей систем, построенных в соответствии с методом конечных элементов. Только этот метод математического моделирования позволяет в настоящее время выполнить универсальные последовательные отображения в цепочке объект - расчетная схема - математическая модель - алгоритмическая модель - программная модель полностью программными средствами. При этом учитываются геометрические характеристики объекта, его структура и функциональные особенности, а также физико-механические и реологические свойства. [43]

Немыслимо представить себе процедуру принятия решений без привлечения процедур измерений и оценок, поскольку количественные суждения о явлениях должны воплотиться в соответствующие стратегии поведения. Лица, принимающие решения ( ЛПР), заинтересованы в систематической оценке целей, возможных стратегий и программ, так же как и последствий своих решений. В книге описываются эвристические и алгоритмические модели принятия решений. [44]

Математические модели могут быть символическими и численными. Y от параметров внутренних X и внешних Q, или алгоритмическими, в которых связь Y, X и Q задана неявно в виде алгоритма моделирования. Важнейший частный случай алгоритмических моделей - имитационные, они отображают процессы в системе при наличии внешних воздействий на систему. Другими словами, имитационная модель - это алгоритмическая поведенческая модель. [45]

Страницы: 1 2 3 4