Cтраница 2
К исходному множеству примеров добавляются новые наблюдения, которые могут либо подтверждать выдвинутые гипотезы, либо опровергать их, при этом оценки гипотез изменяются следующим образом. [16]
Каммерлинг-Оннес показал, что его новые наблюдения над падением сопротивления чистых металлов при очень низких температурах находятся в полном согласии с гипотезой Эйнштейна. [17]
Исследования Коттона, а также некоторые новые наблюдения ( Доуелл, Гроссманн) относятся к сложным растворам неопределенного состава щелочных тартратов меди или хрома. [18]
Таким образом, из изложенных мною новых наблюдений следует, что морская соль, так же как и многие другие соли, подвергается самопроизвольной кристаллизации с помощью одного лишь охлаждения и что в этом случае она изобилует большим количеством кристаллизационной воды и образует кристаллы, по своей форме совершенно непохожие на обычные. Из этих наблюдений следует также, что возможность упомянутой кристаллизации исключительно при сильнейшем зимнем холоде следует объяснить чрезвычайной плавкостью, благодаря которой при малейшем потеплении кристаллы превращаются в водянистую жидкость. [19]
В основу построений книги положены три принципиально новых наблюдения, до сих пор излагавшихся лишь в журнальных статьях в конспективной форме. [20]
При изменении спецификации модели, добавлении в нее новых наблюдений выборочные оценки остатков е - могут меняться. [21]
Но зато гипотезы этого второго рода могут и быстро новыми наблюдениями разрушаться, если их следствия не оправдываются опытом. [22]
Интересно, что в последнее время был сделан ряд новых наблюдений в области такой, казалось бы, традиционной проблемы химической кинетики, как проблема отрицательного и положительного гомогенного катализа. [23]
Повторяя опыты с использованием больших количеств очищенного аллилена, Шрое сделал новое наблюдение [27], когда он кислую жидкость, после поглощения аллилена, осторожно разбавил большим количеством воды. Полученная кислая жидкость была нейтрализована па холоду углекислым барием и BaSC4 отфильтрован. Из отгона при помощи поташа было высолено значительное количество ацетона, в остатке от перегонки находилась упомянутая выше Ва-соль. Волучив при данных условиях ацетон, а не мезитжленг Шрое заявил, что описанное Бертло [17], под названиями аллиленгидрата, или изоаллилового алкоголя, вещество относится к несуществующим соединениям. Вышло так, чтоФиттиг и Шрое, разрешая вопросы, связанные с превращениями алифатических соединений в ароматические, выступили с резонной критикой Бертло. Статьи Фиттига и Шрое побуждали к проверке данных Бертло [16], касающихся гидратации самого ацетилена. [24]
Результаты будут описаны в главе XXXVII, в разделе, касающемся новых наблюдений в области химии хлорофилла. [25]
Выражение (12.25) представляет собой рекуррентный алгоритм вычисления обратной матрицы при добавлении новых наблюдений. [26]
Вовсе не факты, а цемент надежных теорий скрепляет воедино расползающийся под напором новых наблюдений фундамент физического осмысления действительности. И стало быть, скорее с теориями вяжутся слова о твердой почве под ногами физика. [27]
Вовсе не факты, а цемент надежных теорий скрепляет воедино расползающийся под напором новых наблюдений фундамент физического осмысления действительности. И стало быть, скорее с теориями вяжутся слова о твердой почве под ногами физика. [28]
И все же, по мере продолжения исследований, наше удовлетворение омрачается трудностями объяснения новых наблюдений. Предположим, например, что при попытке определения размеров ядра мы бомбардируем его все более быстрыми а-частицами. [29]
Оценить качество моделей этого типа непросто, поскольку даже если погрешность вычисляется на материале новых наблюдений, данные по обанкротившимся компаниям ( так же, как и по их выжившим партнерам) приходятся большей частью на периоды интенсивных банкротств, и количество наблюдений, соответствующих выжившим компаниям, как правило, очень мало и дает лишь поверхностное представление о пересечении множеств банкротов и небанкротов. Поэтому надежность моделей MDA в реальном времени остается под вопросом. В принципе, нейронные модели справляются с некоторыми из этих трудностей, потому что для обучения могут быть взяты данные, охватывающие периоды с различной ситуацией в экономике и степенью интенсивности банкротств, и обанкротившиеся и выжившие компании могут быть представлены в обучающем множестве в пропорции, соответствующей реальной вероятности того и другого. [30]