Cтраница 1
Нахождение решения задачи ( 107) для общего случая профиля скважины непосредственным интегрированием системы дифференциальных уравнений представляется весьма сложным. [1]
Нахождение решения задачи (5.3) в виде интеграла (5.4) от решения задачи (5.5) называется методом Дюамеля. [2]
Нахождение решения задачи целочисленного программирования методом Гомори начинают с определения симплексным методом оптимального плана задачи ( 32) - ( 34) без учета целочисленности переменных. После того как этот план найден, просматривают его компоненты. [3]
Для нахождения решения задач а) и б), очевидно надо поступить так же, как и в задаче 50, учитывая, однако, что в плоском случае потенциал вблизи заряда имеет логарифмическую особенность. [4]
Для нахождения решения задачи Неймана (7.25) - (7.29) необходимо поставить дополнительное условие о равенстве нулю объемного расхода жидкости через граничный контур, охватывающий верхнюю полуплоскость. [5]
Для нахождения решения задачи Римана на грани ячейки в трехмерном случае поступают следующим образом. Скорость течения записывается в локальной ортогональной системе координат, связанной с гранью ячейки, в виде v [ z / v w ] T. При этом и - это компонента скорости в направлении оси х, v - это проекция скорости на вектор, который ортогонален оси х, и лежит в плоскости, проведенной через ось х и нормаль к грани ячейки, aw - тангенциальная компонента скорости. [6]
Метод нахождения решения задачи состоит из 5 этапов. [7]
Процесс нахождения решения задачи с помощью градиентных методов состоит в том, что начиная с некоторой точки Х осуществляется последовательный переход к некоторым другим точкам до тех пор, пока не выявляется приемлемое решение исходной задачи. При этом градиентные методы могут быть подразделены на две группы. [8]
Процесс нахождения решения задачи целочисленного программирования с использованием ППП ЛП АСУ включает те же основные этапы, что и при нахождении решения задачи линейного программирования с использованием данного пакета. Однако здесь имеется некоторая специфика в записи исходных данных и в управляющей программе. [9]
Процесс нахождения решения задачи нелинейного программирования с использованием ППП ЛП АСУ включает те же основные этапы, что и процесс нахождения решения задачи линейного программирования с применением данного пакета. [10]
При нахождении решения задачи линейного программирования мы предполагали, что эта задача имеет опорные планы и каждый такой план является невырожденным. Если же задача имеет вырожденные опорные планы, то на одной из итераций одна или несколько переменных опорного плана могут оказаться равными нулю. Таким образом, при переходе от одного опорного плана к другому значение функции может остаться прежним. Более того, возможен случай, когда функция сохраняет свое значение в течение нескольких итераций, а также возможен возврат к первоначальному базису. В последнем случае обычно говорят, что произошло зацикливание. Однако при решении практических задач этот случай встречается очень редко, поэтому мы на нем останавливаться не будем. [11]
При нахождении решения задач нелинейного программирования методом штрафных функций мы выбирали значения а, произвольно, что приводило к значительным колебаниям удаленности определяемых точек от области допустимых решений. [12]
Выше рассмотрено нахождение решения задачи линейного программирования с блочной структурой для случая двух блоков. Если число блоков больше двух и равно, например, k, то алгоритм решения такой задачи, по существу, отличается лишь тем, что теперь в общем случае на каждой итерации приходится решать не две подзадачи, a k подзадач. Однако если решение одной из подзадач показало, что данный базис не определяет оптимальный план главной задачи, то находить решение других подзадач не имеет смысла. [13]
Заканчивая рассмотрение нахождения решения задачи дробно-линейного программирования графическим методом, отметим, что при решении конкретных задач могут быть различные случаи. [14]
Однако на практике для нахождения решения задачи Коши ( 1), ( 5) поступают следующим образом. [15]