Нахождение - минимальное число
Cтраница 1
Нахождение минимального числа среди положительных элементов верхнего треугольника и вывод его на печать не представляют трудности. Главное - печать верхнего треугольника, которую можно реализовать различными способами. В нашем случае это осуществляется с помощью стандартной программы перевода двоичного числа с плавающей запятой в десятичное в коде ГОСТ. Эта стандартная программа дает возможность накапливать пробелы в необходимых ячейках ( первых), чтобы можно было вывести верхний треугольник матрицы на печать. [1]
Эмпирическое уравнение Шайбеля 27 для нахождения минимального числа ступеней ( и соответствующее соотношение расходов экстрагентов, приведенное в таблице) дает результаты, очень близкие к истинным, хотя это выражение и является приближенным. Если соотношение расходов экстрагентов выходит за пределы, соответствующие вариантам 3 и 4, то число ступеней, необходимое для данной степени разделения, увеличивается очень быстро при изменении объемного соотношения экстрагентов. Если соотношение экстрагентов находится внутри указанного интервала, то чистота получаемых продуктов относительно мало чувствительна к изменению этого соотношения. [2]
Хотя мы уже ранее рассмотрели ряд методов нахождения минимального числа факторов, обеспечивающих согласие с наблюдениями, однако существуют причины, чтобы вернуться к этому вопросу. Во-первых, при обсуждении метода выделения первоначальных факторов отмечалось, что число факторов можно оценивать достаточно приблизительно, поэтому мы не будем вдаваться в подробности, относящиеся к данной задаче. Во-вторых, некоторые первоначальные решения не дают достоверной информации о числе факторов, так как требуют последующего проведения вращений. [3]
Идею метода расщепления изложим в процессе решения задачи нахождения минимального числа скважин на ряде площадей, при котором обеспечивается заданный суммарный отбор нефти. [4]
Формула ( 115) может быть использована также для нахождения минимального числа теоретических тарелок в укрепляющей и истощающей частях колонны. [5]
 |
Геометрическая интерпретация задач оптимизации.| К примеру. [6] |
В геометрическом плане поиск ( глобального) решения сводится к нахождению минимального числа а среди всех а таких, что линия уровня La имеет непустое пересечение с X. При этом любая точка х е La ОХ является решением задачи, а само а - f ( x) - минимальным значением функции / на X. [7]
Из критерия разрешимости задачи гидравлического расчета следует [108], что задача о нахождении минимального числа расходомеров сводится к задаче об определении числа обобщенного вершинного покрытия, причем вершины, в которых располагаются оптимальным образом установленные пункты измерения узловых расходов газа, должны составлять наменьшее вершинное покрытие графа, отражающего конфигурацию системы. [8]
Из него следует, что задача нахождения наибольшего множества независимых вершин в графе эквивалентна задаче нахождения минимального числа ( или, иначе, наименьшего множества) вершин, покрывающих все ребра. Задача о вершинном покрытии уже встречалась в этой книге в виде задачи линейного программирования ( или, другими словами, линейной программы), двойственной задаче о паросочета-нии для двудольных графов, а также для некоторых других классов графов ( см. разд. Кроме того, мы видели, что алгоритм построения двудольных паросочетаний, представленный в разд. Итак, мы знаем, что для двудольных графов задача о вершинной упаковке является полиномиальной. [9]
Если все веса равны - 1, то задача нахождения разреза с минимальным весом эквивалентна задаче нахождения максимального разреза или, что то же самое, задаче нахождения минимального числа ребер, удаление которых разрушает все нечетные циклы. Действительно, в случае планарных графов задачу о разрезе с минимальным весом можно решить при любых ( отрицательных или положительных) весах. [10]
Мейсон назвал порядком ( index) диаграммы. Порядок оценивается просто нахождением минимального числа расщеплений узлов, необходимого для разрыва всех путей обратной связи. [12]
Однако во многих задачах основные уравнения и их решения обычно выражаются через соответствующие безразмерные величины. Эта процедура существенна для нахождения минимального числа безразмерных параметров, определяющих физический процесс, и для представления решения в обобщенной форме. Если вы привыкли анализировать задачи в безразмерных единицах, то скорее всего зададите разумный вопрос: почему CONDUCT не имеет безразмерную структуру. Этому есть две причины. Во-первых, если вы захотите решить частную задачу, не утруждая себя соответствующим переходом к безразмерным величинам, то должны иметь возможность, задав геометрические характеристики, температуры, плотности тепловых потоков, получить с помощью CONDUCT результаты для различных физических величин. Во-вторых, так как один набор безразмерных переменных неприменим ко всем возможным задачам, то многоцелевая вычислительная программа, такая как CONDUCT, не может быть построена на априорных определениях необходимых безразмерных величин. [13]
Если все же считать, что транзитивность имеет место, то возникают интересные математические задачи. Они связаны главным образом с нахождением минимального числа партий, необходимых для определения одного или нескольких победителей кубкового турнира. [14]
 |
Геометрическая интерпретация задач линейного программирования.| К примеру. [15] |
Страницы: 1 2