Cтраница 1
Плохая обусловленность проявляется в тех случаях, когда форма элементов или модель сетки допускают одну или несколько кинематических мод, не закрепленных в конечно-элементной модели всей конструкции. [1]
Плохая обусловленность метода наискорейшего спуска: а - задача хорошо обусловлена; б - задача плохо обусловлена. [2]
Причиной плохой обусловленности задачи может оказаться как близость к неустойчивому состоянию моделируемого матрицей или системой уравнений фи. [3]
Между плохими обусловленностями задачи и вычислительного процесса имеется принципиальная разница. [4]
Хорошая или плохая обусловленность тесно связана с величинами определителя матрицы ( ХТХ) и ее элементов. Введено большое число различных критериев, определяющих обусловленность. [5]
Хорошая или плохая обусловленность тесно связана с величинами определителя матрицы ( ХТХ) и ее элементов. Для плохо обусловленных систем возникает проблема выбора алгоритма решения. [6]
Рассмотрим ситуацию плохой обусловленности системы. Для вычисления треугольного разложения матрицы средних размеров ( порядка 1000) требуется около 107 действий, и при выполнении каждого из них можно ожидать ошибку округления. [7]
Для устранения плохой обусловленности систем линейных уравнений существуют различные алгоритмы регуляризации, некоторые из которых обсуждались в гл. [8]
Более того, плохая обусловленность может еще ухудшиться с возрастанием объема выборки; в итоге при вычислении ( А А) могут возникнуть значительные ошибки, вызванные округлением. [9]
Численная оценка степени плохой обусловленности очень трудоемка. На практике плохая обусловленность выявляется по некоторым внешним признакам задачи. Если диагональные элементы малы по сравнению с некоторыми недиагональными, то решение системы уравнений может оказаться затруднительным. Параметры электрической сети могут различаться по величине в несколько сотен и даже тысяч раз при учете устройств продольной компенсации, шиносоедини-тельных выключателей, линий электропередачи очень малой протяженности либо сопротивлений средней обмотки трехобмоточных трансформаторов и автотрансформаторов. В этих случаях плохо обусловленной является не только матрица проводимостей Y, но и матрица Якоби. [10]
При этом зачастую возникает плохая обусловленность СЛАУ. [11]
Это находит отражение в плохой обусловленности информационной матрицы М N - XTX - значение det M близко к нулю. В случае плоха организованного процесса обычно очень велики помехи; при этом полезный сигнал-информация о влиянии изучаемых факторов на выходные параметры - оказывается сильно искаженным или вообще неразличимым на интенсивном шумовом фоне. Следствием во всех случаях является обычна очень низкая эффективность моделей. В этом отношении результат, полученный в примере 1, служит скорее исключением, чем правилом, благодаря тому, что исследование выполнено в лабораторных условиях. [12]
Проблем, связанных с плохой обусловленностью, не возникает при обработке планированного эксперимента ( см. гл. [13]
Как уже было сказано, плохая обусловленность часто сопутствует и решению нормальных систем уравнений. [14]
Возможны случаи слабой устойчивости задачи плохая обусловленность / s Ду 4 С АХ, причем С - большая константа. [15]