Плохая обусловленность

Cтраница 2

Деформации оболочки при различных отношениях R / 8. a R / 8 750, б ] R / 8 3000. [16]

Если не удается найти причину плохой обусловленности или вырожденности матрицы, нужно в список параметров входного файла включить запись PARAM, BAILOUT, - 1 и повторить расчет, запустив программу NASTRAN. После окончания расчета необходимо импортировать результаты в базу данных модели FEMAP. Рассмотрим пример анализа причины подобной ошибки. [17]

В практических расчетах этим определением плохой обусловленности пользуются редко, ибо для его проверки надо находить обратную матрицу, что при плохо обусловленной матрице А нелегко сделать. Чаще ограничиваются проверкой условия с. Jz - единичная матрица; тогда det А гп, и даже при не очень малых е детерминант высокого порядка п очень мал. Но система с диагональной матрицей хорошо обусловлена, и для нее критерий х A А - Щ 1 наиболее благоприятен. [18]

В практических расчетах этой мерой плохой обусловленности трудно пользоваться, так как для проверки надо находить собственные значения, что при плохо обусловленной матрице нелегко сделать. [19]

Как уже говорилось, хорошая или плохая обусловленность системы линейных уравнений влияет на изменения величин постоянных при изменении правых частей уравнений, связанном, например, с уточнением экспериментальных величин по данному свойству для некоторых соединений. [20]

Из всех существующих в литературе критериев плохой обусловленности рассмотрим только один, отличающийся своей простотой и прозрачностью заложенной в нем идеи. [21]

Одним из основных и часто наблюдаемых признаков плохой обусловленности В является малость ( близость нулю) ее детерминанта. Проследим влияние det В на устойчивость В 1 и плохую обусловленность В. [22]

Таким образом, чувствительность качества решения к плохой обусловленности ковариационной матрицы в задачах восстановления регрессии оказывается не слишком большой. [23]

Значительное различие величин фазовых переменных приводит к плохой обусловленности системы алгебраических уравнений и существенно затрудняет получение их решения с необходимой точностью. С целью улучшения обусловленности уравнений и повышения сходимости итерационного процесса необходимо вводить нормирование вектора фазовых переменных и вектора невязок. [24]

Матрица коэффициентов представляет собой часть матрицы Гильберта, плохая обусловленность которой хорошо известна Таким образом мы сталкиваемся с плохой обусловленностью в идеальном, по существу, случае, который никак нельзя назвать вырожденным. [25]

Причинами отказов могут быть такие факторы, как плохая обусловленность ММ, ограниченная область сходимости, ограниченная устойчивость. Так, итерации по методу Ньютона при решении систем нелинейных алгебраических уравнений сходятся только в случае выбора начального приближения в достаточно малой окрестности корня. [26]

Заметим, что условие D0 является необходимым для плохой обусловленности системы линейных уравнений, но не достаточным. [27]

Однако опыт использования элементов с понижением порядка интегрирования вскрыл плохую обусловленность решений формой элементов и моделью сетки - свойство, нежелательное для элементов, которые используются в стандартном математическом обеспечении. [28]

Неустойчивость задачи определения а тесно связана с так называемой плохой обусловленностью системы ( V-20) и главным образом матрицы В. Рассмотрим это понятие более подробно. [29]

При решении линейных алгебраических систем часто приходится сталкиваться с проблемой плохой обусловленности этих систем. [30]

Страницы: 1 2 3 4