Полиномиальная зависимость
Cтраница 1
Полиномиальные зависимости и зоны существования, полученные с помощью метода ПЭ, помогают в данном случае формировать исходную точку для организации движения направленного поиска. Встречаются задачи, в которых область поиска разрывна и есть вероятность при численных методах поиска принять за оптимальную точку частного экстремума. Избежать этой ошибки помогает анализ зон двухмерных сечений, полученных с помощью метода ПЭ. [1]
Полиномиальные зависимости сформированы заранее для нормальной и ремонтной схем ЭЭС и вместе с программой записаны в ППЗУ, что обеспечивает сохранение внесенной информации и быстрое восстановление работоспособности устройства. [2]
Полиномиальные зависимости и зоны существования, полученные с помощью метода ПЭ, помогают в данном случае формировать исходную точку для организации движения направленного поиска. Встречаются задачи, в которых область поиска разрывна и есть вероятность при численных методах поиска принять за оптимальную точку частного экстремума. Избежать этой ошибки помогает анализ зон двухмерных сечений, полученных с помощью метода ПЭ. [3]
Полученные полиномиальные зависимости достаточно просты, так как задача решается при варьировании всего лишь двумя переменными параметрами. Можно предположить, что поиск оптимума в этих случаях не встречает затруднений, однако анализ различных вариантов решений дает другие результаты. [4]
Как находится полиномиальная зависимость выходного показателя от параметров схемы замещения машины. [5]
Для получения полиномиальных зависимостей выходных показателей АКД при минимуме обратного поля используется дробный факторный эксперимент 25 - г в сочетании с нелинейным преобразованием координат. [6]
Замечательным фактом является нелинейная полиномиальная зависимость токов у ( т) от решения и и его производных. G и) тоже обладают таким свойством. [7]
Модели второго типа - статистические представляют собой полиномиальные зависимости, коэффициенты которых отыскиваются статистическими методами. Чаще всего здесь применяется методы линейного регрессионного анализа. [8]
 |
Пример деформации линейной сетки скважин. [9] |
Во втором варианте фазовые проницаемости являются полиномиальными зависимостями от насыщенности. Этот вариант представляет интерес также для случая, когда осуществляется поддержание давления в газоконденсатной залежи за счет заводнения пласта. В третьем варианте приняты проницаемости, характеризующиеся квадратичными зависимостями от насыщенности и исходящие из начала координат и точки с водонасы-щенностью равной единице, соответственно для воды и нефти. [10]
 |
График распределения затрат топливного газа по КС газопровода Урал-Центр. [11] |
Рассмотрим стохастический аналог метода линеаризации [32] для минимизации полиномиальной зависимости целевой функции энергозатрат на пространстве исходных данных. [12]
Примем, что / ( SQr) является полиномиальной зависимостью. [13]
В большинстве случаев, эти формулы могут быть приведены к полиномиальной зависимости k от температуры. [14]
Сравнивая выражения ( 1) и ( 5) замечаем, что полиномиальная зависимость любой характеристики смеси от массовых долей ее компонентов адекватно описывает лишь поправку, учитывающую эффективную потенциальную энергию взаимодействия частиц данных компонентов. Естественно, что в каждом конкретном случае эффективная потенциальная энергия взаимодействия частиц компонентов для однородных ( растворы) и неоднородных смесей обусловлена различными силами: Ван-дер - Ваальсовскими, химическими потенциалами, силами поверхностного взаимодействия. [15]
Страницы: 1 2 3