Cтраница 2
Применение метода ПЭ в электромеханике позволяет преобразовать математическую модель обобщенной машины в простые полиномиальные зависимости показателей работы машины от ее параметров. Метод ПЭ позволяет выделить основные И второстепенные факторы, влияющие на те или иные показатели. Благодаря развитию метода планирования удается получить математические модели ЭП более высоких порядков и перейти к геометрическому программированию. [16]
Применение метода ПЭ в электромеханике позволяет преобразовать математическую модель обобщенной машины в простые полиномиальные зависимости показателей работы машины от ее параметров. Метод ПЭ позволяет выделить основные и второстепенные факторы, влияющие на те или иные показатели. Благодаря развитию метода планирования удается получить математические модели ЭП более высоких порядков и перейти к геометрическому программированию. [17]
Умножители широко используются в аналоговой вычислительной технике, в частности для реализации полиномиальных зависимостей, для деления; в измерительной технике для измерения мощности, энергии, действующих значений сигналов, определения корреляционных функций и других характеристик. [18]
В зависимости от информационной матрицы, т.е. от точек проведеяга эксперимента, получаются полиномиальные зависимости между переменными факторами и показатели машины, обладающие различными свойствами, которыми являются простота расчета коэффициентов полинома и величина дисперсии, определяющая эти коэффициенты. [19]
Мы хотели бы узнать, всегда ли, когда программа выполняется за полиномиальное время, объем памяти также подчиняется полиномиальной зависимости. К счастью, работу любой полиномиальной программы на входе длины п мы можем промоделировать за время, не превосходящее квадрата времени ее выполнения, использовав при этом фиксированный набор ячеек памяти. Количества времени и памяти, затрачиваемые моделирующей программой, могут достигать квадрата времени выполнения моделируемой программы, но если последняя полиномиальна по времени, то первая будет полиномиальной и по времени, и по памяти. [20]
В следующем пункте мы займемся анализом понятия давления жидкости, после чего в заключении раздела о жидкостях, удовлетворяющих постулатам Стокса, будет рассмотрен интересный пример полиномиальной зависимости компонент Ту тензора напряжений от компонент D тензора деформаций. [21]
Укажем, что мультипликативная форма характерна для ряда алгоритмов, когда сильно зависящий от значений элементов в D внешний цикл, определяющий перебор вариантов, содержит внутренний цикл, проверяющий решение с полиномиальной зависимостью от размерности. [22]
Среди управляющих воздействий выделим две группы: группа 1, включающая технологически эффективные управляющие воздействия ( число ГПА и схемы их соединения, частота вращения ГПА); группа 2, включающая технологически невыгодные управляющие воздействия ( байпасирование, дросселирование газа, безрезервные схемы работы КС и др.) - Вид характеристик ( VI-41) и ( VI-42) может быть произвольным, однако целесообразно использовать полиномиальные зависимости. Оптимизационные характеристики могут быть построены с помощью метода наименьших квадратов или иного метода аппроксимации. Целесообразно применять оба метода, так как при обработке фактических данных имеется весьма ограниченная область режимов и управляющих воздействий. В то же время при использовании расчетного метода следует позаботиться о предварительной корректировке гидродинамических и энергетических характеристик ГПА с учетом их фактического состояния. [23]
Применение экспериментальных факторных моделей на этапе оптимизации параметров объекта позволяет сократить эти затраты. Факторные модели представляют собой простые полиномиальные зависимости выходных параметров объекта от его внутренних параметров, подлежащих оптимизации, поэтому решение задачи можно в принципе получить классическими методами, используя необходимые и достаточные условия экстремума. Однако в процессе проектирования регрессионную модель объекта приходится постоянно уточнять, что приводит к изменениям выражений целевой функции, функций ограничений и их производных. В результате оказывается целесообразным использовать поисковые методы оптимизации и в этом случае. [24]
В работе использована программа градиентного метода с автоматическим изменением длины рабочего шага, относящегося к категории регулярных методов поисковой оптимизации. Основанием для использования этого метода является аппроксимация ЭЭХ полиномиальными зависимостями. Программа предполагает задание координат точки входа в область допустимых решений. [25]
Описан усовершенствованный вариант ранее предложенного метода обработки тензиметрических данных для полимеризующегося газа. Определение индивидуальных термодинамических характеристик полимеров сводится к нахождению коэффициентов полиномиальной зависимости, построенной по экспериментальным данным. [26]
Связь между параметрами схемы замещения для высших гармонических и первой гармонической определяется главным образом числами пазов статора и ротора и числом полюсов двигателя. Целесообразно для наиболее распространенных соотношений Zs, ZK и р получить приближенные полиномиальные зависимости коэффициентов & дМ дп от относительных параметров схемы замещения осн овной гармонической. [27]
Для ускорения поиска оптимального варианта и для экономии машинного времени при расчетах на ЭВМ целесообразно использовать полиномиальные зависимости, приведенные в § 6.4. Схема алгоритма поиска ( рис. 7.6) при этом становится несколько сложнее. [28]
Параметры % целесообразно определять по методу наименьших квадратов с целью уменьшения влияния ошибок измерений. Если имеется дискретный набор измерений, то целесообразно измеренные функции представлять в виде аналитических функций пространственных переменных полиномиальной зависимости. [29]
Используемая в модели формула не имеет ясного экономического смысла, что снижает научную ценность такой системы. Полиномиальная зависимость отражает просто желание авторов иметь возможность моделировать как рост, так и падение цен. Очевидно, на коротком промежутке времени можно так подобрать коэффициенты в этой модели, чтобы она с некоторой точностью качественно описывала бы ситуацию. Но уже при среднесрочном прогнозировании эти коэффициенты становятся функциями времени, что не позволяет расширять горизонт прогноза. Пусть, тем не менее, коэффициенты определены. [30]