Cтраница 2
Однако установление оценок скорости сходимости конкретных методов решения задач выпуклого программирования существенно опирается на доказанную теорему. [16]
Заметим, что оценки скорости сходимости, как правило, удается получить лишь для вполне определенных классов минимизируемых функций. Однако эти оценки несут в себе существенную информацию о методах и являются путеводителем для экспериментальной их проверки в применении к другим классам функций. [17]
Для приложений интересна оценка скорости сходимости / к максвелловскому распределению. В условиях теоремы 1 ее, получить не удается. Однако при более жестких предположениях относительно начального распределения такая оценка получена в работе Трэда [ VIII. [18]
Заметим, что оценки скорости сходимости, как правило, удается получить лишь для вполне определенных классов минимизируемых функций, например, обладающих свойствами гладкости и выпуклости. Однако и эти оценки несут в себе существенную информацию о методах и являются путеводителем для экспериментальной их проверки в применении к другим классам функций. [19]
Я гола А. Г. Некоторые оценки скорости сходимости регуляризованных приближений для уравнений типа свертки. [20]
Представляют также интерес оценки скорости сходимости процесса и той погрешности Afc, с которой приближение Tk ( ср) воспроизводит периодический предельный режим. [21]
Дадим еще одну оценку скорости сходимости метода касательных, из которой будет хорошо видно достоинство этого метода. [22]
Перейдем теперь к оценке скорости сходимости общего неявного метода простой итерации, Следуя А. А. Самарскому), выясним вопрос о выборе такого значения параметра т, которое обеспечивает наиболее быструю сходимость. [23]
В следующей теореме устанавливаются оценки скорости сходимости ( а попутно - и сама сходимость) Ф ( С) к / при несколько иных предположениях о задаче (5.1), чем ранее; при этом оказывается, что случай q 1 - особый: значения Фд ( С) и / совпадают уже для конечных С. [24]
ЗАМЕЧАНИЕ 2.9. Существенным для оценки скорости сходимости решения s ( x t) при t - оо является поведение функций z ( r), д ( т) в окрестности нуля. [25]
В [22] были получены оценки скорости сходимости вышеприведенных методов с расщеплением ГУ для случая областей с круговой симметрией в пространствах 2 - х и 3 - х измерений. [26]
В этом параграфе рассматриваются оценки скорости сходимости релаксационных процессов минимизации общего вида независимо от конкретных реализаций этих процессов. Существенно, что эти оценки справедливы лишь для задач выпуклого программирования. [27]
Величина ГДААО является некоторой оценкой скорости сходимости: Ду ( О / AT ( 0) 0 05 при t ] ЗГдлло, a AT ( 0) оценивает изменение оптимальных планов при внешних воздействиях, которые необходимо отслеживать системой ДААО. [28]
Центральной задачей численных методов является оценка скорости сходимости. Очень важно знать, как наилучшим способом распорядиться стационарным параметром т для того, чтобы получить наиболее быструю сходимость. [29]
Неулучшаемость этой оценки усматривается из оценки скорости сходимости оптимального линейного итерационного процесса. [30]