Cтраница 2
В реферируемых работах за редким исключением [55,56,146,154], как правило не содержится количественной оценки погрешности, возникающей при применении законен Pay ля - Дальтона к реальным многокомпонентным смесям: нефтям, нефтепродуктам при различных параметрах режима и изменении состава смеси. [16]
В-третьих, это специальные исследования, которые необходимо поставить для экспериментальной проверки и количественной оценки погрешности тех или иных теоретических решений. [17]
Таким образом, информация о принадлежности решения слабому компакту позволяет не только построить приближенное решение задачи в слабой топологии, но и дать количественную оценку погрешности приближения для конечномерных аналогов решений. Тем не менее нужно понимать, что для существенно некорректных задач ( А-1 неограничен на области определения) полученная при фиксированном б оценка, вообще говоря, стремится к оо при jV - - оо. [18]
Помимо количественной оценки погрешности приближенного решения задачи цепочка неравенств (1.136) позволяет установить верхнюю и нижнюю границы действительных значений некоторых интегральных характеристик неоднородного нелинейно-упругого тела, связанных с его напряженно-деформированным состоянием. [19]
Кроме количественной оценки погрешности приближенного решения задачи цепочка неравенств (1.96) позволяет установить верхнюю и нижнюю границы истинных значений некоторых важных интегральных характеристик, связанных с температурным состоянием тела. [20]
Между тем следует отметить, что выбор способа отсчета погрешности на детали не может быть произвольным. Изучение вопроса количественной оценки погрешности детали, рассмотренного в [37], показало, что методика оценки должна выбираться в зависимости от задачи, поставленной перед измерением. [21]
В книге элементарно излагается современная теория погрешностей и даются ее приложения к измерениям физических величин. Характер изложения рассчитан на первоначальное изучение основных методов количественной оценки погрешностей, для понимания которых достаточно знания математики в объеме средней школы. Однако книга может также служить пособием для практической работы при проведении различного рода измерений. В ней содержатся неооходимые для этого таблицы и формулы, применение которых проиллюстрировано рядом примеров. Даны способы выполнения статистических расчетов с помощью микрокалькуляторов. Большое внимание уделено физическим закономерностям, обусловливающим появление различных погрешностей результата измерений. [22]
В книге элементарно излагается современная теория погрешностей и даются ее приложения к измерениям физических величин. Характер изложения рассчитан на первоначальное изучение основных методов количественной оценки погрешностей, для понимания которых достаточно знания математики в объеме средней школы. Однако книга может также служить пособием для практической работы при проведении различного рода измерений. В ней содержатся неооходимые для этого таблицы и формулы, применение которых проиллюстрировано рядом примеров. Даны способы выполнения статистических расчетов с помощью микрокалькуляторов. Большое внимание уделено физическим закономерностям, обусловливающим появление различных погрешностей результата измерений. [23]
Погрешностью измерения называется отклонение результата измерения от истинного значения измеряемой физической величины. Так как истинное значение измеряемой величины неизвестно, то при количественной оценке погрешности пользуются действительным значением физической величины. Это значение находится экспериментальным путем и настолько близко к истинному значению, что для поставленной измерительной задачи может быть использовано вместо него. [24]
Условие (1.87) и свойство (1.89) функционала (1.88) позволяют использовать ряд эффективных методов приближенного определения температурного состояния тела, обладающих возможностью оценивать погрешность приближенного распределения температуры относительно ее истинного распределения. В этом случае значение / ( Т) играет роль интегрального критерия для сравнительной оценки двух и более приближенных решений задачи, дающего объективные основания для выбора наилучшего решения без количественной оценки погрешности по сравнению с истинным распределением температуры. [25]
Обычно на результат решения - оказывает влияние большое количество параметров. Задачу оценки интервалов неопределенности начинают с составления перечня всех параметров, которые могут оказать влияние на результат на тех или иных этапах решения ( от постановки задачи до ее практической реализации), и количественной оценки погрешностей в значениях этих параметров. Если ширина этого интервала не обеспечивает решения задачи с приемлемой для практики точностью, намечают мероприятия по уточнению параметров, оказывающих наибольшее влияние на результат. Если известны затраты, обусловленные уточнением параметров, то может быть решена и задача минимизации затрат для обеспечения необходимого уточнения результирующей величины. [26]
Одним из основополагающих факторов выбора методики анализа является ее метрологическая обеспеченность. Между тем, несмотря на большое количество работ по применению ИСЭ в аналитической химии, ни в одной из них в полном объеме не определены метрологические характеристики: правильность ( мера близости к нулю систематических погрешностей); сходимость или воспроизводимость ( мера случайных погрешностей); предел обнаружения. Отсутствие количественных оценок погрешностей для методик анализа с использованием ИСЭ и требований, предъявляемых к точности определения ионного состава, служит препятствием к правильному выбору того или иного класса методики. Это приводит к серьезным ошибкам при практическом использовании ионометрии в анализе природных и сточных вод - многокомпонентных систем с малоизученным и, главное, переменным составом. Исходя из этого, ни одна из известных аналитических методик с применением ИСЭ ( кроме рН - метрии) не может быть применена без тщательной экспериментальной проверки и дополнительных исследований по выяснению влияния компонентов состава анализируемого объекта на электродную функцию и результат измерения. [27]
Результаты, полученные для графитоэпоксидных композитов, подтверждают перспективность использованного подхода к планированию эксперимента. Тензорно-полиномиальный критерий разрушения, построенный по результатам основных экспериментов, хорошо согласуется с результатами многочисленных контрольных экспериментов на сложное напряженное состояние. Кроме этого, получается количественная оценка погрешностей, к которым приводит применение частных видов критерия разрушения. [28]
Это выражение считалось ранее полуэмпирическим из-за того, что численные значения постоянных А к В не могли быть вычислены теоретическим путем. Так как мы не располагаем количественной оценкой погрешности, связанной с допущениями Фуосса, то, для того чтобы показать формальное согласие между уравнением ( 10) и опытом, мы будем вычислять константы А и В с помощью данных по электропроводности. Такая проверка для случая разбавленных растворов 1 1-валеитных электролитов требует исключительно точных данных, но она легко может быть выполнена для электролитов, состоящих из ионов с более высокой валентностью, поскольку для таких электролитов вычисленные теоретически [ 17а ] и наблюдаемые отклонения от предельного коэффициента наклона выражены более резко. [29]
Это выражение считалось ранее полуэмпирическим из-за того, что численные значения постоянных А и В не могли быть вычислены теоретическим путем. Так как мы не располагаем количественной оценкой погрешности, связанной с допущениями Фуосса, то, для того чтобы показать формальное согласие между уравнением ( 10) и опытом, мы будем вычислять константы А и В с помощью данных по электропроводности. Такая проверка для случая разбавленных растворов 1 1-валентных электролитов требует исключительно точных данных, но она легко может быть выполнена для электролитов, состоящих из ионов с более высокой валентностью, поскольку для таких электролитов вычисленные теоретически [ 17а ] и наблюдаемые отклонения от предельного коэффициента наклона выражены более резко. [30]