Большинство - прикладная задача
Cтраница 2
Во всех этих случаях мы предполагаем выполнение некоторых условий регулярности ограничений, которые удовлетворяются в большинстве прикладных задач. [16]
В класс 1 входят изображения, имеющие вид обычных телевизионных изображений. В большинстве прикладных задач эти матрицы имеют очень большие размеры ( 512x512), являющиеся наиболее общепринятыми. В связи с этим представления изображений не всегда хранятся в памяти в виде обычных матриц - часто используются и более изощренные разновидности структур данных. Эта тема обсуждается в гл. Цветные изображения могут представляться либо при помощи трех матриц ( для красного, зеленого и синего цветов), либо с помощью одной матрицы таким образом, что отдельные биты каждого элемента представляют различные цвета. Поскольку человеческий глаз обычно не в состоянии различать уровни освещенности, отличающиеся друг от друга менее чем на 1 %, то для представления цветного изображения достаточно затрачивать по одному байту на цвет на пиксел. Однако приемлемых результатов удается добиться, используя по 3 бита для передачи каждого из двух цветов и 2 бита для передачи третьего, так что в конечном счете для хранения изображения в памяти затрачивается лишь по одному байту на пиксел. Это мы более подробно обсудим в разд. [17]
 |
Пример тонкого множества в смысле определения. [18] |
Следовательно, для дискретизации, обеспечивающей получение только полных областей, требуется в пять раз больше выборочных точек, чем для дискретизации, при которой не все области оказываются полными. В большинстве прикладных задач пятикратное увеличение необходимого объема памяти и соответственное увеличение времени обработки оказывается слишком дорогим удовольствием. Единственным важным исключением служит машинная графика, в которой высокое разрешение может потребоваться по эстетическим соображениям. Однако даже в машинной графике может возникнуть необходимость работать с областями, которые не являются полными. [19]
При разработке режимов термической обработки и для других целей необходимо уметь экспериментально фиксировать начало появления рекристаллизованных зерен сравнительно простым методом. При решении большинства прикладных задач условное начало рекристаллизации определяют с помощью световой микроскопии по появлению первых обычно более светлых равноосных зерен на фоне сильнее травящейся деформированной матрицы или рентгеновским методом по появлению точечных пятен ( уколов) на размытых интерференционных линиях рентгенограммы. Каждое такое пятно соответствует отражению рентгеновских лучей от рекристаллизованного зерна размером 2 - 5 мкм. Световая микроскопия надежно выявляет рекристаллизованные зерна после достижения ими размера 10 - 60 мкм. Иногда начало рекристаллизации определяют по началу интенсивного падения твердости или предела прочности. Но, как будет показано в § 13, этот метод пригоден не для всех материалов. [20]
Если С 1 - вполне непрерывный, а А - положительно определенный оператор, то спектр частот - точечный. Это характерно для большинства прикладных задач теории упругих колебаний. [21]
Условие II в случае / i-оптимальности действия группы А ( а) дает возможность редукции УР с помощью полной системы функционально независимых инвариантов. Здесь интересен встречающийся в большинстве прикладных задач [9] случай, когда одновременно с редукцией УР по неизвестным осуществляется его редукция по уравнениям, названный в [9] редукцией укорочения. [22]
При этом качество кривой удовлетворяет требованиям большинства прикладных задач. Другой метод состоит в том, что для нормализации вариации tk полагается равным единице у каждого сегмента сплайна. Такой выбор упрощает вычисления ( см. разд. Как видно из приведенных выше уравнений, любой выбор tk приводит к другим коэффициентам, и, следовательно, получаются различные кривые, проходящие через заданные точки. [23]
Это объясняется тем, что в большинстве прикладных задач в качестве критерия выбираются такие функции, для которых либо большее значение всегда предпочтительнее меньшего, либо, наоборот, меньшее значение предпочтительнее большего. [24]
Решить рассматриваемые, уравнения можно в некоторых частных случаях, сделав относительно движения и свойств жидкости ряд упрощающих допущений. Так, было установлено, что в большинстве прикладных задач силы вязкости оказывают существенное влияние лишь в областях очень малой толщины, непосредственно прилегающих к обтекаемому телу. [25]
На самом деле идеальной упругости нет, однако в большинстве прикладных задач модель упругого тела дает подтвержденные практикой результаты и тем самым получает право на жизнь. Замена реального объекта другим, сохраняющим лишь основные, определяющие черты явления, называется построением расчетной схемы. [26]
Их, а также гладких функций от функционалов перечисленных типов, достаточно для постановки большинства прикладных задач. [27]
В первом приближении, как показывает опыт, при малых скоростях v коэффициент г не зависит от скорости и уравнение (II.3.6) линейно. Коэффициент сопротивления вязких потерь в некоторых случаях может быть рассчитан по точным формулам, но обычно в большинстве прикладных задач его находят на основе эксперимента. [28]
Однако измерения в турбулентных потоках имеют свои специфические трудности. Если существующая теория ламинарных потоков, базирующаяся на законе внутреннего трения Ньютона, позволяет достаточно точно теоретически решать большинство прикладных задач, то строгое теоретическое описание явлений, происходящих в турбулентных потоках, в связи с их необычайной сложностью до настоящего времени отсутствует. [29]
Предположим, нам нужно научиться оперировать числами, имеющими до 35 десятичных знаков включительно. Их можно рассматривать как значащие цифры числа в представлении с плавающей десятичной точкой, и в таком случае точность в тридцать пять знаков после запятой безусловно выглядит чрезмерной для большинства прикладных задач. Следовательно, для представления чисел в рассматриваемом диапазоне нам требуется около 117 битов. Поскольку восемь машинных слов содержат 128 битов, то это и необходимо, и достаточно. [30]
Страницы: 1 2 3