Подавляющее большинство - практическая задача
Cтраница 1
Подавляющее большинство практических задач, связанных с анализом и расчетом схем на полупроводниковых триодах, как известно, удается решить до конца сравнительно простыми методами лишь в линейном приближении, которое справедливо только в определенном интервале изменений величины входного сигнала. [1]
Подавляющее большинство практических задач связано с флокуляцией отрицательно заряженных дисперсий, в том числе и биоколлоидов. Это во многом стимулирует работы по синтезу катионных полиэлектролитов, которые за счет электростатического взаимодействия хорошо адсорбируются на отрицательно заряженных поверхностях. [2]
Подавляющему большинству практических задач, возникающих в инженерном деле и прикладных науках, присуща чрезвычайная нерегулярность границ областей, отвечающих изучаемым объектам, так что при их количественном исследовании трудно рассчитывать на получение аналитических результатов и решения, как правило, приходится так или иначе искать численно. Наиболее распространенные численные методы основываются на достаточно мелком подразделении изучаемой области либо путем введения линейных сеток с неизвестными значениями переменных в узлах, как в конечно-разностных методах, либо путем разбиения области на большое число дискретных элементов простой структуры, как в методах конечных элементов. [3]
В подавляющем большинстве практических задач производят исследование устойчивости в малом. Этот вопрос освещен в следующих параграфах. Исследование устойчивости в большом производят путем анализа хода интегральных кривых на фазовой плоскости или путем использования второй методы Ляпунова [24] и здесь не рассматривается. Не рассматривается здесь также методика исследования устойчивости по Ляпунову. [4]
 |
Распределение температур в стенке. [5] |
В подавляющем большинстве практических задач расчетный коэффициент теплопроводности А принимают равным среднеарифметическому, исходя из граничных значений температур стенки 4 и tz, что не дает заметной погрешности в определении теплового потока, а некоторое отклонение действительного графика распределения температур по сечению стенки от прямой линии практического значения не имеет. [6]
В подавляющем большинстве практических задач, встречающихся при тепловых расчетах электрических печей, отношение диаметров слоев цилиндрических стенок не превышает 2, а пренебрежение коэффициентом коррекции дает в результате значения тепловых потерь с запасом. [7]
 |
Пример анализа матричного массива. [8] |
В подавляющем большинстве практических задач в качестве аргументов встроенных функций рассмотренной группы выступают векторные массивы данных, представленных в виде вектора-столбца. Векторные аргументы встроенных функций не являются единственно возможными для их успешного применения. В простейших случаях элементы массива могут, быть просто перечислены в виде последовательности чисел, разделенных запятой, например: mean ( 5, 2, 4, 2) 3.25. В более сложных случаях, массивы можно задавать блочными фрагментами, в виде векторов или матриц. [9]
В подавляющем большинстве практических задач производится исследование устойчивости в малом. Этот вопрос и рассматривается в следующих параграфах. [10]
 |
Плотность вероятности.| Плотность вероятности Х2 - процесса прп а 1 ц и 1 2. [11] |
В подавляющем большинстве практических задач статистической радиофизики и радиотехники приходится исследовать случайные процессы, которые представляют собой смесь некоторого полезного ( или информационного) сигнала и комплекса различных помех. [12]
Однако в подавляющем большинстве практических задач мы не располагаем такой информацией. Даже если инженеры или экономисты полагают, что они могут предоставить полную информацию, то она на поверку часто оказывается весьма недостоверной. Во многих случаях информация, которой мы располагаем, является недостаточной для использования аппарата, который был изложен. [13]
Таким образом, для подавляющего большинства практических задач принцип несмещенности ведет к принципу подобия на границе между гипотезой и альтернативой и позволяет значительно сузить класс алгоритмов, в которых отыскивается оптимум. При этом, если для мешающих параметров имеются достаточные статистики, то их использование позволяет существенно упростить задачу синтеза РНМ несмещенных алгоритмов и исключить неизвестные мешающие параметры. [14]
Вместе с тем в подавляющем большинстве практических задач необходимость условий непрерывности и дифференцируемости не влечет за собой жестких ограничений, поэтому приведем здесь кратко лишь те результаты, которые будут непосредственно использоваться при дальнейшем изложении. [15]
Страницы: 1 2 3