Непрерывные переменные

Cтраница 1

Непрерывные переменные ( например, температура, давление) должны квантоваться, так что степень точности пределов измерений необходимо устанавливать заранее. [1]

Непрерывные переменные удается преобразовать в дискретные путем квантования их по уровню на группы - выше 25 и ниже 25 мм. [2]

Непрерывные переменные процесса известны тем, что они не являются независимыми, поскольку на значение переменной в данный момент времени влияют более ранние значения. Случайная переменная называется стационарной ( в строгом смысле слова), если плотности распределения вероятности всех порядков инварианты относительно переноса начала отсчета времени. [3]

Здесь i и ег рассматриваются как непрерывные переменные. [4]

Гаррисон и Уилер приближенно рассматривали Z и А как непрерывные переменные, учитывая полуэмпирическую массовую формулу. [5]

Чтобы получить численное решение дифференциального уравнения, следует заменить непрерывные переменные на дискретные. Это осуществляется путем замены производных отношениями конечных разностей. В результате получается система алгебраических уравнений, которая затем решается при помощи ЭВМ. [6]

Поскольку у нас есть записанные физические законы в классическом пределе, везде непрерывные переменные пространство и время. Если, например, в вашей теории вы хотите иметь электрическое поле, то электрическое поле не может иметь ( если нужно, чтобы оно могло быть имитировано, вычислено конечным числом элементов) бесконечного числа возможных значений, оно должно быть представи-мо численно. Вы можете сохранить теорию путем переопределения ее без электрического поля, но представим на минуту, что вы обнаружили, что это сделать нельзя и хотите описать ее с электрическим полем, тогда вам придется сказать, что, например, если поля меньше определенной величины, их нет совсем, или что-то вроде этого. И это очень интересные проблемы, но, к сожалению, это плохие задачи для классической физики, поскольку если вы возьмете как пример звезду за сотню световых лет отсюда и она может испускать волну, которая идет к нам и становится слабее, и слабее, и слабее, и слабее, и электрические поля уменьшаются, уменьшаются, уменьшаются, и какую величину мы можем измерить. Вы помещаете туда датчик и слышите звон, и некоторое время ничего не происходит, и опять звон, и некоторое время ничего не происходит. Это вовсе не представление в дискретном виде, вы никогда не сможете измерить такие маленькие поля, вы не обнаружите такие крошечные поля, вы не можете имитировать такие маленькие поля, поскольку мир, который вы пытаетесь имитировать, физический мир, не классический, и ведет себя по-другому. Так что частный пример представления электромагнитного поля как дискретного, это проблема, которую я не могу, будучи физиком, рассматривать как фундаментально трудную, поскольку это просто будет означать, что ваше поле стало таким маленьким, что мне в любом случае придется использовать квантовую механику, и вы получаете неверные уравнения, и у вас некорректная задача. [7]

Чтобы это свойство задачи выразить формально, определим возможные альтернативы, задав непрерывные переменные, соответствующие длине и ширине прямоугольника. [8]

Гибридные вычислительные системы успешно могут применяться для моделирования систем, в которых присутствуют и дискретные и непрерывные переменные. В ряде случаев применение АВМ оказывается более эффективным, чем ЦВМ, так как с помощью аналоговых средств осуществляется не численное решение задачи, а моделирование исследуемых ситуаций, что позволяет оперативно анализировать различные варианты задачи и исследовать зависимости ее решения от исходных параметров. [9]

Переменные х, обычно являются двоичными, весовые коэффициенты с могут рассматриваться как дискретные или непрерывные переменные. [10]

Поскольку разница между дискретными и непрерывными переменными существенна для построения теоретических моделей, иногда мы можем использовать непрерывные переменные при моделировании дискретных ситуаций, и наоборот. Например, рассмотрим цену некой акции на фондовом рынке в полдень на следующий день. [11]

Временная эволюция р ( ж, t для случайных блу-жданий для трех разных моментов времени ti t % t. [12]

Когда а и Т малы и когда числа n и 7V достаточно велики, можно рассматривать х и t как непрерывные переменные. [13]

Такой подход целесообразен только в том случае, когда распределение имеет какую-то особую ( негауссову) форму ( Carrol, 1961) или когда непрерывные переменные связаны функциональной зависимостью. В последнем случае не нужно применять факторный анализ. [14]

Чтобы прояснить, что происходит с указанными примерами, использующими дискретные, альтернативные ( Да / Нет) данные, напомним только о возможности применять и непрерывные переменные. [15]

Страницы: 1 2