Задача - экстраполяция
Cтраница 2
Таким образом, при вычислении термодинамических функций в любом случае возникает задача экстраполяции кривой теплоемкости, полученной опытным путем, до абсолютного нуля. [16]
Являясь тривиальным следствием леммы 1.2, теорема 4.5 тем не менее проясняет задачу экстраполяции в классе арифметических функций, определяемых буквенными алгоритмами и тем самым задачу экстраполяции в целом. [17]
Если первая часть проблемы является задачей интерполяции, то вторая ее часть по существу есть задача экстраполяции, так как требует выхода за пределы исследуемого интервала времени 0 t ire. Если это основное условие соблюдается, то предсказание ( прогнозирование) опасности коррозии будет представлять собой операцию определения последующих значений функции по некоторой совокупности данных, зависящих от ее предыдущих значений. [18]
В докладе показано, что ряд весьма различных задач, возникающих при проектировании так называемых самонастраивающихся и обучающихся систем, можно понимать как задачи экстраполяции и интерполяции функций по информации о значении функции, задаваемой в случайно появляющихся точках. Доклад дан в виде реферата. [19]
Являясь тривиальным следствием леммы 1.2, теорема 4.5 тем не менее проясняет задачу экстраполяции в классе арифметических функций, определяемых буквенными алгоритмами и тем самым задачу экстраполяции в целом. [20]
Задача получения оценки S ( tf) полезного сигнала в момент t в случае 1) называется задачей интерполяции или задачей сглаживания, в случае 2) - задачей фильтрации и в случае 3) - задачей экстраполяции или задачей упреждения. [21]
 |
Изменение прогнозируемого параметра во времени. [22] |
Прогнозирование методом экстраполяции базируется на переносе событий и состояний, имевших место в недалеком прошлом, на будущее. Задача экстраполяции ставится следующим образом. Сформулированный таким образом принцип прогнозирования называется аналитическим. Необходимость вероятностного прогнозирования объясняется тем, что прогнозируемые функции являются сложными, и для них практически не удается достаточно точно подобрать прогнозирующие полиномы. Кроме того, все контролируемые функции являются, по существу, случайными. При вероятностном прогнозировании не определяется закон изменения прогнозируемого параметра в будущем, а оценивается вероятность того, что прогнозируемая функция в моменты t / выйдет за допустимые пределы. [23]
Но так как мы заранее знаем только значения в ограниченном числе точек, то значения во всех других можно только предсказывать, экстраполировать. Именно эту задачу экстраполяции и надо было бы решать. [24]
Очевидно, что для исходной ГЦ все величины, входящие в правые части формул (7.8), (7.11), (7.15) и (7.16), полностью определены. Тем самым будет решена задача экстраполяции переменных состояния новой ГЦ при варьировании параметров независимых источников. [26]
 |
Распределение температур в поверхностном слое стекломассы под шихтой и варочной пеной. [27] |
Для каждого сечения решается задача экстраполяции функции тепловых потоков под слоем шихты и варочной пены. Для осевого сечения бассейна печи решение выполняется в полном соответствии с методом, рассмотренным в предыдущем разделе. При этом вычисляется величина / - интегральное количество теплоты, поглощаемое стекломассой под шихтой и варочной пеной в этом сечении. [28]
В четвертом и пятом критериях сравнения множество X задается априори и может быть частью всей области изменениям при выборе фиксаций Xi или вообще не совпадать с этой областью. В последнем случае говорят, что рассматривается задача экстраполяции. [29]
К) с помощью универсала ных параметров требуется, прежде всего, большая гибкость модели при передаче температурной зависимости. Уточнение этой зависимости важно и в связи с задачами температурной экстраполяции данных о коэффициентах активности и фазовых равновесиях. Кроме того, удачно описывающая температурную зависимость коэффициентов автивкости модель оказалась бы пригодной также для описания энтальпий смешения. [30]
Страницы: 1 2 3