Поведение - погрешность
Cтраница 1
 |
График Д ( х при оптимизации по а а при а2 О.| Зависимость Л f ( x при оптимизации по различным критериям качества. [1] |
Поведение погрешности для промежуточных значений at аналогично; значения погрешностей всегда укладываются в заштрихованную на рис. 4 зону. [2]
Точную характеристику поведения погрешности интерполяции по нулям многочлена Чебышева Тп ( х ] дают следующие утверждения. [3]
На рис. 7 показано поведение погрешностей вдоль оси OXv В отличие от графика ( рис. 4) кривая А f ( X ( Q) имеет уже три точки пересечения с осью OX [ Q) и отличается значительно лучшим качеством приближения. [4]
На рис. 4.11 показано поведение погрешностей реконструкции и нормы невязки для данного восстановления. [5]
Там было выяснено, что поведение погрешности рассматриваемого метода существенно зависит от корней характеристического уравнения (5.10.11), определяемого коэффициентами при значениях приближенного решения. [6]
Выясним теперь наглядную приближенную картину поведения погрешности еп хп - х, когда приближение хп будет близким к точному решению х, а Е - малой величиной. [7]
Если не имеется предположения о характере поведения погрешности в данной задаче, то можно применить следующую методику. [8]
На рис. 1, а показан характер поведения погрешностей в технологических процессах первой группы. По горизонтальной оси отложены равные отрезки, соответствующие длине периметра или строчной развертке поверхности одного изделия. По вертикальной оси отложены величины погрешностей. Сплошными линиями показаны систематические составляющие погрешностей. Штриховые линии ограничивают поле рассеяния случайных погрешностей. [9]
Наличие точного выражения для текущего среднего позволяет легко выявить поведение погрешностей АВМ для различных типов усредняемых функций. [10]
Полученные аналитическим путем оценки для погрешности этих формул дают только качественное представление о поведении погрешностей в зависимости от различных параметров задачи. Как следует из приведенных данных, влияние коэффициента заполнения s на точность приближенных формул гораздо существеннее в случае Я -, чем в - поляризации. Это относится не только к точности вычисления модулей искомых величин, но и к их фазам. [11]
Ту же идею можно применить к численному дифференцированию, к численному решению дифференциальных уравнений - вообще к любому численному процессу, аппроксимирующему пределы, поведение погрешности которого известно. [12]
Однако проведенный нами анализ еще оказывается недостаточным; мы исследовали асимптотическое поведение погрешности при фиксированном отрезке интегрирования [ хо, ха - f - X и при стремлении шага сетки к нулю. Во многих задачах типично очень большое значение промежутка интегрирования, и в этом случае представляет интерес не только поведение погрешности при уменьшении шага интегрирования, но и поведение погрешности при большом отрезке интегрирования. [13]
Однако проведенный нами анализ еще оказывается недостаточным; мы исследовали асимптотическое поведение погрешности при фиксированном отрезке интегрирования [ хо, ха - f - X и при стремлении шага сетки к нулю. Во многих задачах типично очень большое значение промежутка интегрирования, и в этом случае представляет интерес не только поведение погрешности при уменьшении шага интегрирования, но и поведение погрешности при большом отрезке интегрирования. [14]
Для тех случаев, когда систематическая составляющая постоянна ( а это наиболее распространенный случай) и может принимать значения, близкие к Л, это почти точная оценка. Если имеются дополнительные сведения о поведении погрешностей, то оценку, конечно, можно улучшить. [15]
Страницы: 1 2