Поведение - процесс
Cтраница 3
Один из методов основывается на оценке длины процесса, базирующейся на предыдущем поведении процесса. При этом запускается процесс, у которого оцененное время самое маленькое. Выбирая соответствующее значение а, мы можем заставить алгоритм оценки быстро забывать о предыдущих запусках или, наоборот, помнить о них в течение долгого времени. [31]
Если система в процессе эксплуатации неоднократно возвращается в исходное состояние, и поведение процесса в вероятностном смысле повторяется, то процесс X ( t) называется регенерирующим случайным процессом. [32]
 |
График изменения среднего размера обработанных изделий, уровня настройки а подналадки автомата. [33] |
По виду точечной диаграм-мы можно судить, хотя и грубо, о поведения процесса обработки во времени. [34]
Моделирование - это проведение тех расчетов, которые позволяют получить данные, характеризующие поведение процесса. Самая распространенная форма моделирования заключается в решении уравнений, описывающих необходимые стадии. Большинство расчетов в настоящее время выполняется с помощью вычислительной техники, однако это никак не влияет на получаемые результаты и даже не повышает их точности. Единственное, что дает нам применение вычислительной техники в моделировании, - это экономия времени. [35]
Должны быть определены критерии и оценки для выбора управления среди указанных возможных вариантов поведения процесса. [36]
Напротив, большое число начальных электронов, как при длительном приложении напряжения, приводит к детерминированному поведению процесса. Большой разброс значений измеренного напряжения пробоя обусловлен случайными внешними условиями, например наличием пыли в системе. В неоднородном поле на процессы образования и гибели электронов не наложено каких-либо существенных ограничений, однако для понимания процесса необходимы численные расчеты. [37]
Дифференциальное уравнение отражает внутренние связи моделируемого процесса, не зависящие от внешнего воздействия; конкретное состояние или поведение процесса определяется начальными условиями, характером и величиной внешнего воздействия. [38]
Результаты проведенных исследований оформляются в виде определенных математических зависимостей, позволяющих использовать современные вычислительные машины для расчета поведения процессов в масштабе промышленных аппаратов. [39]
Далее рассмотрим моделирование линейных и нелинейных элементов САР на аналоговых машинах, покажем, как можно использовать экспериментальные данные, характеризующие поведение процесса ( так называемые кривые разгона) для получения математической модели объекта моделирования и приведем примеры моделирования САР некоторых типовых объектов ( аппаратов) химической технологии. [40]
Таким образом, если задать выражение для условных вероятностей и начального распределения, то будет полностью описан механизм смены состояний; поведение процесса в любой момент времени в общем случае зависит от всей его предыстории. [41]
Такой случайный процесс, поведение которого после любого момента времени зависит только от его состояния в этот момент и не зависит от поведения процесса в предшествующий период. [42]
Такой случайный процесс, поведение которого после любого момента ремени зависит только от его состояния в этот момент и не зависит от поведения процесса в предшествующий период. [43]
Такой случайный процесс, поведение которого после любого момента времени зависит только от его состояния в этот момент и не зависит от поведения процесса в предшествующий период. [44]
Созданные в последние годы аналитические методы расчета оптимальных режимов химических процессов позволяют поставить и разрешить ряд интересных задач, связанных с оценкой поведения процесса в окрестности оптимального режима. [45]
Страницы: 1 2 3 4