Cтраница 2
Рассмотрим вкратце связь между поведением величины а и наличием области отрицательного коллекторного сопротивления. [16]
Из соотношения (5.21) видно, что периодическое поведение величины Y ( или К) может возникнуть как следствие колебаний в капиталовложении К. [17]
На заключительной стадии работы необходимо исследовать поведение величин поверхности теплопередачи F и затрат мощности на прокачку Р вблизи оптимума. [18]
Аналогия со слоем сохраняется также в поведении величин ср и cg всех ветвей в высокочастотном пределе. [19]
Нас интересует асимптотическое п - - оо поведение величины 4rtn, когда разницей между I и п можно пренебречь. [20]
Этот факт еще раз подчеркивает, что поведение величины ( М ( R)) ( а значит, и относительной ковариантности распределения масс) дает лишь частичную картину структуры множества. [21]
Интересно, что Раис1) произвел оценку поведения величины Е, стоящей в экспоненте нижней границы для случая близости скорости передачи к пропускной способности канала. [22]
Мы сравним сначала центральные интенсивности линий, затем поведение величины rv ( i) во внутренних частях линии и, наконец, поведение rv ( т) во внешних частях линии. [23]
Была сделана попытка проверить применимость асимптотической оценки по поведению величин оц. [24]
Правила отбора находятся здесь различным образом в зависимости от поведения величины / при обращении времени. [25]
В матричной форме (7.2.11) уравнения Сакса позволяют легко определить поведение величин р и а для конгруэнции лучей в плоском пространстве-времени; то же можно сказать и об искривленном пространстве-времени, если Q 0 для рассматриваемого типа лучей. [26]
Это предельное свойство среднего числа Шервуда коренным образом отличается от соответствующего поведения величины Sh при Наличии особых гидродинамических точек, когда среднее число Шервуда неограниченно возрастает при увеличении числа Пекле ( ср. [27]
Уравнение (5.39) - это линейное однородное уравнение с постоянными коэффициентами, и исследование поведения величин Ьх сводится к вычислению собственных чисел матрицы А. [28]
Корреляционный анализ устанавливает степень взаимной зависимости случайных величин и событий на основании изучения усредненного закона поведения величин, функционально несвязанных между собой, а также меру зависимости между рассматриваемыми величинами. Таким образом, корреляционный анализ изучает вероятностную ( стохастическую) связь случайных величин, при которой изменение одной величины ведет к изменению распределения другой; например, имеется стохастическая связь гранулометрических составов шихты, подаваемой в барабанный гранулятор, и продукта гранулирования. [29]
Можно показать, что ненадежность обладает некоторыми интересными свойствами, большинство из которых соответствует нашему интуитивному представлению о поведении величины такого рода. Покажем сначала, что ненадежность ключа или фиксированной части сообщения уменьшается при увеличении количества перехваченного зашифрованного текста. [30]