Cтраница 3
Понятно, что, производя вычисления с приближенными числами, погрешности исходных данных в какой-то мере мы переносим в результат вычислений. В этом отношении погрешности действий являются неустранимыми. [31]
Ряд других недостатков формулировки ( 4) обнаруживается при учете погрешностей исходных данных. Тем не менее категорически отвергать эту формулировку не следует. По-видимому, существует целесообразность ее использования в особых случаях или в совокупности с другими формулировками. [32]
Надо заметить, что расчет по этому уравнению чувствительнее к погрешностям исходных данных и приводит к худшим результатам. В то же время зависимость ( 46) пока единственная, практически годная для вычисления ионных теплот сольватации в неводных растворах. Остальные ( некоторые из них мы рассмотрим в разделе IV.6), при всей их теоретической строгости, практически неприменимы для сколько-нибудь достоверного расчета. [33]
Надо заметить, что расчет по этому уравнению чувствительнее к погрешностям исходных данных и приводит к худшим результатам. В то же время зависимость ( 46) пока единственная, практически годная для вычисления ионных теплот сольватации в неводных растворах. Остальные ( некоторые из них мы рассмотрим в разделе IV. [34]
Надо заметить, что расчет по этому уравнению чувствительнее к погрешностям исходных данных и приводит к худшим результатам. [35]
Мо-iyr быть другие роли этого параметра, связанные с изучением влияния погрешностей исходных данных на структурные изменения исходных данных. [36]
Экстремаль функционала при значении параметра регуляризации, соответствующим образом согласованного с погрешностью исходных данных, является решением задачи. [37]
Значение параметра а ( параметра регуляризации) должно быть согласовано с уровнем погрешности исходных данных. Ага, и) 8, если известно число б, аа ( б); возможны и другие способы определения а. Аналогично решается задача и с приближенно заданным оператором А. [38]
Однако в работе Прайса были серьезные, весьма дорогостоящие ошибки, частично обусловленные погрешностями исходных данных, которые не охватывали большое число незарегистрированных рождений. Более того, он завысил коэффициенты смертности для ранних возрастов и занизил их для старших, а его оценки величины миграции населения в Нортгемптон и из него оказались неточными. [39]
Поэтому их можно было бы назвать сквозными погрешностями, хотя их принято именовать погрешностями исходных данных или, кратко, начальными. [40]
ЗЛ 7т); X - значение параметра, полученное при расчете с погрешностью исходных данных. [41]
Отклонение экономических показателей варианта по сравнению с оптимальным на 5 % значительно меньше, чем погрешность исходных данных ( расчеты производятся на ранних проектных стадиях и имеют укрупненный характер) и самих расчетов. Поэтому формально выбранный по минимуму приведенных затрат вариант может оказаться неоптимальным с технико-экономических позиций. Следовательно, если экономические характеристики нескольких вариантов оказываются весьма близкими, критерии экономической эффективности не могут быть окончательными для выбора варианта, который будет положен в основу дальнейшего проектирования. Эти характеристики позволяют лишь сузить до предела число конкурирующих вариантов перед последним этапом отбора. [42]
Взамен этого предполагается, что решение удовлетворяет определенным требованиям гладкости и, кроме того, известны погрешности исходных данных. [43]
При рассмотрении конкретных задач, как правило, затруднительно фактически найти параметр регуляризации а как такую функцию погрешности исходных данных б, ос а ( б), для которой оператор R [ ( u, а ( б)) является регуляризирующим. Во многих случаях мы знаем число б, характеризующее погрешность исходной информации. Выбор допустимого значения параметра регуляризации существенно зависит от той информации, которую мы имеем относительно приближенной исходной информации. В литературе описаны различные способы нахождения такого значения а. Ниже мы рассмотрим некоторые из них. [44]
Приведенные доверительные интервалы и критерии статистических гипотез справедливы, если наряду с указанными выше допущениями о свойствах погрешности исходных данных дополнительно предполагается нормальный ( гауссов) закон распределения вероятностей величин [ е ] дг. [45]