Столь большая погрешность

Cтраница 1

Столь большая погрешность является следствием большого рассеивания, которое, в свою очередь, обусловливается малой жесткостью системы. [1]

Для аппроксимации весьма сложных реальных граничных и начальных условий используется ограниченное число простых соотношений В ряде случаев это может привести к столь большим погрешностям в определении параметров, что использование краевой задачи для идентификации модели становится невозможным. [2]

Зависимость макс / С от. / С в области малых содержаний.| Зависимость макс / ( 1 - С от. / (. - С в области содержаний, близких к 100 %. [3]

Однако в области малых содержаний нередко наблюдаются погрешности в несколько сотен процентов и более. Столь большие погрешности могут быть, с учетом изложенного, только положительными. Как следствие, распределение таких погрешностей является асимметричньш, с хвостом в сторону положительных значений. [4]

Для аппроксимации весьма сложных реальных граничных и начальных условий используется ограниченное число простых соотношений. В ряде случаев это может привести к столь большим погрешностям в определении параметров, что использование краевой задачи для идентификации модели становится невозможным. [5]

Конструктор должен исходить из того, что погрешности параметров не только неизбежны, ко и допустимы в определенных пределах, при которых деталь еще удовлетворяет требованиям правильной сборки и функционирования машины. Нельзя также ограничиться установлением одних только идеальных значений параметров детален, так как при изготовлении могут возникнуть столь большие погрешности, что деталь не будет удовлетворять своему служебному назначению. [7]

Конструктор должен исходить из того, что погрешности параметров не только неизбежны, но и допустимы в определенных пределах, при которых деталь еще удовлетворяет требованиям правильной сборки и функционирования машины. Нельзя также ограничиться установлением одних только идеальных значений параметров деталей, так как при изготовлении могут возникнуть столь большие погрешности, что деталь не будет удовлетворять своему служебному назначению. Конструктор должен решить две неразрывные задачи: установить идеальные значения параметров детали и нормировать точность - изготовления этих. Эти пределы в процессе изготовления и контроля деталей являются критериями их годности. [8]

Для поля А условие (1.18.16) выполняется с погрешностью 0.002. Для поля Б эта погрешность оказалась равной 0.095. Столь большая погрешность объясняется тем, что численное решение в области OFE от огибающей ОЕ не удается построить достаточно точным. [9]

Многие материалы гигроскопичны, а защита их от влаги тонкой пленкой из органических материалов приводит к погрешности измерений. Кроме того, оптические материалы имеют зависимость пропускания и отражения от их температуры. Столь большие погрешности от нагрева отражающих пластин при отражении мощного потока зачастую не учитываются при разработке ослабителей. [10]

Из последней структурной формулы следует, что погрешность изготовления резьбы при прочих равных условиях зависит лишь от ее шага. Это позволяет принципиально использовать для нормирования точности резьбы пластмассовых изделий существующую систему допусков на металлические резьбовые изделия. Однако большое число факторов, влияющих на точность резьбы, приводит к столь большим погрешностям, что они могут быть соизмеримы с мелкими шагами резьбы. Поэтому ряд мелких шагов резьбы не применим для пластмассовых резьбовых деталей. Резьбовые детали из пластмасс с колебанием усадки более 0 4 % не могут быть выполнены даже по грубому 3-му классу точности резьбы для металлических деталей ( подробно о назначении классов точности на резьбы см. стр. [11]

Нелепость такого утверждения объясняется тем, что 4000 -приближенное значение возраста вазы с ошибкой в несколько сот лет. Оно получено в результате округления до тысяч, поэтому равенство 4000 8 4008 при столь большой погрешности первого слагаемого явно абсурдно. Приведенный пример показывает, что для выполнения действий над приближенными значениями величин должны быть разработаны особые правила. [12]

Особо заметную отрицательную роль играют корреляционные связи между параметрами или погрешностями их измерения, отклонения закона распределения погрешностей измерений от нормального и неисключенные систематические погрешности при обработке больших массивов измерительной информации ( п50) и определении по ней ограниченного числа параметров. Это было замечено при определении параметров движения космических аппаратов по данным большого числа измерений, параметров гравитационного поля Земли по геодезическим и гравиметрическим измерениям. Причиной столь больших погрешностей МНК, математически безупречного вычислительного метода, является отклонение условий измерений, на которые рассчитан МНК, от физических условий. В этом случае МНК дает смещенные неэффективные и несостоятельные оценки искомых параметров. [13]

При статистическом исследовании обычно все факторы по степени их влияния предварительно делятся на основные и неосновные или случайные. Это определяется условиями или требованиями, отвечающими особенностям исследуемых объектов, постановке задачи и методу ее решения. В данном случае по промысловым данным желательно получить определенные статистические зависимости ( уравнения) нефтеотдачи от определяющих ее факторов. Однако в производственных условиях интервалы варьирования отдельных факторов часто столь малы, что соответствующие изменения зависимой переменной будут мало отличаться от ошибки ее измерения. В таких случаях расчетные коэффициенты регрессии, отражающие количественное влияние факторов, будут иметь столь большие погрешности, что уравнение практически теряет смысл. Следовательно, подобные факторы включать в исследование нецелесообразно. Указанные факторы для целей статистического исследования можно считать условно неосновными или случайными. Отсюда следует такая особенность статистических моделей, как ограниченность их применения рамками той совокупности, для которой они составлены, где неучтенные факторы имеют определенный, малоизменяющийся уровень их значений. Применение статистического метода для исследования характеристик вытеснения позволяет отнести к случайным факторам ошибку подсчета балансовых запасов нефти, так как по закону больших чисел эта ошибка будет иметь равновероятные ( случайные) отклонения в ту или другую сторону и не может оказать закономерного влияния на нефтеотдачу. Постановка задачи исследования текущей нефтеотдачи на одно и то же значение безразмерного времени т позволяет не включать в статистические расчеты относительный суммарный отбор жидкости, зависимость от которого является довольно сложной, нелинейной. При исследовании влияния какого-либо фактора на нефтеотдачу большое значение имеет количественная форма, выбранная для характеристики этого фактора. [14]

Страницы: 1