Описываемый подход

Cтраница 3

Отметим, что связь диалога на естественном языке и иерархии типов данных, осуществляемая через упомянутые выше образцы, косвенно представляет семантику каждого типа данных. Схемы в описываемом подходе первоначально предназначались для представления только синтаксиса типов данных. Необходимость задания семантики была осознана авторами в ходе разработки, и данный механизм удалось реализовать только для конкретного случая и со значительными ограничениями. [31]

Построение подвижной сетки в двумерном случае. [32]

Такой подход близок к методам сквозного счета, в которых вычисления внутри всей расчетной области проводятся одним и тем же алгоритмом, включая области разрывов. Тем не менее отличие заключается в том, что описываемый подход всегда содержит в себе некоторый дополнительный алгоритм анализа конфигурации получающегося течения. Такой алгоритм позволяет специальным образом определять поток через поверхность разрыва, которая выделяется в процессе вычислений. Определение скорости выделяемого разрыва основано в нем на точном решении соответствующей газодинамической задачи Римана, так как в противном случае ударная волна либо размазывается, либо начинает двигаться относительно дискретной сетки. [33]

Второй ситуацией является случай с неизвестным каузальным приоритетом среди переменных. Допустим, что мы имеем набор переменных, для которых не известен каузальный порядок причина-следствие, и имеются две гипотезы, каждая по-своему устанавливающая его, постулируя отсутствие тех или иных возможных отношений. Описываемый подход может быть применен как для сравнения этих теорий, так и для их отбрасывания. Заметим, что в процедуре сравнения одна модель-гипотеза может оказаться лучше другой, но никогда - правильной. Более того, если одна из гипотез близка к тому, чтобы описываться полной рекурсивной системой, то обычно она работает, лучше воспроизводя корреляционную матрицу, и, естественно, будет выбираться как более удачная, даже если она весьма далека от истины. [34]

Для таких объектов достигается самая высокая вычислительная эффективность по сравнению с другими методами. Теоретически разработаны [69,144] и практически опробованы методы сканирующей строки для криволинейных поверхностей, однако их вычислительная эффективность сравнима с эффективностью метода трассирования лучей. Описываемый подход целесообразно применять для сцен без преломляющих и зеркально отражающих поверхностей. Изображение теней, как собственных, так и падающих, досп) жимо. Алгоритмы построчного сканирования делятся на интервальные и поточечные ( использующие z - буфер) для плоских элементов объекта и поточечные для криволинейных объектов. Рассмотрим первый из них, как наиболее характерный и эффективный. Сущность интервального метода заключается в проективном отображении линий-краев из трехмерного пространства в линии на двухмерном изображении, построчном определении видимости и вычислении яркости в интервалах, на которые строка изображения разбивается линиями-краями. Изображение прямой линии также является прямой линией [51], поэтому изменение факта видимости того или иного многоугольника может происходить только при переходе сканирующей строки через прямолинейную границу полей на изображении. Если многоугольники могут протыкать друг друга, то изменение видимости и освещенности может происходить не только при пересечении строки с изображениями ребер многоугольников, но и с изображениями-линиями попарного пересечения многоугольников. Уточним, что сканирующей строкой называют текущую строку рецепторов, вдоль которой происходит анализ многоугольников на видимость и соответственно определяется освещенность видимого многоугольника. Освещенность изображения плоских участков объекта есть величина постоянная, поэтому, определив освещенность в одной точке, ее можно распространить на все рецепторы, видящие данный плоский участок. [35]

Сущность структурных методов заключается в выделении на распознаваемом и эталонном изображениях некоторых признаков и их связей, кодировании признаков и связей на формальном языке и решении задачи идентичности семантических образов эталона и анализируемого изображения. В качестве признаков, например, могут использоваться фрагменты контурной линии изображения объекта, такие как прямые и дуги определенных направлений. Описываемый подход инвариантен к масштабу, повороту, яркости, однако сам процесс извлечения признаков из изображения остается проблемным и обычно решается субъективным вмешательством. [36]

В соответствии с формой, представленной в предыдущем разделе, ниже дается описание информации, которая должна присутствовать в любом соглашении о требованиях. Все последующие упоминания о соглашении о требованиях ( СТ) имеют в виду соглашение о требованиях, разработанное в соответствии с данным разделом. Описываемый подход предполагает также декомпозицию проекта в соответствии с табл. 13.2 и дальнейшую детализацию, отражаемую во внешней спецификации изделия согласно разд. Материал, следующий вплоть до заголовка Календарный план, пронумерован, озаглавлен и напечатан так же, как в СТ, но с одним исключением: обозначения Ок, Ч, Об и 3 указывают уровень детализации. [38]

Масс-спектр ацетона, полученный путем ионизации электронным ударом, с пиком молекулярного иона ( т / г 58, основным пиком ( m / z 43 и пиком метильной группы ( т / г 15. [39]

Другим важным преимуществом МС является возможность получения количественной информации о неразделенных или совместно элюируемых пиках. С этой целью проводят выделение ионного тока фрагмента с требуемой массой и рассматривают этот фрагмент как следовое соединение. Такой подход часто используется, чтобы уменьшить продолжительность ГХ анализа и быстро получить информацию о целевых соединениях в сложных матрицах. Описываемый подход используется в качестве стандартного метода при изучении метаболизма лекарств. Меченные изотопами молекулы элюируются совместно с определяемыми лекарственными соединениями. [40]

В трех последних главах несколько раз отмечалось, что обсуждавшиеся методы управленческого учета не учитывают влияния неопределенности. Но управленческий учет настолько тесно связан с будущим - планирование и принятие решений целиком и полностью ориентированы на будущее, что неопределенность является весьма существенным фактором, и полагать, что подобные методы дадут нам абсолютно точные прогнозы, было бы наивно. Именно с такой трудностью столкнулся Банк Англии, как показано в примере 9.1, и хотя оценки Банка касаются мировой экономики в целом, указанная проблема существует и для отдельных фирм. В данной главе будет показано, как с помощью анализа чувствительности, трехуровневого анализа и путем исчисления вероятностей наступления событий при принятии решений могут быть учтены факторы неопределенности и риска. Мы также обсудим преимущества и недостатки описываемых подходов. [41]

Определение этих координат производят автоматизированными методами обработки стереопар. В простейшем случае координаты точки определяют на стереоприборе путем визуального отождествления положений соответствующих точек [30], однако трудозатраты на обработку будут исключительно велики. Известны реально работающие системы, которые автоматически распознают соответствующие точки на кадрах стереопары и известными расчетными методами устанавливают трехмерные координаты каждой точки в относительной или абсолютной объектной системе координат. Процесс снятия координат должен учитывать требования достаточной частоты расположения точек в пространстве. Основная идея, определяющая требования к выбору пространственной частоты точек, заключается в том, чтобы достичь состояния, когда две соседние точки на поверхности объекта спроецировались максимум в два соседних рецептора на экране. Алгоритм изображения поточечно описанных объектов подробно изложен в § 4.1.5. Описываемый подход применяется на практике достаточно редко, что связано с трудоемкостью снятия данных об объекте, большими вычислительными затратами и значительным объемом исходных данных на описание объекта. [42]

Страницы: 1 2 3