Поиск - оптимум
Cтраница 1
Поиск оптимума проводился следующим образом: подбирался температурный режим, обеспечиьающий максимизацию уд ( содержание ароматических в катализате) при заданном выходе катализата для исходных данных режима К; 3 при А 0 87 и X ж 0 855, т.е. была сделана попытка получить хорошее качество катализата при большем выходе и лучшее качество при том же выходе для неизменного ( 37ат) я пониженного ( 32ат) давления. При этом было выбрано только одно верхнее ограничение по температуре процесса, равное 520 С. [1]
Поиск оптимума по данной математической модели методом крутого восхождения обычно производят в определенной последовательности и результаты расчетов заносят в таблицу. [2]
Поиск оптимума в данной задаче осуществлялся методом статистических испытаний ( Монте-Карло) с адаптацией области поиска. [3]
Поиск оптимума в этом случае происходит в два этапа. На первом находят значения частных производных по независимым переменным, которые определяют направление градиента в рассматриваемой точке. [4]
Поиск оптимума по полученному полиному может быть осуществлен различными методами. [5]
Поиск оптимума при использовании метода градиента также производится в два этапа. Па первом находятся значения частных производных по всем независимым переменным, которые определяют направление градиента в рассматриваемой точке. [6]
Поиск оптимума сводится к решению системы п нелинейных уравнений с / г неизвестными. [7]
 |
Примеры задания допустимой. [8] |
Поиск оптимума прекращается, если дальнейшее возрастание а не приводит к существенному уточнению положения оптимума. [9]
Поиск оптимума в многофакторных задачах включает следующие этапы. [10]
Поиск оптимума функции ( V 46a) при последовательном переборе ( fj ( zi) и вычислении локального оптимума для fj ( Xi) практически невозможно осуществить для п Ю, так как даже поиск корней логического уравнения (V.43) представляет собой весьма длительную процедуру, не говоря уже. [11]
Поиск оптимума нелинейной модели можно представить как последовательное решение ряда линейных задач и выбор среди них той, которая имеет максимальный функционал. [12]
Процесс поиска оптимума заканчивается, когда 2 е, где е - произвольное малое положительное число. [13]
Для поиска оптимума в промышленных условиях применяют метод эволюционного планирования эксперимента, с помощью которого решается задача выделения слабого полезного сигнала на фоне шума. [14]
Блок-схема поиска оптимума представлена на рис. 4 где Х - мак-симизируемая функция, т.е. степень контактирования на выходе из аппарата, У1 - независимые переменные. [15]
Страницы: 1 2 3 4