Поиск - решение - система
Cтраница 1
Поиск решения системы (7.4.4) представляется более легкой задачей, чем задача вычисления хроматического индекса. [1]
Поиск решения системы ( 3) осуществляется на ЭВМ по алгоритму, рвализовавному на языке ФОРТРАН-1У. Вреия счета на EC-I033 составляет 35 - 40 шш. [2]
Поиск решения системы уравнений ( 41) осуществляется следующим образом. Для агрегата, имеющего относительный минимум по величине максимально допустимого числа оборотов, задаемся значением min QriRk - Тогда по первому уравнению системы ( 41) определяются значения Qs. & k для всех остальных агрегатов, число которых а / ( ЗЙ должно быть минимально возможным при одновременном выполнении уравнения баланса массы газа. [3]
Трудность поиска решения системы уравнений (2.15.5) и (2.15.6) на этапе 3 алгоритма зависит от числа Ny неизвестных угловых параметров. [4]
 |
Граф связей программных модулей. [5] |
Модуль RRRRR используют для поиска решения системы ( 28) нелинейных алгебраических уравнений. [6]
Численный расчет показал высокую эффективность поиска решения системы уравнений типа Пуассона методом последовательных приближений, что подтверждается высокой скоростью сходимости решения. [7]
Все вычислительные процедуры, необходимые для поиска решения системы (9.15), распадаются на три группы. [8]
Процесс адаптации с критерием качества (3.28) сводится к поиску решения системы эстиматорных неравенств. Это соображение наводит на мысль о том, что в качестве алгоритмов адаптации можно использовать соответствующие модификации алгоритмов выпуклого программирования. Для их решения опять-таки применимы соответствующие модификации алгоритмов выпуклого программирования, которые выступают здесь как алгоритмы адаптивной идентификации неизвестных параметров. [9]
Таким образом, решение уравнения переноса энергии сводится к поиску решения системы дифференциальных уравнений относительно неизвестных функций gn ( q), которые совместно с начальными условиями образуют задачу Коши. Для решения такой системы уравнений необходимо осуществить выбор базисных функций с учетом требуемой точности расчетов и особенностей геометрических характеристик канала, а также определить методы решения. [10]
Перечисленные структурные части метода позволяют обеспечить соответствующие функции, вытекающие из назначения специализированного эвристического метода. При этом может быть осуществлен поиск новых и улучшенных биотехнологических решений систем автоматизации и контроля качества биосинтеза. [11]
Перечисленные структурные части метода позволяют обеспечить соответствующие функции, вытекающие из назначения специализированного эвристического метода. При этом может быть осуществлен поиск новых и улучшенных биотехнологических решений систем автоматизации и контроля качества биосинтеза. [12]
Однако отыскание таких резонансных воздействий даже для линейных систем ( с переменными коэффициентами) представляет трудности. Поэтому возможность обойти эти трудности при поиске резонансного решения системы представляется заманчивой. Обратимся к построению такого однородного дифференциального уравнения, решением которого является резонансное решение исходного неоднородного уравнения. Для этого рассмотрим способ преобразования неоднородного дифференциального уравнения в однородное. [13]
Как отмечается в работе [1], сокращение объема диагностической информации можно осуществить минимизацией диагностической информации или оптимизацией глубины диагностирования. Здесь предложен подход к решению этих задач, основанный на сведении их к поиску решений систем целочисленных соотношений. [14]
Пионером в области создания итерационных процедур решения системы линейных неравенств был Розенблат [153], предложивший схему трехслойного перцептрона, математическая модель настройки которого представляет процедуру поиска решения системы неравенств. [15]
Страницы: 1 2