Cтраница 2
Эта форма линеаризации соответствует кусочно-линейной аппроксимации при бесконечно малых интервалах квантования по оси абсцисс. Величина приращения на каждом последующем шаге итерации выбирается таким образом, что она пропорциональна величине, характеризующей степень отклонения полученного приближения от истинного значения, при котором эта величина равна нулю. Таким образом, стратегия поиска решения системы уравнений ячеечной модели с обратными потоками, обусловленная выбором шага по итерируемому параметру, пропорционального величине отклонения от истинного значения, соответствует движению по касательной к равновесной кривой с гарантированным обеспечением устойчивости счета для равновесных зависимостей, имеющих неэкстремальный характер. [16]
Как мы уже знаем, тело правила Деиталога можно тр ан-слировать в алгебраическое выражение. В общем случае каждое множество правил Деиталога, которые определяют некоторый интенсиональный предикат ( называемый также предикатом интенсиональной базы данных или предикатом IDB), соответствует уравнению реляционной алгебры, а программа Деиталога, определяющая некоторые предикаты IDB, соответствует системе уравнений реляционной алгебры. Это означает, что оптимизация целей Деиталога эквивалентна оптимизации поиска решения системы алгебраических уравнений. Таким образом, в этой книге мы рассматриваем два формализма: логический и алгебраический. Мы обсудим методы оптимизации как для первого, так и для второго формализма. Следует отметить, что отображение в алгебраический формализм позволяет использовать такие классические результаты, как оптимизация конъюнктивных запросов, анализ общих подвыражений и количественное определение стоимости отдельной операции реляционной алгебры. [17]