Cтраница 1
Получение априорных оценок изуча - Рис - 6.7. Иллюстрация по-емого уравнения при t - оо при всех воз - 0H0 puHaJlbHor мн можных начальных данных. [1]
Для получения априорных оценок решений таких уравнений методы С. Н. Бериштейна оказываются неприменимыми. [2]
Доказательство устойчивости сводится к получению априорных оценок, выражающих непрерывную зависимость разностного решения задачи от входных данных. [3]
Это значит, что для получения конечных априорных оценок в С1 ( Q - ( - Г) функция Фт ( х, у) может быть произвольной непрерывной функцией. [4]
Доказательство второго предложения основано на возможности получения априорных оценок для опорной функции предполагаемого решения. [5]
Основным методом доказательства существования решения задачи Дирихле здесь является получение априорных оценок п применение метода Лере - Шаудера. [6]
Отметим статью В. В. Стрыгина [1], в которой предложен специальный прием получения априорных оценок периодических решений, использующий идеи метода направляющих функций. [7]
Таким образом, вопрос о существовании решения задачи Дирихле сводится к получению соответствующих априорных оценок решений исследуемых классов уравнений. [8]
Я думаю, что независимо от приложений к квазилинейным уравнениям, вопрос о том, в какой мере оценка разброса корней характеристического уравнения нужна для получения внутренней априорной оценки в несамосопряжениом случае ( задача, сформулированная на стр. [9]
Во-вторых, кроме принципиальных оценок нас интересует фактическая трудоемкость численных методов на задачах данного класса, на вычислительных машинах с такой-то памятью и быстродействием. Надеяться на получение априорных оценок в этом случае пока не приходится. Поэтому нашей целью сейчас является в большей степени разработка и экспериментальная проверка методов, чем оценка их трудоемкости. [10]
Здесь мы знакомимся с важной и постоянно используемой концепцией априорных оценок, а именно: оценка ( через заданные значения) имеет место для всех возможных решений класса задач, даже если рассматриваемые условия не гарантируют существования таких решений. Большая часть книги посвящена получению априорных оценок для решений различных задач. [11]
По существу, использование интегрального представления (3.9) и играет роль регуляризации такого рода. При этом все особенности по переносятся на параметр v, что упрощает получение априорных оценок решения. Изложенная ниже схема построения решения позволяет также получать априорные оценки в нормах Lp, 1 р оо. [12]
Когда множество Y Em конечно ( состоит из N элементов), то множество эффективных точек P ( Y) всегда непусто и, более того, внешне устойчиво. Хотя - в каждой конкретной задаче все эффективные точки можно перечислить, несомненный интерес представляет вопрос о получении априорной оценки числа таких точек. Подобного рода оценки могут оказаться полезными при анализе трудоемкости различных алгоритмов построения множества эффективных решений, а также процедур выделения наиболее приемлемого решения среди всех эффективных. [13]
С другой стороны, выбор параметров, подгоняющих результаты расчета для одного из веществ под данные эксперимента, позволяет более или1 менее надежно оценивать также термодинамические характеристики аналогичных веществ. Примеры такого применения полуэмпирических методов квантовой химии имеются, однако этот путь до сих пор не стал основным способом получения априорных оценок термодинамических характеристик веществ. [14]
Для линейных задач из устойчивости и аппроксимации следует сходимость. Методы получения априорных оценок для разностных схем во многом аналогичны тем ше методам в теории дифференциальных уравнений, напр. Фурье, принцип максимума, эноргетнч. [15]