Cтраница 1
Построение вычислительной схемы приведем для первого случая, когда регулирование производят на входе в транспортный трубопровод, а на выходе из него граничное условие задают произвольно. [1]
Для построения вычислительных схем в некоторых случаях используется также уравнение четвертого порядка относительно фуйкции тока, получающееся при подстановке (6.1.17), (6.1.16) в (6.1.15) и имеющее. [2]
Для построения вычислительных схем методов Рунге-Кутты четвертого порядка в тейлоровском разложении искомого решения у ( х) учитываются члены, содержащие степени шага h до четвертой включительно. [3]
При построении соответствующей вычислительной схемы метода сеток дополнительно к ( 8) будут внесены ошибки и за счет приближенной замены производных ихх, их. Правда, в последнем случае аппроксимирующая задача будет, как правило, более простой с точки зрения ее реализации. Однако в ряде частных случаев метод прямых может оказаться предпочтительнее и в этом отношении. Соответствующая аппроксимирующая задача приводит тогда к последовательному решению граничных задач для обыкновенных дифференциальных уравнений второго порядка с постоянными коэффициентами. [4]
Формулы (14.8) являются исходными для построения вычислительной схемы, которая приведена в таблице 1.8. Часть А схемы содержит коэффициенты и свободные члены исходной системы (1.6), часть В - коэффициенты системы (1.8), подготовленной для итерации. Для получения строк части В строки части А делят каждую на свой диагональный элемент, взятый с противоположным знаком. Числа - 1 на диагонали в дальнейших вычислениях не участвуют и на их месте ставят лрочерк. [5]
Такие коды представляют интерес для задачи построения вычислительных схем, устойчивых к ошибкам. При исправлении ошибок могут происходить новые ошибки. Но для кодов с локальными проверками схемы исправления ошибок имеют фиксированную глубину, поэтому одна ошибка при работе такой схемы портит ограниченное число q - битов. [6]
Для конкретной области применения системы проектировщик должен выдать дополнительные сведения о способах построения вычислительных схем. Эта информация представляет собой специальные знания, определяющие пространство выбора модулей. Например, информация может быть такого характера: построить модель тарельчатой: колонны при допущении постоянства мольных потоков и коэффициентов относительной летучести; выбрать тип тарелки по максимуму разделительной способности. [7]
Для конкретной области применения системы проектировщик должен сообщить дополнительные сведения о способах построения вычислительных схем. Эта информация представляет собой специальные знания, определяющие пространство выбора модулей. Например, информация может быть такого характера: построить модель тарельчатой колонны при допущении постоянства мольных потоков и коэффициентов относительной летучести, тип тарелки выбрать по максимуму разделительной способности. Дополнительные сведения могут содержать требования и ограничения к структуре алгоритма, которые могут оказаться конкурирующими. Поэтому система должна иметь средства для установления приоритета алгоритмов, которые бы определили однозначное решение данной проблемы. [8]
Поэтому создание методов решения задач нелинейного программирования, использующих специфический характер целевых функций и ограничений для построения эффективных вычислительных схем, несомненно имеет большое практическое значение. К числу таких методов, интенсивно развиваемых и последние годы, относится метод геометрического программирования [1], изложению основ которого и посвящена настоящая глава. [9]
В основном выполняет следующие функции: предкомпиляцию входного текста, последующую компиляцию исполнительной программы и редактирование, обращение к базам данных и структурный анализ системы с целью построения вычислительной схемы. [10]
Нейман 2) рассматривает задачу построения надежных вычислительных схем из ненадежных элементов. [11]
Детальный анализ этого положения показывает, что при попытке увеличить шаг по времени начинают быстро возрастать сильно колеблющиеся по пространственным переменным компоненты решения. В то же время для медленно меняющихся ( и по пространственным переменным, и по времени) гладких компонент сохраняются условия хорошей аппроксимации, и здесь не наблюдается каких-либо особенностей. Поскольку в реальном процессе наступает быстрое сглаживание всех особенностей, а сильно колеблющиеся компоненты решения быстро затухают, ограничение на / 2 / А2 представляется искусственным и связанным только с особенностями построения вычислительной схемы. [12]
В различных ситуациях может оказаться предпочтительнее тот или иной подход. При дифференциальном подходе получающиеся дифференциальные уравнения различны для различных аппроксимирующих функций и при различном выборе функций ф (), используемых для построения моментных уравнений. Для построения корректной вычислительной схемы необходимо исследование свойств ( отыскание характеристик) сложных систем дифференциальных уравнений для каждой аппроксимирующей функции. [13]
В соответствии с общим замыслом учебника, в котором раскрываются основные идеи решения операционных задач, вычислительные схемы решения задач целочисленного программирования излагаются в упрощенном виде. Технические детали, имеющие существенное значение для разработки эффективных программ для ЭВМ, опущены. Однако один из моментов, связанных с построением вычислительных схем, заслуживает того, чтобы остановиться на нем особо. [14]