Cтраница 4
Описанная здесь процедура решения системы нелинейных дифференциальных уравнений методом линеаризации и последующих итераций имеет довольно общий характер. Конечно, для конкретных задач иногда можно развить более эффективные методы, однако это достигается за счет потери общности и требует дополнительных усилий. [46]
Так как исходное выражение и конечный результат ковариантны, то выбор определенной системы отсчета не приводит к потере общности. [47]
Описанная здесь процедура решения системы нелинейных дифференциальных уравнений методом линеаризации и последующих итераций имеет довольно общий характер. Конечно, для, конкретных задач иногда можно развить более эффективные методы, однако это достигается за счет потери общности и требует дополнительных усилий. [48]
Ленивые мемо-функции были введены для использования их в ленивых реализациях функциональных языков; они упрощают представление в мемо-таблицах тех аргументов, хранение которых в полном вычисленном виде больше не является необходимым. При этом устраняются многие трудности, связанные с рекурсивной проверкой на равенство и хэшированием, так что эта методика также годится и для строгих реализаций. Основная мысль заключается в смягчении тех требований, которым должна удовлетворять мемо-функция; мы скоро увидим, что все мемо-функции могут быть заданы через ленивые мемо-функции; другими словами, использование ленивой методики не приводит к потере общности. Обычные мемо-функции, которые мы будем называть полными мемо-функциями, требуются для повторного использования уже вычисленных результатов, если они применяются к аргументам, равным тем, которые были использованы накануне. [49]