Cтраница 2
В вычислительной практике часто возникает необходимость определить аргумент по значению функции, заданной таблицей. Понятно, что погрешность функции вызывает погрешность в определении аргумента. [16]
В вычислительной практике в качестве множества А берется Еп. Потом определяется точка хн, на которой достигается maxL (; А. [17]
В вычислительной практике часто пользуются также аналитическими аппроксимациями. [18]
В современной вычислительной практике нормальная система, как правило, не используется. [19]
В вычислительной практике погрешности округления вводятся на каждом шаге. Суммарное влияние этих погрешностей проанализировать трудно ( см. некоторые результаты в разд. [20]
Как показывает вычислительная практика, успех всякой экспериментальной работы зависит не только от правильности выбора метода измерения, точности применяемых приборов, тщательности выполнения измерений, но и от правильной систематической записи результатов измерений. Привычка производить вычисления на случайных клочках бумаги совершенно недопустима даже в черновых отчетах. [21]
Обычно в вычислительной практике весовые коэффициенты и узлы задаются в виде констант из справочных таблиц. [22]
Поэтому в вычислительной практике важно сравнивать малые сингулярные числа с некоторой границей, которая отражает ошибки в исходных данных и вычислениях. [23]
Поэтому в вычислительной практике вместо указанных неравенств для оценки погрешности приближенного вычисления интегралов часто применяют другие критерии, с которыми можно ознакомиться в специальных пособиях по приближенным вычислениям. [24]
Широко распространенным в вычислительной практике способом приближенного решения уравнения ( 1; 0 1) является метод подбора. [25]
В то же время вычислительная практика вынуждает проводить расчеты на грубых сетках. [26]
Однако в ряде случаев вычислительной практики весьма необходимы таблицы натуральных значений всех шести тригонометрических функций с 8 значащими цифрами. Для удовлетворения этой потребности и предлагаются настоящие таблицы. [27]
Отсюда следует важный для вычислительной практики вывод. [28]
В настоящее время в вычислительной практике получили распространение методы, занимающие промежуточное положение между методами, соответствующими формулам ( 3), где в качестве неизвестных параметров выступают значения решения во всех узлах сетки, и описанным выше методом, где в качестве неизвестных параметров выступают значения решения в одной точке. [29]
Как показывают теоретические оценки и вычислительная практика, субградиентный метод сходится сравнительно медленно и не является достаточно эффективным способом минимизации сложных негладких функций. [30]