Cтраница 3
Пусть дано произвольное число а1 и z - произвольная точка единичного круга. Это вспомогательное преобразование переводит дугу Е в действительную ось. [31]
При итеративных измерениях [ см. (1.2.11) - (1.2.15) ] на первой итерации все сказанное выше об основных и вспомогательных преобразованиях остается справедливым. Но в последующих итерациях все выполняемые преобразования вспомогательные. В этих процедурах в качестве вспомогательного преобразования может использоваться цифроаналоговое преобразование. Оно обеспечивает формирование аналогового процесса, соответствующего данной итеративной процедуре. Отметим, что дискретность по уровню поступающего на вход цифроаналогово-го преобразователя воздействия предопределяет дискретность ( квантованность) по уровню формируемого аналогового процесса. [32]
Это позволяет использовать в СИ нестабильные и, следовательно, простые и надежные преобразователи, а требуемую точность измерений достигать обработкой дополнительной информации по специальным алгоритмам. При современном уровне развития вычислительной техники выполнение вспомогательных преобразований и вычислительных операций во многих случаях более эффективно и экономично, чем совершенствование конструкции и технологии производства СИ, с целью получения тех же метрологических характеристик. [33]
Влияние неадекватности математических моделей входного воздействия и АЦП, используемых при проведении МА, аналогично влиянию этой неадекватности на достоверность результатов МА простейшей измерительной процедуры, исследованному ранее. Новый влияющий на достоверность результатов МА фактор - неадекватность моделей вспомогательных преобразований. [34]
Это объясняется тем, что она отличается от погрешности результата аналого-цифрового преобразования вида (3.1.4) только некоторыми компонентами, порожденными округлением промежуточных результатов. Все остальные компоненты сопоставляемых погрешностей описываются одинаково. При анализе погрешностей полагается, что результаты представляются в позиционном двоичном коде, а вспомогательные преобразования кодов дополнительных погрешностей не вносят. [35]
Если к этому определителю мы непосредственно применим свойство 4, то получим четыре определителя 3-го порядка. Но такой путь вряд ли целесообразен. Поставим перед собой цель, пользуясь свойством 9, получить, например, в первом столбце три нулевых элемента. Предварительно сделаем вспомогательные преобразования, уменьшающие числа первого столбца, а именно: к последней строчке прибавим третью, затем из третьей вычтем вторую и, наконец, из второй вычтем первую. [36]
Вот тут-то и становятся очевидными преимущества специальных тестовых методов, не требующих отключения измеряемой величины от входа средства измерений. Более того, измеряемая величина сама участвует в формировании тестов и переносит связанные с ней тестовые сигналы по каналу измерений. Сила этих специальных методов заключена в специальных алгоритмах преобразования и обработки смеси измеряемых и тестовых величин. Современный уровень микроэлектроники и вычислительной техники делает более эффективным использование простых, надежных, но нестабильных компонентов ИИС в сочетании со вспомогательными преобразованиями и вычислениями, чем повышение точности этих компонентов. [37]
Фактически мы не только доказали теорему о существовании канонического базиса для квадратичной функции, но и указали алгоритм, позволяющий произвольный базис пространства V перевести в канонический. Алгоритм этот предложен в XVIII веке великим французским математиком Лаг-ранжем. Поэтому описанный выше метод приведения квадратичной функции к каноническому виду называется методом Лагран-жа. Метод Лагранжа фактически сводится к методу выделения полных квадратов, описанному в разделе I доказательства. Если же процесс выделения полных квадратов останавливается на некотором этапе ( может быть, первом) ввиду отсутствия ненулевых коэффициентов на диагонали, то применяется вспомогательное преобразование вида ( 28), после которого вновь можно применить метод выделения полных квадратов. [38]