Применение - статистический подход
Cтраница 1
Применение статистических подходов и методов для решения задач восстановления регрессионных зависимостей имеет ряд особенностей и специфических моментов, требующих качественного анализа и разработки эффективных численных алгоритмов получения приближенных решений. [1]
 |
Эмпирическое исследование влияния воздействия на электрическую прочность элегаза времени воздействия ( Р2о0 4 МПа. [2] |
Несмотря на ограниченность применения статистического подхода к изучению влияния времени, следует обсудить его математическую формулировку. [3]
Одно из основных допущений при применении классического статистического подхода состоит в том, что существует равновесие максвелл-больцмановского распределения реагирующих частиц ( в частности, частиц в исходном и активированном состояниях) и что реакции не нарушают сильно это равновесие. Это и есть одно из двух наиболее уязвимых мест теории активированного комплекса. [4]
Поэтому при оценке надежности композита, исходя из условий монолитности, необходимо применение статистического подхода, основанного на некоторых вероятностных критериях. [5]
Таким образом, для удовлетворительного описания процесса формирования сетчатого полимера поликонденсацией цепей по концевым группам необходимо учитывать реакцию обрыва цепи развития сетки, причем применение статистического подхода дает вполне удовлетворительные результаты. [6]
Таким образом, подход к построению методов Монте-Карло, связанный с конечно-разностными аппроксимациями, менее перспективен, чем второй и третий подходы, и в рассматриваемой задаче не дает сколько-нибудь заметного преимущества по сравнению с детерминированными алгоритмами. Применение других статистических подходов также, затруднено из-за отсутствия хорошо разработанных теорий и алгоритмов; кроме того, программирование этих методов связано с большими алгоритмическими трудностями. [7]
К настоящему времени статистическая механика дисперсных систем находится в состоянии, далеком от ее окончательной разработки, что не дает возможности достаточно широкого использования соответствующих методов для практических целей. Кроме того, применение статистического подхода требует введения целого ряда более или менее правдоподобных допущений, варьируя которые можно строить различные статистические теории, не поддающиеся строгому обоснованию. [8]
Вероятность того, что все элементы одновременно будут иметь параметры, близкие к пределам допусков, очень мала. Характер влияния допусков отдельных элементов на общий допуск дает основание для применения статистического подхода к расчету схем. [9]
В процессе решения задачи следует применять статистический подход, который основан на изучении и использовании индивидуальных статистических свойств элементов разных классов. Это - наиболее универсальный подход, применимый практически к любым задачам распознавания образов. Целесообразность применения статистического подхода к оценке затрат труда подтверждается тем, что у элементов классов ( конструкторских работ) связь между описательными признаками - факторами и главным отличительным признаком - затратами труда по ряду объективных причин носит не функциональный ( детерминированный), а вероятностный характер. [10]
ОММП-оценки, обладая всеми преимуществами Б - оценок, и, кроме того, имея вышеуказанные дополнительные преимущества, не имеют недостатков байесовского подхода. Действительно, основой байесовского подхода является трактовка искомого вектора и как случайной величины. Конечно, любая оценка искомого вектора и, полученная при применении любого статистического подхода, является случайной величиной, но элемент случайности должен относиться именно к оценкам искомого вектора, а не к самим векторам, являющимся детерминированными величинами. Тот факт, что оценки детерминированных величин оказываются величинами случайными, просто отражает ту объективную реальность, что мы не располагаем достоверной информацией об искомом векторе, а решаем задачу восстановления в условиях наличия случайных погрешностей в задаваемых входных величинах. При применении же байесовского подхода мы всегда относим элемент случайности не только к оценкам искомого детерминированного вектора и, но и к самому вектору w, толкуя его как случайную величину. Искусственно навязанная байесовским подходом трактовка искомых детерминированных величин как величин случайных и является причиной критики в адрес байесовского подхода. ОММП, в отличие от байесовского подхода, позволяет учитывать априорную информацию статистического характера об искомом векторе w, не требуя его трактовки как случайной величины. [11]
 |
Спектральный коэффициент поглощения излучения в плазме железа при температуре 7 5 эВ и плотности 78 кг / м. [12] |
Фока-Слэтера это приводит к большим затратам времени счета, то в полуэмпирических подходах большие трудности связаны с поиском и подготовкой огромного количества данных, которых, как правило, всегда не хватает. Время счета по модели Дирака-Фока - Слэтера быстро растет с ростом плотности. Необходимо заметить однако, что, если линии начинают перекрываться, а это уже имеет место далее при плотности 100 кг / м3, становится возможным применение статистических подходов. [13]
Теория информации не возникла как средство изучения обмена информацией непосредственно между людьми. Шеннон, характерно, во-первых, применение статистического подхода и, во-вторых, отвлечение от роли человека в каналах перед-а чи информации: от человека как потребителя информации, как лица, интерпретирующего и использующего информацию, а также от человека как конкретного приемника информации, отличающегося определенными характеристиками. [14]
Анализируя кривую поиска, можно заметить, что участок кривой слева от точки перегиба имеет выпуклость вверх, а справа - выпуклость вниз. Определение оптимальной осевой нагрузки по точке перегиба кривой поиска на практике осложняется тем, что перегиб кривой может быть выражен очень слабо. Из-за случайных возмущений на реальной кривой поиска есть участки со скачкообразным изменением первой и второй производных, что затрудняет аппаратурный анализ. С целью преодоления этих трудностей перспективно применение статистического подхода к решению вопроса о нахождении оптимальной осевой нагрузки. Суть его определяется тем, что процесс бурения приближается к двухпозиционному регулированию и состоит из чередующихся циклов ступенчатого увеличения осевой нагрузки и спада в сочетании со случайными колебаниями. В связи с отмеченной выше особенностью этой кривой при фактической осевой нагрузке Яср выше оптимальной Р участки спада осевой нагрузки будут иметь выпуклость вверх, в противном случае - выпуклость вниз, а при равенстве их - либо линейные участки, либо участки той и другой выпуклости. [15]
Страницы: 1