Применение - итерационный алгоритм
Cтраница 1
В связи с этим применение итерационных алгоритмов требует оценки их сходимости и скорости сходимости. Проблема сходимости итерационных алгоритмов эквивалентна проблеме устойчивости в классической теории управления, а скорость сходимости эквивалентна качеству управления. В настоящее время разработаны методы исследования сходимости итерационных алгоритмов при создании конкретных адаптивных систем. [1]
В рассмотренном случае возможно применение простых итерационных алгоритмов для построения периодического решения автоколебательного типа. Особенно удобной при этом является система алгебраических уравнений (13.40), так как в ней заранее известно одно из решений. [2]
Для задач вычислительной математики характерно применение итерационных алгоритмов различного рода. К ним, в частности, относятся многие алгоритмы оптимизации, в которых каждая итерация соответствует построению очередного шага в траектории поиска оптимального решения. На каждой итерации определяется набор взаимосвязанных значений ряда объектов, например, координат точки в пространстве поиска и значения минимизируемой функции в этой точке. Особенности процесса решения могут быть изучены путем анализа этих наборов вдоль траектории решения. [3]
В разделе 1.6 будут даны численные примеры применения итерационного алгоритма. [4]
Как правило, расчет функции Ф [.] требует применения численных итерационных алгоритмов. [5]
Фурье объекта; в - изображение, восстановленное в результате применения итерационного алгоритма. [6]
 |
Криволинейный четырехугольный элемент в естественной ( а и глобальной ( о системах координат. Крестиком отмечены гауссовы точки интегрирования.| Прямолинейный канал и его разбиение на элементы. [7] |
Галеркина уравнений вязко-пластического течения система алгебраических уравнений нелинейна, то для ее решения требуется применение итерационных алгоритмов. [8]
Общий подход здесь, как, скажем, и в МКЗ, состоит в применении итерационных алгоритмов, с тем чтобы на каждом шаге нужно было строить решение соответствующей линейной задачи. Так, при решении задачи типа ( а) на каждом шаге итерационного процесса сначала неизвестная граница считается условно заданной, затем строится решение линейной задачи для фиксированной области, находится невязка в граничных условиях и вычисляется поправка к форме неизвестной границы, после чего процесс повторяется. Как известно, подобного рода алгоритм достаточно эффективен ( особенно в трехмерных задачах) лишь при применении специальных процедур выбора шага итерационного процесса. В связи с этим стоит обратить внимание на другую возможность решения задач с неизвестной границей. [9]
Кроме того, в первой главе рассмотрены алгебраические методы вычислительной томографии, сводящиеся к решению системы линейных алгебраических уравнений большого порядка и требующие применения итерационных алгоритмов. Описан и метод одновременного нахождения пространственных распределений источников излучения и коэффициента ослабления излучения, сводящийся к решению системы нелинейных уравнений. [10]
Для выхода из положения применяют специальные методы перебора и просчета сравнительно небольшого числа вариантов, из числа которых машина отбирает вариант, близкий к оптимальному. Эти методы основаны на применении итерационного алгоритма Форда. [11]
Для выхода из положения применяют специальные методы перебора и просчета сравнительно небольшого числа вариантов, из числа которых машина отбирает вариант, близкий к оптимальному. Эти методы основаны на применении итерационного алгоритма Форда. [12]
Страницы: 1