Cтраница 4
Один из способов научить компьютеры распознавать геометрические формы путем анализа логических признаков - это использовать принцип, что сложные геометрические формы состоят из простых. В этой программе использован ряд небольших матриц, которые систематически проходят через каждый объект в поисках соответствия. Пример матрицы и идентифицируемого геометрического объекта показан на 15.2. Матрица сделана из двух типов сенсоров - позитивного и негативного; присутствует, отсутствует - это единственный сигнал, подаваемый такой ячейкой, или подразделением матрицы. Изображенная матрица содержит только шесть ячеек - три минуса и три плюса, и, судя по расположению этих компонентов ( все отрицательные элементы расположены слева), вроде бы, подходит для идентификации левого края объекта. [46]
Мы можем умножить уравнения на некоторый множитель ( например, на 10е, если элементы aij имеют порядок 10 - 8) для выравнивания коэффициентов. К сожалению, существуют задачи, для которых масштабирование не столь легкий процесс, и удовлетворительный метод полностью автоматического масштабирования не найден. Ниже приводятся два примера матриц, масштабирование которых вызывает трудности. Ни один из двух способов масштабирования, ни их комбинация не позволяют провести должное масштабирование этих матриц. [47]
Строки и столбцы матрицы пронумерованы в соответствии со значениями первого и второго индексов - аргументов функции инверсии. На рис. 2.6 приведен пример матрицы инверсий для массива, состоящего из девяти элементов. [48]
Алгоритм кончается тогда, когда все пары строка-столбец скомпенсированы. Скомпенстроваенная матрица вместе с суммами по строкам и по столбцам выводится на дисплей. Теперь по скомпенстрованной матрице надо построить путь тестирования, состоящий из номеров вершин, которые в этот путь входят. Покажем на примере матрицы 3x3 ( п3) как этот путь р строится. Размерность одномерного массива минимального пути р равна сумме элементов скомпенсированной матрицы плюс единица. [49]
В случае наличия общих плоскостей симметрии у границы тела и у граничной нагрузки задается информация только об основном фрагменте поверхности и соответствующих ей нагрузках. Остальная часть границы тела и соответствующие ей нагрузки получаются с помощью отображений симметрии. Матрицы отображений, соответствующие плоскостям симметрии, заносятся в специальный массив. Ниже в таблице приведены примеры матриц отображений, соответствующих некоторым плоскостям симметрии. [50]
Что касается практических методов формализации структурных и функциональных связей в модели БК. Структурные связи, как правило, задаются в виде таблиц и матриц, что наиболее удобно для разработчика модели. Такую информацию легко вводить в алгоритмы и разработанные машинные программы ЭВМ. Как правило, структуру связей между элементами системы представляют в виде матриц. Так, в табл. I приведен пример матрицы взаимовлияния отказов бортовых систем КЛА на этапе орбитального полета. [51]