Параметрическое пространство

Cтраница 2

Выбираем некоторую произвольную точку Г0 в параметрическом пространстве. При этом возможны следующие ситуации: X, ( г0) А и ( г0) 5 А. [16]

Совокупность параметров и их предельных значений определяют параметрическое пространство. Число рассматриваемых параметров называют размерностью пространства. Следовательно, два параметра задают двумерное параметрическое пространство. В таком пространстве возможна оптимизация двух параметров, или двумерная оптимизация. [17]

Пусть параметр W принимает значения в некотором параметрическом пространстве Q. [18]

Таким образом, множество всех параметрических точек ( параметрическое пространство) можно подразделить на три попарно непересекающиеся области: 1) область, состоящую из всех точек 6, в которых значительное предпочтение оказывается принятию гипотезы Н0, 2) область, состоящую из всех точек б, в которых значительное предпочтение придается отклонению гипотезы Н0, 3) область, состоящую из всех тех точек, которые не вошли в состав двух предыдущих областей. Эта последняя область будет состоять из всех параметрических точек 6, в которых ни принятие, ни отклонение гипотезы не являются сильно предпочтительными. [19]

Хроматограмма, по-лученная при оптимальных ус-ловиях, предсказанных соглас-но ( с разреше-ния изд-ва. [20]

Как выяснилось, для нахождения глобального оптимума все параметрическое пространство необходимо проанализировать с использованием компьютера. [21]

Матрица D имеет ту же размерность, что и параметрическое пространство после фиксации калибровки. Множитель 3 есть число нефиксированных ребер для каждого узла. [22]

Из-за того что начальные параметры выбираются поблизости от граней параметрического пространства, симплекс обязательно немедленно сжимается. Обычно он быстро приближается к оптимуму, однако окончательная локализация оптимума, расположенного вблизи точки с координатами 50 % воды, 20 % метанола и ( как следствие) 30 % ацетонитрила, требует значительного времени. Достоинством метода является то, что большинство измерений производится в районе оптимума. Однако это может оказаться и недостатком, поскольку такой подход неизбежно сопряжен с утратой значительного объема информации об остальной части поверхности отклика, так что нельзя получить ни малейшего представления о достоинствах найденного оптимума по сравнению с другими. [23]

Если имеется несколько решений, являющихся изолированными точками в параметрическом пространстве, модель СЛИ, но не является СГИ. [24]

Метод является относительно простым и быстрым, так как рассматривается ограниченное параметрическое пространство. [25]

Определим критическую поверхность неподвижной точки ( i как некоторое подпространство параметрического пространства. [26]

Гинзбурга - Ландау не является достаточно общей, а введение трехмерного параметрического пространства оказывается не адекватным задаче нахождения распределений вероятности, возникающих при этих преобразованиях. Способ определения этих параметров в значительной степени произволен, и здесь следует руководствоваться соображениями удобства и простоты. [27]

Хроматограмма, полученная при составах, определенных посредством диаграммы выбора фаз, показанной на, дающих совместное элюирование трех пиков и оптимальные условия разделения ( с разрешения авторов. [28]

Использование сдвига составов приводит к хорошему распределению экспериментальных данных по параметрическому пространству. [29]

В следующем параграфе мы займемся задачами решения, в которых как параметрическое пространство Q, так и пространство решений D состоят из конечного числа точек. Необходимые сведения из этой теории приводятся в настоящем параграфе. [30]

Страницы: 1 2 3 4