Cтраница 2
С помощью программы FOP в исходном пространстве признаков строится ( обобщенный портрет. С помощью подпрограммы NMIN в трех режимах ( при IKL 2, 3, 4) выбирается оптимальная совокупное. Качество обобщенного портрета, построенного в вы - деленном подпространстве признаков, оценивается с помощью экзаменационной выборки. [16]
Измеримые отображения позволяют переносить меру с исходного пространства на другие. [17]
Такое преобразование позволяет существенно уменьшить размерность исходного пространства, факторы при этом линейно независимы. Но такой подход к средствам измерений представляется малоэффективным, поскольку их линейная комбинация не отражает какого-либо реального технического средства и трудно поддается содержательной интерпретации. Поэтому на практике большое распространение получили методы второй группы, которые основаны на выделении тесно связанных множеств. При этом ставится цель разбить исходное множество средств измерений на-группы, которые слабо связаны друг с другом, а связи внутри групп весьма сильны. [18]
Алгоритм NMIN предназначен для выделения в исходном пространстве признаков такого подпространства, в котором построенная гиперплоскость обладает минимальной гарантированной вероятностью ошибок классификации. [19]
GO - полное пространство, полученное из исходного пространства с помощью пополнения. [20]
Наличие Г в (1.23) эквивалентно изменению метрики исходного пространства. [21]
Теперь вращение Р вокруг точки С в исходном пространстве эквивалентно вращению X вокруг точки С в пространстве в противоположном направлении, но с той же угловой скоростью. [22]
Совсем не так радужно обстоит дело в исходном пространстве кривых, подчиняющихся определениям Фреше, или, как мы будем говорить, в королевстве Фреше. Там с бюрократической скрупулезностью регистрируются не только рождение и смерть кривой, но и все без исключения ее промежуточные состояния. Между тем достижения кривой там абсолютно нигде не отражаются. Для властей важно лишь, чтобы между двумя любыми кривыми соблюдалась установленная дистанция для предотвращения беспорядков и волнений. Кроме того, в этом королевстве не должно быть детей и животных-любимцев - абсолютно никого, кроме кривых. Это королевство столь же необычно, как, скажем, страна, населенная одними только миллионерами, или как армия, состоящая из одних генералов. Поэтому такое королевство выглядит до смешного беспомощным, когда перед ним встают задачи, к выполнению которых кривые совершенно не приспособлены, как бы они ни старались. В частности, в нем не могут быть решены многие вариационные задачи. Словом, несмотря на свою экзотичность ( а точнее, именно благодаря ей), королевство Фреше на самом деле очень бедное в прямом смысле слова, чересчур бедное, чтобы служить подходящей ареной для вариационного исчисления. [23]
X; его свойства тесно связаны со свойствами исходного пространства. Если ХН - гильбертово пространство, то структура пространства Я проста: подобно конечномерному случаю каждый непрерывный линейный функционал / имеет вид / (, а), где а. [24]
В главе 10 рассматриваются три задачи нелинейного преобразования исходного пространства. [25]
Все вероятности являются условными вероятностями по отношению к исходному пространству событий, и Р ( А) есть просто сокращение для P ( jS), где 5 - полное пространство исходов эксперимента. Однако если пространство S фиксировано, то в записи вероятностей событий оно обычно опускается. [26]
В относительно простых задачах решение может проводиться прямо в исходном пространстве, признаков. В более сложных - бывает необходимо включить в число признаков функции от исходных параметров. [27]
Сопоставим каждой точке р сопряженного пространства гиперплоскость р 1 в исходном пространстве. [28]
Какова траектория Р, или каковы ее дифференциальные уравнения в исходном пространстве, когда х движется по экивскальной поверхности. [29]
В основе обоих методов лежат две идеи: Т) замена исходного пространства качества V с произвольным распределением F ( v) вектора качества v новым пространством W, в котором вектор качества следует нормальному распределению; 2) аппроксимация предельной поверхности Г в пространстве W гиперплоскостью ( в методе FORM) или поверхностью второго порядка ( в методе SORM) в окрестности наиболее вероятной точки отказа. [30]