Cтраница 2
Как и в [2], мы сначала укажем регулярный процесс, с помощью которого из каждой замкнутой L-формулы 91 можно построить новую L-формулу 9Цп ], выполнимость которой будет равносильна истинности 91 на всех алгебрах, содержащих менее п элементов. [16]
Дело в том, что запас создается и определяется как регулярный процесс, заключенный между двумя множествами стохастических процессов. Объем запаса определяется, таким образом, путем математических преобразований этих двух множеств в функции риска того, что поставщик и потребитель окажутся жертвами стохастической неопределенности. А сам риск ( выражаемый как столько-то раз за такое-то время), в свою очередь, можно оценить во всем диапазоне от вряд ли когда-нибудь до почти всегда в функции капитала, который необходимо вложить, чтобы застраховаться от риска. В таком случае общее решение руководства должно базироваться на этих фактических данных, а поскольку само решение периодически пересматривается, то этот процесс может рассматриваться как процесс обучения. [17]
Если эти отношения равны нулю, мы имеем дело с регулярным процессом. [18]
Случается, однако, что плавание показаний связано и с регулярными процессами, но происходящими на низких частотах, таких, что период колебаний сопоставим со временем измерения. Пульсация показаний возможна и при наличии двух высокочастотных колебаний с близкими частотами. В результате сложения таких колебаний образуются биения - почти гармонические колебания, амплитуда A ( t) которых является колеблющейся функцией времени с периодом, значительнее по сравнению с периодом несущего колебательного процесса. [19]
Нормирование производственных запасов марки МР, расходуемой на предприятиях с регулярным процессом снабжения ( транзитными, складскими, смешанными поставками) и регулярным процессом расхода, осуществляется с применением вероятностно-статистического метода. Кроме того, он позволяет на основе учета совокупного влияния нормообразующих факторов определить, как часто могут встретиться те или иные изменения вышеуказанных запасов в плановом году, оценить вероятность их появления. Это дает возможность предприятию установить на плановый период величину специфицированной нормы и увязать ее с уровнем надежности обеспечения страховым запасом марки материала. Предлагаемый способ нормирования основан на применении методов, используемых в математической статистике и теории вероятностей. При расчете формируются и обрабатываются статистические ряды вариаций - нормообразующих факторов, текущих и страховых запасов. Путем их обработки находятся плотности распределения вариаций этих признаков, и на их основе устанавливают составные части нормы производственного запаса - текущую и страховую. [20]
Дальнейшие значения у ( i 3) находим, используя описанный выше регулярный процесс. [21]
По предположению все функции Рг частично рекурсивны и, значит, существуют регулярные процессы для вычисления значений каждой функции / V Но тогда существует и регулярный процесс для вычисления значений каждого терма по его номеру. Это значит, что функция Н ( х) частично ре-курсивна и отому совокупность всех ее значений есть примитивно рекурсивное множество. Но это очевидно, так как из равенства ( 19) следует, что значение каждого из рассмотренных термов равно значению соответствующего терма, составленного из символов основных операций / и символов элементов aF0 ( га) порождающего множества. [22]
Из аксиомы регулярности следует, что каждое множество получается на некотором шаге регулярного процесса образования множества всех подмножеств, начинающегося с 0 и подобного построению натуральных чисел из пустого множества по аксиоме бесконечности. Это означает, что любой элемент любого множества является множеством, сконструированным из пустого множества. [23]
Для предприятия с массовым ( крупносерийным, среднесерийным) характером производства и регулярным процессом снабжения ( транзитными, складскими и смешанными поставками) за специфицированную норму производственного запаса следует принять среднее значение соответствующего запаса в году, минимально необходимое и достаточное для обеспечения бесперебойной производственной деятельности предприятия в сложившихся условиях его функционирования. [24]
Дальнейшие значения ( / - ( ( 3) находим, используя описанный выше регулярный процесс. [25]
Формально можно определять корреляционную функцию не только для случайных, но и для регулярных процессов. [26]
При применении вероятностно-статистического метода нормирования для определения нормы производственного запаса на предприятиях с регулярным процессом снабжения необходимо использовать по крайней мере два методологических подхода. Один из них построен на предположении, что в интервалах поставки отсутствует связь между нормообразу-ющими факторами ( qt - t - r () и условия формирования производственного запаса носят стохастический характер. Другой подход должен быть основан на учете имеющей место определенной зависимости ( корреляционной связи) между нормообразующими факторами, т.е. не полной, а только частичной согласованности между собой процессов снабжения и расхода марки МР на предприятии-потребителе. [27]
Эти десять вариантов охватывают все возможные условия формирования производственных запасов на предприятиях с регулярным процессом снабжения ( транзитными, складскими, смешанными поставками) маркой МР и регулярным процессом ее расхода. Все эти расчеты выполняются примерно по одинаковой технологии - небольшие различия касаются только способов определения изменений текущих и страховых запасов в интервалах, когда требуется учесть разное количество нормообразующих факторов. Алгоритм расчета норм для этих десяти способов описан далее. [28]
В качестве исходной информации для расчета специфицированной нормы производственного запаса на предприятии-потребителе с регулярным процессом снабжения необходимо использовать данные складского ( или бухгалтерского, оперативного) учета о движении нормируемой марки материального ресурса1 на складе: данные о поставках и отпусках ( по датам и объемам) в разрезе последнего отчетного года2, принятого в качестве базового при нормировании. Кроме того, дополнительно нужно учесть перечень последовательных операций, осуществляемых на складе с нормируемой маркой материального ресурса ( МР) при ее подготовке к запуску в производство, а также нормативы затрат времени на их выполнение. [29]
В свете изложенной теории электрофоретическйго осаждения можно ожидать, что между моментом включения напряжения и началом регулярного процесса осаждения должно пройти некоторое время. Поэтому уравнение ( 6 - 22) не может быть справедливым при небольшой длительности эксперимента. Это обстоятельство было экспериментально подтверждено при низких напряжениях. При напряжении 5 в количество осадка для первых 5 сек остается неизменным, и лишь через 10 сек начинается регулярное осаждение. Если напряжение увеличивается, то начальный период весьма быстро сокращается, и при напряжении 50 в этот период уже трудно измерить. Поэтому временные ограничения для применения уравнения ( 6 - 22) практически не имеют значения. [30]