Cтраница 2
В прямой и двойственной задачах имеются оптимальные векторы х и у, причем значения линейных функций (2.3) и (2.8) на этих векторах совпадают. [16]
Представленный ниже анализ влияния даже чрезвычайно малых искажений оптимального вектора настроек выявил очень высокую параметрическую чувствительность данного решения. [17]
Уравнение (5.47) устанавливает законы изменения вторых центральных моментов элементов оптимального вектора ошибок оценки. Для технических приложений эти уравнения позволяют получить, в частности, процесс изменения дисперсий оптимадьных ошибок оценки и установившиеся значения дисперсии соответственно. [18]
В результате минимизации образуется последовательность векторов xif сходящаяся к оптимальному вектору. [19]
Из табл. 7 - 4 видно, что на оптимальном векторе управления V, соответствующем линейному параметрическому закону управления, максимальные отклонения в конечной точке не превышают 1 7 км, в то время как решение аналогичной задачи с временной программной траекторией и линейным законом управления по изохронным вариациям параметров программного движения дает отклонение более чем 10 км. [20]
По теореме двойственности значения функционалов прямой и обратных задач на оптимальных векторах x k, р равны. [21]
Условие называется закрепленным, если оно выполняется как равенство для всех оптимальных векторов. [22]
При учете экономической значимости используемой в системе аппаратуры пользуются так называемым оптимальным вектором интенсивности отказов ( k), совокупность компонент которого минимизирует величину суммарных приведенных затрат по аппаратам системы. [23]
Чтобы получить оптимальные векторы, вернемся к симплекс-методу, предполагая, что оптимальный вектор х уже вычислен с его помощью. Наша цель состоит в том, чтобы одновременно найти оптимальный вектор у, показав тем самым, что метод остановился на нужном месте и для двойственной задачи, хотя решалась исходная. [24]
Это динамическое уравнение - разностное или дифференциальное - представляет собой алгоритм определения оптимального вектора. Дискретный алгоритм может быть представлен в ваде разностного уравнения, что Представляет, по существу, рекуррентное соотношение, позволяющее по предшествующему значению определить последующее и таким образом строить прогноз работы данной системы. [25]
Таким образом, оптимизация технологического процесса при проектировании рассматривается как задача определения оптимального вектора управления R ( /), минимизирующего целевую функцию F ( ( t), R ( 0) ПРИ условии выполнения заданных ограничений. [26]
При этом она выполняет распределение глобального ресурса по отдельным ЛП, выбирая такой оптимальный вектор Х ( Л k 1 6), который бы максимизировал критерии ЛП и выполнял условие равнозначности критериев. [27]
Это означает, в частности, что если в рассматриваемой задаче ВП имеется единственный оптимальный вектор, то указанная последовательность точек xv к нему сходится. [28]
Если в соответствии с содержательным смыслом задача решается в априорных решающих правилах, то оптимальный вектор p - p j зависит только от заданных статистических характеристик случайных процессов и параметров, определяющих условия задачи. [29]
Алгоритм Кеттеля пригоден для функции надежности любого вида и дает возможность получить полную последовательность оптимальных векторов. К недостаткам рассмотренного метода попарного объединения следует отнести быстрый рост времени вычислений и потребного объема памяти ЦВМ при увеличении размерности задачи. [30]