Cтраница 2
Пусть априорное распределение искомого вектора U - нормальное Л / ( г а, т2 / f0), где / Са - положительно определенная ( га х га) - матрица. [16]
Вводим начальное приближение искомого вектора X, полагая Х В. [17]
Априорная информация об искомом векторе и может быть двух видов - статистической и детерминированной. В зависимости от вида априорной информации используют два классических метода решения некорректных задач восстановления. Если в распоряжении исследователя имеется априорная информация об искомом векторе статистического характера, то можно использовать метод Байеса. Если же априорная информация об искомом векторе имеет детерминированный характер, то можно использовать минимаксный метод. [18]
Пусть задано приближение и искомого вектора и. Для нахождения следующего приближения irfc 1 применим следующую схему. [19]
Полные статистические сведения об искомом векторе на практике редко могут быть получены, что ставит под сомнение применение байесова метода. Следует, однако, учесть, что методы нахождения минимаксных оценок, минимизирующих по оператору i ( 0 максимальное по всем возможным X значение условного риска, а также условных минимаксных оценок ( когда на область значений X, накладываются ограничения) сводятся к байесовым методам, и поэтому байесовы решения необходимы и для нахождения решений в условиях неопределенности. [20]
Рассмотрим класс и линейных оценок искомого вектора и - Sf - - u, где S - детерминированная ( т х п) - матрица, и - ттг-мерный вектор, причем 5, и пока произвольны. [21]
Пусть задана необходимая точность МНК-оценки искомого вектора и. Требуется при выполнении условия достижения необходимой точности оценки найти план эксперимента, минимизирующий затраты на проведение эксперимента. [22]
Таким образом, для нахождения искомого вектора, являющегося гипотенузой треугольника 2 - 3 - 4, необходимо, кроме СКПТ-преобразователя координат, использовать и СКПТ-построитель. [23]
Предположим, что приближенное значение искомых векторов X и р известны. Предположим, что 6Х X - Хк и бр р - рл - величины малые. [24]
![]() |
Динамика роста ТЭУП суль-фонатных присадок С-150 на отдельных установках. [25] |
Расчеты, связанные с определением искомого вектора значений коэффициентов Xj, выполнены на ЭВМ ЕС-1055М по программам Decomp и Solve, рекомендуемым для решения системы линейных уравнений методом гауссова исключения с частичным выбором ведущего элемента. [26]
Определив их, затем можно найти искомые векторы поля. [27]
Пусть теперь задана априорная информация об искомом векторе и вида u К, где / С - положительная константа. [28]
А - матрица системы, у - искомый вектор и ср - заданный вектор, определяемый правыми частями разностных уравнений и дополнительными ( начальными и граничными) условиями. [29]
Из системы (9.23) можно усмотреть, что искомый вектор р является фиксированным как в теле, так и в неподвижном пространстве. [30]