Искомый вектор

Cтраница 3

Исходная модель оригинала [ IMAGE ] Векторная модель оригинала. [31]

Выбирается плоскость, в которой должен лежать искомый вектор проецирования, не совпадающая и не параллельная ни одной из существующих и представленных в векторной модели плоскостей. [32]

Из точки а надо построить любой из искомых векторов, например RE - Но величина его неизвестна, поэтому можно только провести линию, параллельную этому вектору. Чтобы многоугольник замкнулся, конец вектора RA должен попасть в точку с. Проведя из точки с линию, параллельную линии действия RA, до пересечения с ранее проведенной линией, получаем искомую вершину Ь треугольника. [33]

Аналогичным путем мы получаем расчетные уравнения для искомых векторов и ц и в том случае, когда система уравнений ( 4) является не дифференциальной, а конечно-разностной. [34]

Чем больше оно по сравнению с числом искомых векторов, тем меньше требуется итераций. [35]

Обобщенная информационная матрица Фишера MQ суммирует информацию об искомом векторе ит, заложенную в исходной регрессионной модели (7.2), и априорную информацию. [36]

Обозначения: а - данный массив; Ъ - искомый вектор; М - максимальный по абсолютной величине элемент. [37]

Знаки полученных ответов свидетельствуют об истинности предположения о направлениях искомых векторов. [38]

Минимаксный метод используют тогда, когда априорная информация об искомом векторе и задается в детерминированной форме. [39]

Векторы, удовлетворяющие условию (9.2), называются допустимыми, а искомые векторы - оптимальными. [40]

Проецируя это векторное уравнение на оси координат, находим компоненты искомого вектора скорости. [41]

Следовательно, вектор w принадлежит пространству L22 - Таким образом, искомый вектор VQ есть ортогональная проекция вектора V на подпространство L %, что и объясняет смысл названия метода. [42]

В предыдущем параграфе уже отмечалось, что невозможно получить приемлемые оценки искомого вектора и некорректной задачи восстановления без учета дополнительной априорной информации о векторе и, причем априорная информация может задаваться в двух формах - статистической или детерминированной. [43]

Таким образом, при отсутствии погрешностей в элементах матрицы А РМОП-оценки искомого вектора и совпадают с приближенным решением, даваемым вариационным методом регуляризации А. Н. Тихонова с выбором значения параметра регуляризации согласно способу невязки. [44]

Это и неудивительно, так как ММ-оценки используют дополнительную информацию об искомом векторе ит. [45]

Страницы: 1 2 3 4