Cтраница 4
Близость схемы и исходной краевой задачи проще всего оценивается по величине невязки, получающейся при подстановке точного решения в уравнения и граничные условия сеточной краевой задачи. [46]
Та же самая задача может быть решена с использованием однослойной сети с единственным входным и единственным линейным выходным нейроном. Вес связи а и порог Ъ могут быть получены путем минимизации той же величины невязки ( которая в данном случае будет называться среднеквадратичной ошибкой) в ходе обучения сети, например методом backpropagation. [47]
![]() |
Напряжения TI, Ста, Оз вдоль линии, соединяющей центры кубических полостей. [48] |
Является существенным также еще одно обстоятельство. Решив интегральное уравнение (2.3) приближенно и подставив полученное решение в левую часть, можно по величине невязки правой части судить о точности решения Краевой задачи. [49]
![]() |
Характер распределения интенсивности пиков ионов в ароматических углеводородах пеков А ( а, в и Б б, г. [50] |
Невязки, соответствующие этим основным уравнениям, имеют относительно меньшие величины по сравнению с другими уравнениями. Сравнительно большие величины положительных невязок в уравнениях, соответствующих характеристическим суммам 2 97, 2123, 2 121, 2147, значительно превышающие величины невязок в уравнениях, соответствующих основным ионам, свидетельствуют о возможном присутствии ароматических серосодержащих соединений - тиофенов, тиаинданов и бензтиофенов. Приблизительная оценка содержания этих групп соединений может быть произведена делением этих остаточных значений характеристических сумм на соответствующие коэффициенты чувствительности, а более точный расчет - с помощью матрицы расчетных коэффициентов для ароматических соединений серы. [51]
![]() |
Иллюстрация зависимости эффективности метода наискорейшего спуска от начальных условий. [52] |
Скорость сходимости различна для разных начальных условий. Это хорошо видно из рис. 16.2.4, где показаны спуски из трех точек. Если спуск из первых двух точек ( 1 и 2) сразу приводит к решению X, то движение из третьей точки приводит к длительному процессу последовательных спусков, каждый из которых в очень малой степени снижает величину невязки. [53]
Более того, нормы невязок на некоторых шагах могут даже несколько увеличиться. Несмотря на это, точность последовательных приближений x ( k) постоянно повышается. Описанный процесс уточнения связан не с уменьшением эквивалентных возмущений или величин невязок, а с устра-пением влияния обусловленности матрицы исходной системы на погрешность в решении. [54]
В зависимости от содержания и сферы приложения задачи решение ( план) представляет собой детерминированный или случайный вектор. Существуют ситуации, когда необходимо обеспечить удовлетворение ограничений при всех реализациях случайных параметров. В этом случае возникают жесткие постановки задачи стохастического программирования. Дифференцированная оценка областей определения, имеющих различные вероятности реализации, установление штрафов на величину невязок приводят к более реалистичным нежестким постановкам. [55]