Cтраница 4
К тому же этот объем предпочтительно не должен иметь слишком сложную форму. Практически это означает, что при сложной комбинаторике признаков и экстремальных и периодических зависимостях активности катализаторов по координатам признаков метод потенциалов может не дать хороших результатов. Кроме того, при больших размерностях задач решение их по методу потенциальных функций требует большого расхода машинного времени. Поэтому при решении задач прогнозирования катализаторов сложного характера предпочтительно использовать алгоритмы, базирующиеся на принципе перцептрона. Особенно это относится к задачам, когда в значительном объеме признаки имеют качественный характер, поскольку в этих случаях при определении расстояний по методу потенциальных функций могут быть внесены существенные ошибки. [46]
Одной из трудностей, с которой сталкиваются при реализации численных методов решения нелинейных дифференциальных уравнений, являются большие затраты машинного времени. Часть из них, например, большая размерность задачи, лишь усугубляет трудности, связанные с линейностью, другие же просто вытекают из нелинейности системы. [47]
Однако при этом приходится сталкиваться с рядом трудностей. Это связано, во-первых, с большой размерностью задачи для крупных месторождений, что предъявляет весьма серьезные требования к ЦВМ по быстродействию, объему памяти и надежности. [48]
Проектирование технологии разработки среднесрочных и годовых планов показывает, что процесс разработки плана любого горизонта охватывает все уровни управления и не может быть разорван между ними. При этом разработка первого варианта титульного списка реализуется на уровне всесоюзного промышленного объединения. Целесообразность такого подхода подтверждается и тем, что из-за большой размерности задач планирования капитального строительства их решение в рамках отрасли в целом с требуемой детализацией плановых заданий и при соблюдении основных ограничений на современной технической базе осуществить невозможно. [49]
Таким образом, решение игры тХп эквивалентно решению задачи линейного программирования. Эта связь задач теории игр с задачами линейного программирования оказывается полезной не только для теории игр, но и для линейного программирования. Дело в том, что существуют приближенные численные методы решения игр, которые в некоторых случаях ( при большой размерности задачи) оказываются проще, чем классические методы линейного программирования. [50]
Необходимо отметить, что содержание работ по формированию моделей и их предоптимизационному анализу в литературе освещено недостаточно. Нам представляется, что именно по этой причине не удается решить проблему тиражирования моделей и пакета прикладных программ. Так, например, получившие наибольшее распространение линейные модели не всегда удается реализовать с помощью пакетов LPS / 360 или ЛП АСУ однократным вводом исходных данных в ЭВМ. Большая размерность задач ( до нескольких тысяч переменных и ограничений) и специальная форма используемых при этом ограничений не позволяют визуально, до решения ее, определить разрешимость принятой системы ограничений. Несовместность исходных условий при принятых значениях соответствующих параметров обнаруживается только после решения. [51]
Даже для одного аппарата с распределенными параметрами задача исследования устойчивости является трудной. Это объясняется тем, что в переходном режиме эти аппараты описываются дифференциальными уравнениями в частных производных. Трудности во много раз усиливаются при исследовании устойчивости схем, состоящих из большого числа аппаратов. Это связано с большой размерностью задач и, следовательно, с машинной реализацией методов исследования устойчивости. Отсюда важно получить условия устойчивости в форме, в известном смысле наилучшей с точки зрения их реализации на вычислительных машинах. [52]
Сложность отдельного круга задач или одной задачи ( возможность создания математической модели и ее решения, число переменных и условий) зависит от степени детальности, которая связана с масштабностью рассматриваемого водохозяйственного объекта. Размеры объекта малой крупности часто позволяют осуществить детальную постановку и решение проблемной задачи, сразу получая проектные параметры. Подобные результаты в такой же детальной постановке для крупных водных объектов зачастую получить невозможно. Это объясняется не только чрезмерно большой размерностью задачи по сравнению с такой же задачей для малого объекта, но и увеличением значимости факторов, которыми можно было пренебречь на малом объекте. Кроме того, для крупных территорий появляются новые факторы, в том числе неформальные. Таким образом, с увеличением крупности рассматриваемых водных объектов должна увеличиваться степень агрегирования постановок задач, математических моделей и получаемых решений. В результате этого сложность задач ( вычислительная трудоемкость и информационное разнообразие) остается на приемлемом уровне, что позволяет получить практические решения для объектов любого масштаба. [53]