Значение - параметр - модель
Cтраница 2
Но термодинамическая теория не определяет ни значения параметров модели и их зависимости от условий процесса, ни перекрестные коэффициенты диффузии в многокомпонентной смеси и их связи с бинарными коэффициентами диффузии. Для газов, которые можно рассматривать как идеальные, эти сведения получим методами физической кинетики. [16]
 |
Начальные безразмерные моменты для беспараметрических и однопараметрических моделей. [17] |
Следует иметь в виду, что значения параметров моделей, вычисленные по моментам различных порядков, не совпадают между собой. С одной стороны, это указывает на несовершенство метода моментов. Но с другой стороны, это обстоятельство позволяет внести некоторую определенность в выбор порядка момента для расчета, а также в установление надежности ( адекватности) принятой модели. [18]
Под вероятностью возникновения аварийной ситуации понимается вероятность существования такого значения параметра модели, при котором аварийная ситуация будет иметь место. Критическое или предельное значение параметра, обуславливающее аварийную ситуацию, находится путем решения обратной прогностической задачи при условии, что аварийная ситуация произошла. [19]
РТ укячять две характерные особенности такого способа, когда значения параметров модели определяются последовательно. Во-первых, описанный выше способ определения параметров применим только тогда, когда инженер детально представляет себе функционирование объекта и может на основании, законов физики и химии записать систему дифференциальных уравнений и, кроме того, если он способен правильно разграничить основные и второстепенные параметры. Конечно, такой идеальный случай встречается крайне редко, за исключением относительно простых систем управления. Хотя для проверки возможности пренебрежения теми или другими параметрами часто используется избыточная информация, содержащаяся в результатах экспериментов, в сложных случаях интерпретация таких результатов представляет очень трудную задачу. [20]
Следовательно, возникает новая глобальная проблема: как определить значения параметров моделей молекул, опираясь, как уже отмечалось, на косвенные эксперименты. [21]
Соотношения подобия могут существенно облегчить определение по данным наблюдений значений параметров моделей, которые используются для анализа интересующих нас процессов в живых организмах. Так, согласно условию (2.13), по группе из 10 организмов можно надежно определить неизвестные нам значения 5 - 6 параметров модели, а по группе из 20 организмов - уже 10 - 12 параметров. [22]
Решая эту систему относительно коэффициентов bj одним из известных методов, например методом Гаусса, получаем значения параметров автокорреляционной модели. [23]
Прежде всего такие исследования помогают выяснить чувствительность выходов модели или получаемых с ее помощью результатов к изменению значений параметров модели. Так как значительная часть ( если не большинство) данных, на основе которых мы строим модель, часто бывают неточны, мы должны знать, при каком разбросе этих данных сохраняется справедливость наших основных выводов, сделанных по результатам моделирования. Если отклик модели сравнительно мало чувствителен к изменениям некоторых параметров в широких пределах, то нам и не нужно слишком заботиться об их точности. В то же время, если выход модели оказывается высокочувствительным по отношению к некоторым ее параметрам, то стоит потратить время и средства, чтобы получить более точные измерения и оценки этих параметров. [24]
Рассмотренный подход основан, по существу, на фильтровом анализе процессов ( 1) и предполагает оценку значений параметров моделей СФ первого порядка, так как повышение порядка СФ приводит к значительным аппаратурным затратам. Возможным решением поставленных задач для случая СФ я - ro порядка является использование циклического принципа анализа случайных процессов. [25]
Если при конструировании рабочей модели правильно, учтено действие совокупности основных физических факторов, обуславливающих поведение натуры, то значения подогнанных параметров модели правомерно экстраполировать и на последующий период эксплуатации объекта и использовать модель для прогноза поведения натурного объекта в этот период. [26]
 |
Фазовый портрет динамической системы ( 43. [27] |
Особая точка с координатой Q Q % может иметь любой тип ( AI и А2 могут быть любыми) в зависимости от значений параметров модели. В частности, он может быть вырожденным, так что для исходной нелинейной системы уравнений поведение решений в окрестности этой особой точки ( и фазовый портрет в целом) может быть весьма экзотическим. [28]
Ограничение на значения X 0 обеспечивает одинаковые знаки для всех коэффициентов bj 0, а ограничение к 1 означает, что с увеличением лага значения параметров модели (7.16) убывают в геометрической профессии. [29]
 |
К пояснению принципа 5 J электрического моделирования. [30] |
Страницы: 1 2 3 4