Cтраница 1
Вычислительная реализация этого алгоритма ( алгоритма Прима - Краскала) сложности не представляет. Отметим только, что здесь выгодно использовать те же идеи организации вычислений, которые были в методе Дейкстры. [1]
Вычислительная реализация этого алгоритма следующая: если частица пересекла грань основной ячейки, она возвращается в ячейку с противоположной грани с той же скоростью. С введением периодических граничных условий мы устраняем влияние граней и создаем квазибесконечный объем для более точного описания макроскопической системы. [2]
Вычислительная реализация конструкции ( 9) будет рассмотрена ниже; она довольно проста ( см. стр. Построение конуса К ( t) поясним рис. 3, на котором сплошными линиями изображены / - допустимые направления смещения, а штриховыми - недопустимые. [3]
Вычислительная реализация комбинированного алгоритма ставит ряд вопросов об информационной согласованности его элементов. Поскольку заранее не известно, к какому из элементов ( алгоритмов) будет совершен переход, в каждом из алгоритмов должна быть предусмотрена подготовка информации для работы других алгоритмов. Эта подготовка может потребовать дополнительных вычислительных ресурсов ( время, память), что должно учитываться при формировании списков алгоритмов. [4]
При вычислительной реализации метода наименьших квадратов в нелинейном ( по оцениваемым параметрам 0) случае приходится исследовать вопросы существования и единствен ности решения. Необходимо помнить, что используемые ( в том числе все описанные выше) методы оптимизации приводят в лучшем случае лишь к локальному минимуму критериальной функции. Проверка того, является ли этот минимуму глобальным, является следующей, зачастую не менее трудоемкой, вычислительной операцией. [5]
Рассмотрены вопросы вычислительной реализации алгоритмов с древовидной схемой поиска оптимального решения. [6]
Этап 6: вычислительная реализация основной часта статистической обработки данных. [7]
Отметим, что вычислительная реализация е-оптимального алгоритма не является тривиальной задачей, при этом сохраняются все проблемы, возникающие при реализации алгоритма нахождения точного решения. Реальное решение задач по е-оптимальному алгоритму уже при п 50ига 5 -: - 10 может потребовать значительных вычислительных ресурсов. [8]
Характерной особенностью проекционных методов является возможность эффективной вычислительной реализации алгоритмов, построенных на их основе, что делает их хорошо подходящими для создания компьютерных моделей сложных технических систем. [9]
К достоинствам метода моментов следует отнести его сравнительно простую вычислительную реализацию, а также то, что оценки, полученные в качестве решений системы (8.25), являются функциями от выборочных моментов. Это упрощает исследование статистических свойств оценок метода моментов: можно показать ( см. [ 48, гл. [10]
Существенными преимуществами по сравнению с методами первого и второго типов, в смысле снижения трудоемкости вычислительной реализации бортовых алгоритмов, обладают методы, использующие в качестве характерных признаков контурные препараты эталонного и текущего изображений. Применение методов типа контурной корреляции, согласованной фильтрации контуров при сравнении соответствующих бинарных изображений сцены с низкой объектовой насыщенностью может привести к снижению трудоемкости вычислительной реализации ( в основном потребного быстродействия) на один, два порядка. [11]
Комбинированный алгоритм ветвей и границ впервые предложен в [38] для задачи коммивояжера, здесь же описана его первая вычислительная реализация. [12]
Все эти сочетания необходимо хранить в виде таблицы, вследствие чего этот способ кодирования более трудоемок в вычислительной реализации, чем способы Ломана. [13]
Метод последовательных улучшений допустимого базисного решения, который в них излагается сначала в виде общей принципиальной схемы, а затем в виде нескольких вычислительных реализаций, будет широко использоваться в последующих главах. [14]
Метод наименьших квадратов получил самое широкое распространение в практике статистических исследований, так как, во-первых, не требует знания закона распределения выборочных данных; во-вторых, достаточно хорошо разработан в плане вычислительной реализации. [15]