Значение - функция - отклик
Cтраница 2
В табл. 1 приведены расчетные значения ряда величин, необходимых для определения функции отклика, и сами значения функции отклика. [16]
Стратегия градиентного предсказания использует одни и те же вектор градиента и матрицу масштабных коэффициентов до тех пор, пока значение функции отклика не выйдет за пределы предсказанных значений. Тогда последний шаг снимается полностью или наполовину и вычисляется новый градиент. Этот прием аналогичен приему, применяемому в стратегии оптимального градиента. [17]
Кроме того, при помощи базисного предписания показать график подогнанных значений ( одновременно выводятся на экран дисплея и график подогнанных значений функции отклика, и график испорченной функции отклика) студент может контролировать правильность своих действий. [18]
Из уравнения следует также, что хч и х6 ( 1 38 и 1 59 соответственно) являются точками условного экстремума, но значения функции отклика в этих точках и на границе отличаются менее чем на 1 8 %, что значительно меньше ошибки эксперимента. Этот же факт подтверждается тем, что экспериментальные точки на границе области показывают на отсутствие экстремума. [19]
Проще всего было бы никак не интерпретировать коэффициенты аппроксимирующих полиномов ( уравнений регрессии), а рассматривать их как некоторые числа, позволяющие вычислить значения функции отклика У. [20]
Проще всего было бы никак не интерпретировать коэффициенты аппроксимирующих полиномов ( уравнений регрессии), а рассматривать их как некоторые числа, позволяющие вычислить значения функции отклика yt в точках, в которых эксперимент не ставился. [21]
Проще всего было бы никак не интерпретировать коэффициенты аппроксимирующих полиномов ( уравнений регрессии), а рассматривать их как некоторые числа, позволяющие вычислить значения функции отклика у; в точках, в которых эксперимент не ставился. [22]
Пользуясь лишь результатами эксперимента, эти коэффициенты определить нельзя, так как из-за наличия ошибок измерения и нестабильности процесса, вызванного неуправляемыми или неконтролируемыми возмущениями, значения функции отклика и ее переменных являются случайными величинами. Поэтому при обработке экспериментальных данных вместо р0, pi; pi -, ц получаются так называемые выборочные коэффициенты регрессии Ь0, bi, b j, Ьц, являющиеся приближенными оценками первых. [23]
Ценность математического описания заключается в том, что оно: 1) дает качественную и количественную информацию о влиянии каждого фактора; 2) позволяет рассчитать значение функции отклика при заданном режиме ведения технологического процесса; 3) может служить основой для оптимизации. [24]
 |
Качественная оценка нелинейности поверхности отклика в ПСМ. [25] |
Для этого необходимо изобразить в соответствующем масштабе, как показано на рис. 15.14, г - е координаты точек А0, 4fe 1, а также А ( центра завершающего симплекса) и соответствующие расчетные и экспериментальные ( помеченные звездочками) значения функции отклика. [26]
Каждой точке факторного пространства отвечает опытное значение функции отклика. Совокупность значений функции отклика, отвечающих точкам факторного пространства, называется поверхностью функции отклика. [27]
Кодированные значения каждого из п факторов записывают в специальные таблицы. Эти таблицы ( без столбца значений функции отклика у) называют матрицей планирования. [28]
На рис. 9.7 показан пример использования стратегии оптимального градиента для случая двух переменных управления. Пусть после четырех шагов от Р значение функции отклика уменьшается. Поэтому последний шаг полностью снимается и для достижения Р1 используется новый градиент на четырех дополнительных шагах. [29]
При этом ошибка опыта, определенная из повторных измерений значения функции отклика, будет учитывать не только ошибку измерения функции отклика, но и ошибки установки уровней факторов. [30]
Страницы: 1 2 3 4