Результат - модель
Cтраница 1
Результаты модели можно сравнить с фактическими значениями, когда те появятся. [1]
Результаты модели оптимизации зависят от структуры и функции многоцелевого лесопользования, а также от выбора критериев оптимальности и, конечно, не только от этих факторов. [2]
Таким образом, результаты модели вымораживания совпадают с известными закономерностями. Эта модель, будучи весьма приближенной, все же однозначно объясняет факты, касающиеся изменения состава тканей организмов при изменении температуры их тел. [3]
В табл. 1 сравниваются результаты моделей А и А, полученные в различные моменты времени при использовании разных контуров интегрирования. [4]
В качестве входов в оптимизационные модели использованы результаты моделей, описывающих взаимодействие между климатическими и биофизическими переменными, включая урожайность культур, а также вероятности повторения определенных условий естественного увлажнения. Расчетные урожайности основных культур базируются на существующих темпах роста и данных опытных сельскохозяйственных станций. [5]
 |
Распределение эквивалентных напряжений [ МПа ] на участке трубопровода. [6] |
После получения решения, ПМК загружает файл результатов модели и выводит на экране дисплея картину распределения эквивалентных напряжений фон Мизеса в области коррозионного дефекта. [7]
Сплошная кривая соответ - g 2 ствует результатам модели БКШ. [9]
Для получения более детальной информации и сравнения с результатами модели ячеек с застойными зонами необходимо рассмотреть частные случаи, когда выражение (6.117) значительно упрощается. [10]
Импульсная модель позволяет прогнозировать результаты, сравнимые с результатами модели эквивалентных схем при меньших затратах на вычисления, однако мало приспособлена для синтеза фильтров ПАВ по заданным частотным характеристикам. Эта модель отличается от рассмотренного выше представления ВШП: в ней нет ни дискретной функции выборки, ни акустической ( функции электродов. Таким образом, хотя она и представляет прямой метод Проектирования по заданной импульсной характеристике, но не отражает действительных механизмов преобразования акустических и электрических сигналов. [11]
Коэффициент дисперсии обычно находят отождествлением результатов, даваемых диффузионной моделью, с результатами модели, описывающей конкретный механизм перемешивания, например модели последовательности ячеек идеального перемешивания. Поэтому рассмотрим прежде всего гомогенный поток со скоростью и, в который вводится примесь или метка, обладающая эффективным коэффициентом диффузии D. Распределение концентрации метки в этом случае описывается обычным одномерным диффузионным уравнением с конвективным переносом. Пусть метка вводится в плоскости х 0 со скоростью, гармонически изменяющейся во времени. [12]
Коэффициент дисперсии обычно находят отождествлением результатов, даваемых диффузионной моделью, с результатами модели, описывающей конкретный механизм перемешивания, например модели последовательности ячеек идеального перемешивания. Распределение концентрации метки в этом случае описывается обычным одномерным диффузионным уравнением с конвективным переносом. Пусть метка вводится в плоскости х 0 со скоростью, гармонически изменяющейся во времени. [13]
Таким образом, мы приходим к следующей, более узкой задаче: сравнить результаты нейронно-сетевой модели с ежеквартальным распределением активов, предлагаемым в журнале Economist, по пяти основным фондовым рынкам: США, Японии, Великобритании, Франции и Германии. [14]
Z), все попытки моделирования явления периодичности, как и построенные в результате модели, будут в той или иной степени приближенными. [15]
Страницы: 1 2 3