Cтраница 1
Результат теоремы 4.1 об оптимальности законов планирования с прогнозом состояний ( ОПП), хотя и носит принципиальный характер, в то же время является достаточно очевидным. [1]
Результат теоремы 5.6 показывает, что в принятых в ней предположениях при заданной системе стимулирования w оптимальным в классе С является закон открытого управления. [2]
Результаты теоремы 4.3 допускают обобщение также в другом направлении. [3]
Результат теоремы 9 аналогичен теоретико - информационной нижней оценке [121], но все же является несколько более сильным, поскольку доказан для произвольных сетей, а не бинарных деревьев. [4]
Результат теоремы 5.16 по существу принадлежит Гречу ( 55 ], хотя его критерий, высказанный в терминах метода полос, нетривиальным образом эквивалентен критерию, данному здесь. Точная геометрическая характеристика таких областей до сих пор неизвестна. Кебе [111] высказал предположение, что ( в случае 8 0) характеристическим свойством этих областей служит равенство нулю линейной меры проекции дополнения на мнимую ось. Формулировка, приведенная здесь, очень похожа на формулировку Альфорса и Бейрлинга [7] в одной задаче, тесно примыкающей к нашей. [5]
Результат теоремы 6.4.3 может быть обобщен следующим образом. [6]
Результат теоремы может быть получен и с помощью элементарных теоретико-вероятностных рассуждений. [7]
Результат теоремы 2.7 дает прямое доказательство ( с помощью диагонального метода) того факта, что тотальные вычислимые функции не могут быть рекурсивно перенумерованы. [8]
Результат теоремы 9 аналогичен теоретике - информационной нижней оценке [121], но все же является несколько более сильным, поскольку доказан для произвольных сетей, а не бинарных деревьев. [9]
Результат теоремы 4 при всей своей простоте вряд ли является совершенно очевидным, хотя он и имеет почти абсолютное сходство с известной теоремой о распределении ресурса между двумя фирмами, поставившими своей целью максимизацию общего выпуска. Теорема о фирмах формулирует условия для оптимальной ( или равновесной) ситуации, достижение которой обеспечивает мгновенный успех. В отличие от этого, теорема 6 указывает на условие максимального темпа стационарного роста модели. [10]
Результаты теоремы и замечания 1 значительно упрощаются, если в уравнении ( 15) оператор U является самосопряженным оператором в гильбертовом пространстве. Если все отличные от уля точки спектра являются собственными значениями, то это условие также и необходимо. [11]
Результат теоремы 4 допускает следующее уточнение. [12]
Результат теоремы 5 легко обобщается на случай композиции п параллельных переносов. [13]
Распространить результаты теоремы 4.4 - 5 на алгоритм Риттера. [14]
Объединяя результаты теорем 7 25 и 7.27, мы приходим к интерполяционным неравенствам для соболевских пространств. [15]