Cтраница 3
Задача, выраженная на языке программирования, должна быть решена компьютером, тогда как в логике и математике имеются проблемы, для которых нет алгоритмического решения, и которые, таким образом, не могут быть решены компьютером. [31]
Основой численного метода является алгоритм, представляющий последовательность формул, с помощью которых конкретное решение всегда может быть получено на вычислительной машине; если решением считать не окончательный ответ на вопрос задачи, а сам алгоритм, то алгоритмическое решение будет обладать общностью аналитического. Однако, говоря об аналитическом методе, мы предполагаем возможность выражения окончательного решения через хорошо известные функции, благодаря чему это решение является особенно наглядным. Поэтому следует полагать, что применение аналитических методов, когда оно возможно, всегда будет оставаться желательным и полезным. [32]
Хотя предложение 2.2.11 дает, по сути, полную характеристику ситуации, когда элементы сопряжены в G ( Gi G2Mi Л2) и формально решает проблему сопряженности, на практике же часто бывает трудно применить это предложение для получения алгоритмического решения данной проблемы. Параллельный результат с той же оговоркой имеет место для HNN-расширений. [33]
Однако формирование сигналов для ее срабатывания должно базироваться не на регламентированных предельно допустимых значениях параметров, определяемых свойствами обращающихся веществ и характером процесса, как сказано в пункте 3.11 ПБ, а на предусмотренных регламентом предаварийных граничных значениях. Технические и алгоритмические решения для эффективного управления и защиты технологических процессов на объектах с технологическими блоками всех категорий взрывоопасности разрабатываются и обосновываются Разработчиком АСУТП по согласованию с Организацией-заказчиком на основе проектной документации, и Технического задания на создание АСУТП. [34]
При решении сложных экстремальных задач математическое программирование окончательно отказалось от положения классической математики, согласно которому требовалось обязательно аналитическое, формульное решение, выраженное по возможности через известные в анализе функции. Считается достаточным алгоритмическое решение, четко описывающее последовательность производимых операций. [35]
На втором организационном уровне решается оптими зационная задача по изменению заданий для всех ( шп части) локальных регуляторов, причем в зависимости от характера управляемого процесса здесь могут применять ся обычные или ( при неполной априорной информации) адаптивные алгоритмы управления. Это приводит к более простым алгоритмическим решениям, которые, по видимому, адекватны возможностям средств управляющей вычислительной техники ( малых ЭВМ), применяемы. [36]
Системный анализ, исследование операций и наука о методах управления в значительной степени основаны на построении моделей для решения проблем, которые традиционно решались импровизированными методами, не имеющими научной основы. Эти модели позволяют получать алгоритмические решения, исключающие импровизацию и основанные на строгих доказательствах. [37]
Но нельзя было доказывать невозможность алгоритмического решения задач, пока не было строго определено понятие алгоритма. Поэтому возникла насущная проблема: построить формальное определение алгоритма, аналогичное известному интуитивному понятию. [38]
Точность принципиальных решений в рамках оптимизационных моделей не только зависит от точности реализующего алгоритма, но и от точности входных данных - параметров. При этом не имеет смысла добиваться улучшения алгоритмических решений, если мы одновременно яе предъявляем требований к повышению точности параметров модели. Увеличение точности входных параметров является одной из задач адаптивного звена системы управления, решение которой обеспечивается известными методами математической статистики. [39]
Экспертная система использует эвристики, потому что задачи, которые она решает, будь то поиск новых месторождений или согласование исков, как правило, трудны и не до конца понятны. Эти задачи не поддаются строгому математическому анализу или алгоритмическому решению. Алгоритмический метод гарантирует корректное или оптимальное решение задачи, тогда как эвристический метод дает приемлемое решение в большинстве случаев. [40]
Следовательно, свойство а быть синхронизатором тестируется на конечном множестве слов. Вопрос о существовании синхронизатора для кода V также допускает алгоритмическое решение. [41]
Существует несколько причин, по которым в области экспертных систем особую роль приобретают сами знания, а не формальные методы рассуждений. Во-первых, для большинства трудных и интересных проблем нет четких алгоритмических решений, поскольку многие важные задачи возникают в сложных контекстах социальных или физических явлений, не поддающихся точному и строгому описанию. [42]
Используемые в нашем исследовании методики анализа, формальные модели структур и процессов имеют достаточно общий и, возможно, кажущийся абстрактным характер; поэтому автор везде стремился давать конкретную физическую интерпретацию свойств моделей, их параметров и ограничений. Практическое использование формальных методов ориентировано на выбор и исследование структурных и алгоритмических решений в однородных управляющих МВС с перестраиваемой структурой со множественными потоками команд и данных. [43]
Конструирование алгоритмов целесообразно начинать с просмотра библиотеки готовых программных модулей, чтобы отыскать подходящие для конкретного использования. Если же таких не имеется, то обращаются к известным алгоритмическим решениям. И лишь при отсутствии нужных алгоритмических решений приступают к конструированию оригинальных алгоритмов. [44]
Теория разработки нефтяных месторождений - это технологическая кибернетическая наука, занятая проектированием и осуществлением разработки нефтяных месторождений, управлением и оптимизацией реальных процессов в реальных условиях, сложных, изменяющихся и недостаточно известных. Если целью подземной нефтяной гидродинамики является получение точных аналитических или алгоритмических решений для четко заданных условий, то целью теории разработки нефтяных месторождений является получение наиболее лучших или наиболее вероятных лучших решений в реальных условиях при явной нехватке исходной информации. Теория разработки напрямую тесно связана с практикой разработки нефтяных месторождений. И множество разрабатываемых нефтяных месторождений представляется огромным, непрерывно идущим физическим экспериментом, данные которого постоянно нужны для самого существования и постоянного совершенствования теории. [45]