Cтраница 1
Меньшие значения аргумента а делают кривую более натянутой. [1]
Максимума функция достигает при меньших значениях аргумента. [2]
В каждом рекурсивном вызове должны использоваться меньшие значения аргументов. [3]
Одноместная функция округление вверх определяется как наименьшее целое, не меньшее значения аргумента. Другими словами, она округляет число вверх. [4]
Программа 5.1 иллюстрирует базовые особенности рекурсивной программы: она вызывает саму себя ( с меньшими значениями аргументов) и содержит условие завершения, при выполнении которого непосредственно вычисляет свое результирующее значение. [5]
Из уравнения ( 95) следует, что наиболее вероятное значение прочности должно уменьшаться линейно с увеличением логарифма объема образца, а из уравнения ( 96), - что распределение значений прочности должно быть растянуто в сторону меньших значений аргумента. [6]
Эта вложенная последовательность вызовов функции со временем завершается, однако нельзя гарантировать, что рекурсивная функция, используемая в программе 5.2, не будет иметь произвольную глубину вложенности для какого-либо аргумента. Желательно использовать рекурсивные программы, которые всегда вызывают себя с меньшими значениями аргументов. [7]
Обозначим искомое значение arctgO 2108 через х и tgx через у. Обычно из двух табличных значений функции, между которыми заключено заданное значение функции у, в качестве уд берут то, которое соответствует меньшему значению аргумента. [8]
Обозначим искомое значение arctg 0, 2108 через х и igx через у. Обычно из двух табличных значений функции, между которыми заключено заданное значение функции у, в качестве г / 0 берут то, которое соответствует меньшему значению аргумента. [9]
Линейным интерполированием обычно пользуются для определения значений таблично заданной функции в точках, не входящих в таблицу. Шаг h - это разность между двумя рядом стоящими табличными значениями аргумента, в качестве t / o целесообразно брать то значение, которое соответствует меньшему значению аргумента. [10]
При рассмотрении более сложных процессов, например теплоотдачи при изменении агрегатного состояния рабочей среды, в расчетные критериальные уравнения вводят новые критерии, отражающие особенности этих процессов. Критериальные уравнения типа выражений ( 270), ( 271) являются эмпирическими зависимостями и применимы лишь в тех пределах изменения аргумента, в которых они подтверждены опытом. Экстраполяция их на большие или меньшие значения аргумента приводит к значительным ошибкам. Поэтому при выборе расчетного критериального уравнения необходимо особое внимание обращать на область, в которой оно применимо. [11]
При рассмотрении более сложных процессов, например теплоотдачи при изменении агрегатного состояния рабочей среды, в расчетные критериальные уравнения вводятся новые критерии, отражающие особенности этих процессов. Критериальные уравнения типа ( 6, 5), ( 6, 6) являются эмпирическими зависимостями и применимы лишь в тех пределах изменения аргумента, в которых они подтверждены опытом. Экстраполяция их на большие или меньшие значения аргумента приводит к значительным ошибкам. Поэтому при выборе расчетного критериального уравнения необходимо особое внимание обращать на область, в которой оно применимо. [12]