Cтраница 2
При численном решении краевой задачи обычно прибегают к методу итераций ( последовательных приближений): сначала определяют грубо приближенные значения параметров, а затем их уточняют. [16]
Следует иметь в виду, что при измерении или определении параметров с помощью конечных приращений Д получаются приближенные значения параметров триода, соответствующие их усредненному значению в некоторой области характеристик, в которую вписывается характеристический треугольник. [17]
Следует иметь в виду, что при измерении или определении параметров с помощью конечных приращений Д получаются приближенные значения параметров триода, соответствующие их усредненному значению в некоторой области характеристик, в которую вгшсывается характеристический треугольник. [18]
При численном решении краевой задачи обычно прибегают к методу итераций ( последовательных приближений): сначала определяют грубо приближенные значения параметров, а затем их уточняют. [19]
При этом в начале оптимизации, когда об оптимуме целевой функции вообще ничего не известно или известны приближенные значения параметров ХП, которые применяются на практике, но не известно, насколько далеки они от оптимальных, необходимо вести поиск в некоторой небольшой, случайным образом выбранной области с тем, чтобы расположить следующие пробные воздействия там, где значение целевой функции ниже, ближе к предполагаемому минимуму. [20]
Другой способ ускорения работы косвенного алгоритма дефекто-метрии состоит в том, что на первом этагю по обычному алгоритму находят приближенные значения параметров дефекта, которые уточняют на втором этапе путем решения системы уравнений, связывающих реальные ( искомые) и полученные на первом этапе характеристики дефектов. [21]
Тем не менее уже на данном начальном этапе исследований для моделей устойчивых типов атмосферных дымок и более плотных аэрозольных образований в виде приземных туманов и осадков обнаружены характерные тенденции и найдены приближенные значения параметра нелинейности г ] уравнения локации в условиях теплового действия лазерного излучения в зависимости от его энергетики и длительности импульса. [22]
Приближенное значение параметра, полученное из эксперимента, в математической статистике называют оценкой параметра. [23]
Чаще всего в задачах математического моделирования применяют оценки статистических параметров. Приближенное значение параметров, найденное по объему выборки называют оценкой. [24]
По данным расчетов для частоты тока 2 3 МГц и наружного диаметра реактора 200 мм целесообразно использовать двух - или трехвитковые индукторы с внутренним диаметром 230 - j - 240 мм. Расчеты дают приближенные значения параметров системы индуктор-садка, так как зависимость р f ( d) имеет в реальных условиях сложный характер. [25]
По данным расчетов для частоты тока 2 3 МГц и наружного диаметра реактора 200 мм целесообразно использовать двух - или трехвитковые индукторы с внутренним диаметром 230 - т - 240 мм. Расчеты дают приближенные значения параметров системы индуктор-садка, так как зависимость р f ( d) имеет в реальных условиях сложный характер. [26]
Рассмотрим основные свойства электронного газа в металлах, применяя статистику Ферми - Дирака при сильном вырождении. В этом случае приближенное значение параметра вырождения может быть найдено из общей формулы ( 7 52) для полного числа частиц системы. [27]
Интуитивно ясно, что по выборке конечного объема принципиально невозможно точное восстановление закона распределения в рамках как параметрического, так и непараметрического подходов. В математической статистике приближенные значения параметров плотности вероятностей или самой плотности вероятностей, полученные на основе выборки (1.1), принято называть оценками. [28]
Одна из важных задач статистических исследований в бурении заключается в оценке параметров генеральной совокупности. Задача сводится к нахождению приближенных значений параметров предполагаемого распределения по данным выборки и к оценке их надежности. Это позволит распространить выводы, полученные путем анализа выборки, на всю генеральную совокупность. [29]
Они позволяют очень быстро получить приближенные значения параметров, а тем самым за малое время проверить ряд вариантов, а если принятая модель оказывается неподходящей, то графическое построение наглядно показывает, каким образом следует ее изменить или дополнить. [30]