Плохо обусловленная система

Cтраница 2

Решение на ЭВМ плохо обусловленных систем линейных алгебраических уравнений требует высокой точности вычислений, кроме того, решение не существует, если соответствующий определитель системы (13.9) и (13.10) равен нулю. [16]

Рассмотрим еще один метод решения плохо обусловленных систем линейных алгебраических уравнений. [17]

Матрицы с большим числом обусловленности соответствуют плохо обусловленным системам, и в качестве грубого приближения можно полагать, что о. Нм) - это количество десятичных знаков, которые теряются при решении системы (4.1) из-за ошибок округления. [18]

Области абсолютной устойчивости явного ( а и неявного ( б методов Эйлера. [19]

Практически явные методы интегрирования оказываются неприменимыми для расчета плохо обусловленных систем ( или систем с большим разбросом постоянных времени) из-за очень большого числа шагов интегрирования. [20]

Как известно, с большими трудностями связано решение плохо обусловленных систем, соответствующих ИУ первого рода. [21]

В некоторых случаях идентификация параметров связана с решением плохо обусловленных систем уравнений. [22]

Покажем, что для определенных случаев ( так называемые плохо обусловленные системы) даже небольшие ошибки в коэффициентах могут приводить к большим расхождениям в неизвестных. [23]

Метод регуляризации был использован А. Н. Тихоновым для решения вырожденных и плохо обусловленных систем линейных алгебраических уравнений, линейных и нелинейных интегральных уравнений первого рода, задач математического программирования, оптимального управления, устойчивого суммирования рядов Фурье и многих других. По сути дела он представлял собой эффективный вычислительный алгоритм, наилучшим образом приспособленный для реализации на ЭВМ. [24]

Результаты численного эксперимента по наложению шума. [25]

Иными словами, желание провести прямую через облако точек приводит к плохо обусловленной системе уравнений. [26]

Так как режим вычислений с повышенной точностью в ПМК не предусмотрен, решение плохо обусловленных систем уравнений требует особого внимания. Имеется и множество других более частных математических задач, при решении которых необходим особенно тща-тельный анализ влияния погрешностей на результаты вычислений. [27]

Дополнительная программа поэтому выведет на экран сообщение для пользователя компьютера: Вы имеете дело с плохо обусловленной системой. [28]

Но неявные методы обладают более высокой устойчивостью, чем явные, что позволяет применять их для решения плохо обусловленных систем обыкновенных дифференциальных уравнений, характерных для большинства технических объектов. Явные методы интегрирования в таких случаях часто оказываются неприемлемыми либо из-за неустойчивости вычислительного процесса, либо из-за слишком малых шагов интегрирования. [29]

Необходимо отметить все возрастающий интерес к решению больших систем линейных алгебраических уравнений как с разреженными, так и плотными матрицами, решению плохо обусловленных систем и спектральных задач для матриц произвольной структуры. Большое внимание при этом уделяется использованию априорной и апостериорной информации о задаче в ходе ее решения. [30]

Страницы: 1 2 3 4