Скорость - сходимость - процесс
Cтраница 2
В [15, 16, 17] в случае полосы П при условии периодичности задачи ( 2) по переменным х была установлена сходимость всех процессов в шкале гильбертовых пространств типа Соболева-Слободецкого целого показателя по переменной хп со специальным вхождением параметра / л и получены оценки скоростей сходимости процессов. [16]
Скорость сходимости процесса, благодаря одновременному ( а не поочередному) достижению соответствующих границ области, возрастает, особенно если число близких границ велико. [17]
Достоинством метода является то, что не требуется знания начальных приближений к корням многочлена. В случае различных по абсолютной величине корней скорость сходимости процесса асимптотически квадратичная. [18]
Из сказанного видно, что метод Фельдбаума и метод штрафов примерно эквивалентны по быстроте сходимости. В заключение отметим, что из-за зигзагообразного движения изображающей точки при применении обоих методов скорость сходимости процесса часто становится недостаточной. [19]
В литературе обсуждаются два подхода к ускорению сходимости процедур стохастической аппроксимации. Ясно, что выбор параметров процедуры, учитывающий информацию о поведении функции регрессии, должен увеличить скорость сходимости процесса. Второй подход к ускорению процесса аппроксимации заключается в использовании большего числа наблюдений на каждом шаге. [20]
В работах Московского энергетического института, которые были начаты в 1962 г. [79-80], был также создан двухканалышн экстремальный регулятор, который обеспечивает поиск экстремума в области, стесненной ограничениями, наложенными непосредственно на управляющие воздействия. Стратегия поиска основывается на методе градиента. Но при этом приняты меры, повышающие скорость сходимости процессов поиска при управлении инерционными объектами. Во-первых, компоненты градиента определяются пробными воздействиями последовательно по каждой из управляющих координат без возрата в исходную точку. Образно говоря, градиент определяется методом Зайделя. Это позволяет в 2 раза уменьшить промежуток времени, необходимый для формирования рабочего шага. Во-вторых, пробное воздействие вводится с кратковременной форсировкой, что позволяет ускорить процесс установления реакции объекта, в том. [21]
Изложенные выше исследования проводились для входного сигнала периодической прямоугольной формы с постоянной амплитудой. Однако, как уже отмечалось при анализе работы фильтров Hj, характер входного сигнала оказывает определенное влияние на процесс самонастройки. Это свойство контура самонастройки определяет нелинейную зависимость скорости сходимости процесса самонастройки от амплитуды входного сигнала. [22]
 |
Сходимость итерационного процесса по реактивным мощностям узлов в программе PROCOM-4.| Сходимость итерационного процесса по напряжениям в узлах нагрузок и СИРМ в программе PROCOM-4. [23] |
Отсюда видно, что основное допущение (3.56) вполне приемлемо. Характер итерационного процесса таков, что уже после трех-четырех итераций возможно усреднить реактивные мощности активных узлов. Наличие столь разноудаленных узлов не повлияло, однако, на скорость сходимости процесса. Из рис. 3.8 видно, что в наиболее и наименее электроудаленных от СИРМ нагрузочных узлах реактивная мощность, обеспечивающая заданные значения напряжений в узлах, вышла за допустимые пределы: в первом случае наблюдалась перекомпенсация, во втором произошло нарушение ограничения Qzi Q. В программах PROCOM-3, PROCOM-4 для ввода режима в допустимую область используется метод групповой фиксации переменных на предельно возможных значениях, основанный на определенных свойствах электрических цепей и рассмотренный в § 2.1. В данном случае на первом этапе фиксировались все переменные QKJ Qj, что согласно упомянутым свойствам уменьшило входные реактивные мощности второй группы узлов, способствуя тем самым их вводу в допустимую область. [24]
Зная структуру заполненности матрицы Гессе, можно, конечно, выдерживать ее и в Bft, обнуляя соответствующие элементы после каждого пересчета BW по обычным формулам. Следовательно, заменяя их нулями, мы рискуем сильно изменить свойства матриц BW, что приведет к падению скорости сходимости процесса. [25]
Нужно отметить, что МЧО в целом объединяет шкрокий круг подходов к решению очень разнородных задач тсзрии и машинного проектирования устройств и систем СВЧ. К сожалению, пока отсутствует монография, в которой были бы рассмотрены различные варианты МЧО и даны практические рекомендации по его применению. Дело в том, что задача сводится, как мы видели, к исследованию в общем бесконечной системы линейных алгебраических уравнений. Каждый раз эта система должна быть исследована на устойчивость, скорость сходимости процесса редукции и т.п. Из общих соображений и вычислительного Опыта решения задач по регулярным волноводаым структурам и их типичным неоднородностям ясно, что для получения удовлетворительной точности необходимо учитывать все распространяющиеся типы волн и несколько ( 1 - 3) нераспространяющихся. Из этого следует, что МЧО в его классическом виде для анализа квазиоптических и тем более оптических резонансных и направляющих структур малопригоден, поскольку число нормальных типов волн, а следовательно, и порядок системы уравнений может оказаться чрезмерным даже для наиболее мощных ЦЭВМ. [26]
Решение задачи о рассеянии света в атмосфере при точной математической трактовке приводится к решению некоторого линейного интегрального уравнения с конечными пределами. Теоретически интегральные уравнения этого типа могут быть решены методом последовательных приближений. Однако на практике очень часто вычисление последовательных приближений не приводит к цели, так как при отсутствии достаточно быстрой сходимости последовательных приближений необходимо вычислять последние до очень высокого номера, чтобы обеспечить достаточную близость приближенного численного решения к точному решению интегрального уравнения. Величина т представляет верхний предел интеграла, входящего в интегральное уравнение, и определяет поэтому скорость сходимости процесса последовательных приближений. [27]
Вопрос о сходимости для нелинейных уравнений разработан весьма слабо. Нужно отметить, однако, что многократно делались успешные попытки решения квазилинейных1) уравнений с помощью экстраполированного метода Либмана. Общий подход в этом случае сводится к тому, что задается наугад некоторое значение со и наблюдается скорость сходимости интерационного процесса. Затем, изменяя со и наблюдая вызываемые этим изменения скорости сходимости, можно подобрать такое его значение, при котором итерационный процесс сходится быстрее всего. [28]
Все эти функции выполняются внешними процессорами и не отнимают времени у центрального процессора. Внешний процессор занимается обслуживанием экранов главного пульта системы. Пользуясь клавиатурой этого пульта, оператор системы может высветить на экранах информацию, указывающую состояние системы в любой данный момент. Он может увидеть, какие задачи находятся в системе, сколько времени они уже решаются, может запросить сведения о распределении памяти между программами, идущими в мультипрограммном режиме. По заказу оператора на экранах можно наблюдать поведение переменных в динамике их счета, что бывает очень полезно для анализа скорости сходимости процессов вычислений. Оператор может на экране увидеть протокольные данные о загруженности системы, о числе решенных задач, о числе задач, ждущих своего решения. [29]
Страницы: 1 2