Cтраница 2
На этой теореме основана идея снижения размерности исходной модели. [16]
Универсальным средством преодоления вычислительных трудностей ( снижение размерности) является декомпозиция - искусственное разделение общей системы управления на ряд локальных подсистем, функционирующих или автономно, или таким образом, что законы управления каждой локальной системы определяются в параметрической форме, а общее решение является результатом объединения решений параметрических. [17]
Первоочередная задача отбора признаков для последующей классификации состоит в снижении размерности признакового пространства без ущерба для разделимости классов. [18]
Следует заметить, что применение методов синтеза, основанных на формальном снижении размерности задачи ( причем при расчете отдельных процессов по упрощенным моделям), может привести к потере оптимального варианта. Среди смесей, подлежащих разделению, лишь незначительное число можно рассматривать как идеальные. Большее число систем обладает существенными отклонениями от идеальности, и неучет их при синтезе приведет к заведомо неверным результатам. В этом смысле синтез на основе эвристических правил, сформулированных применительно к данной системе, позволит получить более реальные оценки. [19]
МДС позволяет решать не только задачу КА, но и задачу снижения размерности МН, выполнять КА неполных данных, осуществлять ФА, типологический и даскриминантный анализ. МДС является обобщением метода К - средних. [20]
Предлагаемый метод декомпозиции высших порядков позволяет преодолеть вычислительный барьер за счет снижения размерности задачи посредством ее разбиения на хорошо формализуемые меньшие по объему подзадачи. [21]
Существует несколько подходов к решению этих задач, в основе которых лежат формальные методы снижения размерности. К их числу можно отнести использование различных эвристических правил, применение метода динамического программирования для целенаправленного поиска оптимального варианта на основе критерия оптимальности, использование метода ветвей и границ, позволяющего установить допустимые границы критерия оптимальности, интегрально-гипотетический, информационно-энтропийный, эволюционный и другие методы, а также их сочетание. [22]
Одним из наиболее перспективных направлений в решении этой проблемы является подход, связанный со снижением размерности задачи путем усреднения соответствующих уравнений по вертикальному сечению пласта и введения усредненных или псевдофазовых относительных проницаемостей. Построенные таким образом алгоритмы, понизив размерность задачи, позволяют практически на порядок сократить затраты машинного времени и существенно уменьшить необходимый объем памяти ЭВМ. [23]
Этот факт может быть использован для выражения одного из элементов вектора g через другие и снижения размерности искомого вектора g на единицу. [24]
Очевидно, что само выделение трех этапов конструкторского проектирования - компоновки, размещения и трассировки-направлено на снижение размерности общей задачи. Декомпозиция задачи производится таким образом, что сначала осуществляется компоновка путем оптимальной группировки функциональных узлов, затем размещение компонентов выделенных узлов в их монтажном пространстве с учетом критериев, отражающих оптимальность последующего этапа - трассировки межсоединений. Последняя задача конструкторского проектирования - трассировка - является практически наиболее важной, но до настоящего времени она не имеет полностью автоматического решения. [25]
Выше отмечалось, что в f n кусочно - линейных систем возможно слияние потоков, сопровождаемое снижением размерности их. Например, трехмерный поток фазовой жидкости, наталкиваясь на плоскость, по которой течет двумерный фазовый поток, вливается в него, снижая свою размерность на единицу ( ряс. [26]
Одним из наиболее перспективных направлений построения эффективных расчетных схем для неодномерных течений является подход, связанный со снижением размерности задачи усреднением соответствующих уравнений по вертикальному сечению пласта и введением псевдофазовых проницаемостей. [27]
В начале 1980 - х гг. опубликованы работы [7, 11], в которых, видимо, впервые предложена технология снижения размерности для внутренне сбалансированных систем. [28]
Метод секущих плоскостей приводит в этом случае к решению нескольких сложных смешанных задач, где часть переменных неце-лочисленна, причем метод снижения размерности задачи не дай. В работах В. Ф. Демьянова и Л. Ю. Худякова [46-48] развит оригинальный метод решения задач квадратичного и выпуклого целочисленных программировании. Здесь выбрана, однако, весьма специфическая ( и ограниченная) область поиска, размерность задачи высока, и требуется решить вспомогательную проблему, которая иногда не проще исходной. [29]
Идея метода контурной динамики [2] состоит в том, что рассматриваются взаимодействия между гра ницами областей постоянной завихренности, благодаря чему достигается снижение размерности рассматриваемой задачи на единицу. [30]