Сокращение - данные
Cтраница 1
Сокращение данных и составляет этот второй этап перекомпоновки, переупорядочивания записанных данных с целью выявления предполагаемых важных схем, или паттернов. [1]
При сокращении данных по функциям была поставлена цель обеспечить возможность расчета двух величин - теплового эффекта ( ДЯг) и константы равновесия ( Кт) - Для реакций, в которых участвуют только вещества, представленные в таблицах. [2]
При сокращении данных по функциям была поставлена цель обеспечить возможность расчета двух величин - теплового эффекта ( ДЯг) и константы равновесия ( Кт) - для реакций, в которых участвуют только вещества, представленные в таблицах. [3]
Блок-схема алгоритма сокращения данных CORTES изображена на рис. 6.28. Значения Vmn, Vmx, и Х0 полагают равными значению первого отсчета ЭКГ-сигнала. Значение маркера полагают равным адресу первой ячейки массива CORTES; PI устанавливается равным 1, Р2 - 2; обнуляются флажки. [4]
 |
Приставка к. эхо-импульсному дефектоскопу для измерения толщины стенки. [5] |
Такой же метод сокращения данных, разумеется, может быть-применен и для эхо-амплитуд, преобразованных в цифровой вид. Чтобы из серии эхо-импульсов выбрать желаемые, применяют вентильные схемы ультразвукового дефектоскопа. В качестве измеряемой точки используется первое превышение порога диафрагмы. [6]
Это же соображение лежит в основе приема минимального сокращения данных, о котором идет речь ниже. [7]
Очевидно, важно, чтобы при таком сокращении данных по возможности все существенные сведения, относящиеся к исследуемому вопросу и содержащиеся в исходных данных, содержались в выбранных описательных характеристиках. [8]
Имеются ли уязвимые места и перегруженные участки в цепи процессов накопления и сокращения данных. [9]
Если размерность k статистики ( 51) конечна, то при nk она дает сокращение данных по сравнению с тривиальной достаточной статистикой - вариационным рядом. Заметим, что при этом, как вытекает из ( 48), распределения отдельного наблюдения и всей выборки принадлежат экспоненциальному типу. Однако при условии kn остается открытым вопрос о сокращении размерности статистики ( 51) с сохранением достаточности. [10]
Сходство анализа главных компонент и факторного анализа заключается в том, что в обоих методах происходит сокращение данных. [11]
На практике замена случайной величины X некоторой функцией Z ( р ( х ] представляет собой преобразование сигнала, который нацелен на сокращение данных, т.е. при значительном уменьшении размерности вектора, представляющего данные. Любое такое преобразование сопровождается ошибками, которые подразумевают, что для любого данного значения х величины X результат преобразования Z представляет собой случайную величину. Возникает вопрос: каково изменение объема информации, вызванное преобразованием случайной величины XI Интуитивно ясно, что объем информации не может быть увеличен преобразованием. Теорема, доказанная ранее показывает, что взаимно однозначное отображение сохраняет объем информации. Таким образом, вполне естественно заинтересоваться тем, существуют ли преобразования, сокращающие размерность величины X и в то же время сохраняющие объем информации. Ответы на эти вопросы будут даны в последующих двух пунктах. Докажем, что ни одно преобразование не может увеличить объем информации. [12]
Рассмотрим условия, при которых такое сокращение данных сохраняет свойство достаточности. [13]
Служба эффективно передает эксплуатационные данные для того, чтобы Департамент Технической службы мог как можно быстрее и эффективнее оказать содействие в долгосрочном контроле или кратких устранениях аварийных ситуаций. Новая система использует совместимую программу MS-DOS для сокращения данных нефтеперерабатывающего завода, выдачи краткого сообщения установки и для передачи данных в ЮОПи с помощью модэма и спутника. Применяя ПОДЗ, Департамент Технической службы ЮОПи и персонал нефтеперерабатывающего завода становятся консультирующимися партнерами и находят необходимые решения проблем эксплуатации. [14]
После обсуждения основных аспектов предложенного автором морфологического метода рассматриваются многочисленные приложения его к задачам астрономии. Методы безразмерной, феноменологической и абсолютной размерной морфологии представляют последовательно все более мощные методы для исследований, создания приборов и сокращения данных. [15]
Страницы: 1