Любое начальное состояние

Cтраница 3

При выводе этого соотношения мы нигде не использовали тот факт, что состояние, отсеченное индексом 0, есть нормальное Состояние атома. Поэтому оно имеет место для любого начального состояния. [31]

При выводе этого соотношения мы нигде не использовали тот факт, что состояние, отсеченное индексом 0, есть нормальное состояние атома. Поэтому оно имеет место для любого начального состояния. [32]

Пример многостадийного процесса. [33]

Решение задач динамического программирования опирается на принцип оптимальности. Этот принцип утверждает, что при любом начальном состоянии и оптимальном начальном управлении последующие управляющие воздействия должны быть оптимальными относительно состояния, возникшего в результате начального. [34]

Как показывает дальнейший анализ задачи, вторая ее особенность не является принципиальной. Если удается найти программное управление при любом начальном состоянии системы, то из него легко получается синтезированное управление. [35]

Но, как известно, вероятность попадания из любого начального состояния конечной неприводимой марковской цепи в поглощающее состояние за конечное число шагов равна единице. Тем самым доказана теоретическая сходимость использованного метода итераций. [36]

Наконец, в силу того, что вероятность ошибки для такого кода является средним по А равновероятным состоянием, вероятность ошибки, при условии, что задано какое-либо начальное состояние, может не больше чем в А раз превышать среднее значение. Это дает границу для вероятности ошибки, которая в равной степени справедлива для любого начального состояния и, следовательно, больше не зависит от предположения о равновероятности состояний. [37]

Такое различие в психологическом поведении имеет математическое объяснение. Если динамическая система х - f ( x) эргодична ( см., например, [192]), то, стартуя почти с любого начального состояния XQ, мы можем приближать произвольное состояние z итерациями хп состояния XQ. Система / 2 ( ж) ж2 является эргодичной на сфере, а система / 4 ( ж) ж4 не является таковой. [38]

В действительности дело обстоит иначе. Довольно часто мы не будем располагать предварительными сведениями о том, каково будет начальное состояние i, причем мы должны будем уметь переводить систему из любого начального состояния в желаемое конечное состояние и осуществлять этот переход за минимальное время. [39]

Опыт не дает нам равномерного распределения начальных состояний. Опыт указывает на существование определенных вероятностных законов изменения состояний во времени и, в частности, показывает, что при постоянных ( или достаточно медленно изменяющихся) внешних параметрах при любом начальном состоянии установление состояний после времени релаксации определяется равномерным распределением вероятностей на поверхности заданной энергии. Эти вероятностные законы справедливы при любом возможном подборе начальных состояний, лишь бы выбор начальных состояний согласовался с указанными в формулировке закона условиями его применимости. [40]

Дедуктивный путь более последователен и логичен; индуктивный путь может оказаться подчас более простым. В основе вывода выражения для объединенного газового закона лежит уже знакомое нам утверждение: из любого начального состояния ( р1э 1 /, Г) в любое конечное ( р2, УЪ Т можно перейти по изотерме и изобаре. [41]

Дедуктивный путь более последователен и логичен; индуктивны путь может оказаться подчас более простым. В основе вывода выражения для объединенного газового закона лежит уже знакомое нам утверждение: из любого начального состояния ( рь V, 7) в любое конечное ( р2, V2, Tz) можно перейти по изотерме и изобаре. [42]

Дедуктивный путь более последователен и логичен; индуктивный путь может оказаться подчас более простым. В основе вывода выражения для объединенного газового закона лежит уже знакомое нам утверждение: из любого начального состояния ( /, К, 7) в любое конечное ( р2, Ут, Т2) можно перейти по изотерме и изобаре. [43]

Метод динамического программирования является одним из распространенных методов синтеза оптимального управления объектами разнообразной природы. Он основан на принципе динамического программирования, который формулируется следующим образом [5]: оптимальное управление обладает тем свойством, что для любого начального состояния и использованного начального управления последующее оптимальное управление совпадает с исходным оптимальным управлением относительно состояния, получающегося в результате применения начального управления. [44]

Кроме того, что движение шарика происходит вдоль заданной окружности ( а это уменьшает диапазон допустимых состояний), имеется лишь одно важное различие между этим и предыдущим случаями: теперь маятник может покоиться в двух различных положениях, обозначенных на рис. 2.2 цифрами 1 и 2, Оба они являются некоторыми равновесными положениями, однако лишь положение 1 соответствует механическому состоянию устойчивого равновесия. Положение 2 соответствует состоянию неустойчивого равновесия, поскольку даже простого прикосновения достаточно для того, чтобы сместить его хотя бы на бесконечно малую величину в неустойчивое положение, из которого маятник сам по себе переходит в положение 1 без какого-либо взаимодействия с окружающей средой. Следовательно, как и ранее, мы видим, что при условии неизменности связей, наложенных на систему, имеется одно и только одно устойчивое состояние, в которое система переходит из любого начального состояния после устранения всех взаимодействий с внешней средой. [45]

Страницы: 1 2 3 4