Cтраница 2
Задачи на доказательство геометрических неравенств встречаются в планиметрии довольно часто. Их решение вызывает иногда трудности, связанные со спецификой конкретных задач. Общие идеи, применяемые при решении, основываются на известных свойствах алгебраических неравенств. Рассмотрим несколько наиболее типичных задач. [16]
Зачастую оказывается целесообразным дать отдельную инструкцию для правильного выполнения первоначального раскроя листов на полосы. Такого рода инструкция может преследовать различные цели, связанные со спецификой конкретной задачи. [17]
Наконец, чтобы использовать формулы (1.84), (1.88), необходимо функции s и оэ, заданные в заполненном жидкостью пространстве, продолжить через границу Z во все пространство. Опять-таки, возможны разные способы такого продолжения, что связано со спецификой конкретных задач и определенным произволом ( см. Дж. [18]
Статистическая обработка экспериментальных данных, результатов расчетов и математического моделирования прежде всего необходима для представления информации в более компактной форме, удобной для дальнейшего использования. В настоящее время все шире используют хорошо разработанный аппарат математической статистики, которая занимается методами систематизации, обработки и использования статистических данных для научных и практических выводов [8] Статистическая обработка неизбежно связана с потерей информации, поэтому при выборе статистических характеристик важно глубокое понимание специфики конкретных задач, чтобы в концентрированной форме сохранять нужную информацию. [19]
Основная группа команд, с помощью которых и осуществляются необходимые логические и вычислительные операции, составляет тело цикла. Эти команды в цикле выполняются многократно, за счет чего обычно и происходит основная экономия команд. Структура тела цикла определяется спецификой конкретной задачи. [20]
Методы типа ветвей и границ - это наиболее широко используемые в настоящее время методы решения не только целочисленных и частично целочисленных задач ЛП, но и других дискретных оптимизационных задач. Различные методы типа ветвей и границ существенно используют специфику конкретных задач и поэтому заметно отличаются друг от друга. Однако все они основаны на последовательном разбиении допустимого множества на подмножества ( ветвлении) и вычислении оценок ( границ), позволяющем отбрасывать подмножества, заведомо не содержащие решений задачи. [21]
Эти затраты компенсируются за счет того, что уменьшается число ветвей, подвергаемых анализу. Кроме того, на шаге 2 обычно можно использовать результаты вычислений, уже выполненных при решении задачи, породившей рассматриваемую. Практическая эффективность применения метода ветвей и границ для решения реальных комбинаторных задач зависит прежде всего от учета специфики конкретной задачи, позволяющей реализовать указанные рекомендации. [22]
Следует отметить, что все приведенные критерии оценки методов не являются независимыми. Чем большей общностью обладает метод, тем больше он будет проигрывать в сравнении с методом, учитывающим специфику конкретной задачи. Большая автоматизация подготовительных работ приводит, как правило, к некоторому повышению требований к памяти и к уменьшению быстродействия. [23]
Незапрограммированные решения принимают в нестандартных, слабо структурированных ситуациях для решения новых, необычных проблем. Примерами запрограммированных решений могут быть решение о выработке маркетинговой стратегии предприятия, решение об инвестировании временно свободных финансовых ресурсов и др. Для незапро-граммированных решений не существует и не может существовать готового алгоритма. Поэтому контроллинг здесь имеет исследовательский, творческий характер; исходная информация, предоставляемая системой контроллинга для принятия запрограммированных управленческих решений, а также сами критерии принятия таких решений всегда прежде всего ориентируются на специфику конкретной задачи. [24]
В связи с усложнением технико-экономических расчетов все более типичной становится ситуация, когда задача оптимизации используется лишь как составляющая часть общего процесса вычислений. Такая ситуация имеет место при реализации рассмотренной в 5.1. модели. В подобных случаях удобнее располагать не готовыми программами решения данного класса задач оптимизации, поскольку адаптация задачи к программе - обычно весьма трудоемкая работа в программировании и неудобна в вычислительном плане, а алгоритмами, которые легко можно реализовать на ЭВМ, учитывая специфику конкретной задачи. [25]
Теория рассеяния рентгеновских лучей твердыми телами в общем случае должна исходить из уравнений Максвелла, которые описывают распространение электромагнитных волн рентгеновского диапазона в неоднородной среде с учетом граничных условий на поверхности раздела среды. Строгое решение этой задачи весьма затруднительно. В оптике оно получено только для нескольких частных задач, в основном для двухмерных твердых тел. В большинстве практически важных случаев приходится использовать приближенные методы, учитывая специфику конкретной задачи и выбирая удобную для нее модель. Для рассеяния рентгеновских лучей искаженной кристаллической решеткой общие исходные уравнения можно значительно упростить. Если искажения решетки достаточно большие, так что происходят сбои фаз между волнами, рассеиваемыми атомами на расстоянии, меньшем характерной экстинкционной длины, то дефекты кристаллического строения создают для распространения и рассеяния рентгеновских лучей условия, в которых можно использовать более простое кинематическое приближение теории рассеяния. [26]
Точная степень гладкости, требующаяся для экстремалей данной вариационной задачи, пространство функций, на котором нужно искать экстремали, и подходящая норма ( или нормы) - это, вообще говоря, довольно деликатные вопросы, требующие развитого нелинейного функционального анализа. Сложные проблемы, возникающие здесь, не имеют, однако, прямого отношения к нашей непосредственной области исследования. Поэтому для упрощения мы рассматриваем лишь гладкие ( С00) экстремали вариационной задачи. Распространение наших результатов на группы симметрии и законы сохранения для более общих типов функций должно учитывать специфику конкретной задачи. [27]
Знакомство с мировым опытом показывает, что свободные экономические зоны представляют собой гибкий и многогранный инструмент развития внешнеэкономических связей, совершенствования народнохозяйственных структур. В зарубежных странах разработаны и апробированы на практике различные варианты свободных зон. Их основные формы, рассмотренные выше, было бы ошибочно делить на зрелые и незрелые, окончательные и промежуточные. Каждая из них имеет свое назначение и право на существование наравне с другими. Выбор формы зависит от специфики конкретных задач, и поэтому в такой обширной стране, как наша, вполне оправдано параллельное функционирование различных по целям и механизму действия СЭЗ. [28]
Тем не менее прикладные программы часто пишут без использования систем общего назначения или языков высокого уровня. Оправданием этого обычно служит недостаток ресурсов - ограниченная вычислительная мощность или отсутствие памяти. В этом случае требовалось разместить всю систему в памяти объемом 8К 18-разрядных слов, поэтому система была составлена на языке ассемблера, а для хранения фрагментов поверхности использовалась очень компактная структура данных. Следует отметить однако, что даже в столь стесненных обстоятельствах Армит счел рациональным разработать языковый процессор достаточно общего назначения для обработки команд пользователя. В типичном случае разработчик такой прикладной программы пользуется многими из более общих методов, описанных в этой и предыдущих главах, хотя их следует осуществлять с большой осторожностью и с учетом специфики конкретной задачи и оборудования. В настоящее время такая крайняя нехватка вычислительных ресурсов, как у Армита, становится все более редкой и все труднее оправдывать разработку систем, ориентированных на конкретное применение и не имеющих средств общего назначения. [29]