Cтраница 1
Степень схожести пучков одинаковых размерностей задается модулем их нормированного скалярного произведения. Максимальное значение этого модуля, достигаемое при варьировании начала отсчета одного из пучков, не зависит от таких параметров, как угол поворота, масштаб и сдвиг начальной точки, а аргумент модуля является оценкой максимального правдоподобия угла поворота одного пучка относительного второго. [1]
Поскольку число возможных значений степени схожести бесконечно велико, то в рамках данной работы мы ограничимся рассмотрением оценок качества распознавания для случая форм эталонных пространственных контуров, порожденных случайным процессом со статистически независимыми отсчетами. [2]
Взаимные энергия и мощность характеризуют степень схожести двух сигналов. Такие сигналы называются полностью когерентными. Противоположными им являются ортогональные сигналы. Если взаимная мощность двух сигналов равна нулю, то такие сигналы называют ортогональными по мощности. Аналогично, сигналы с нулевой взаимной энергией называются ортогональными по энергии. Во всех случаях, когда взаимная мощность не равна нулю, сигналы являются частично когерентными. [3]
Основным фактором при выборе базы распределения является специфика технологического цикла предприятия, степень схожести по натурально-вещественному составу статей ОПР и соответствующих статей прямых затрат. Во главу угла здесь ставится принцип максимально возможного соответствия динамики выбранной базы распределения и данной статьи ОПР. [4]
Основным фактором при выборе базы распределения является специфика технологического цикла предприятия, степень схожести по натурально-вещественному составу статей ОПР и соответствующих статей прямых затрат. Во главу угла здесь ставится принцип максим & гьно возможного соответствия динамики выбранной базы распределения и данной статьи ОПР. [5]
Величина суммарного сигнала определяет степень схожести распознаваемого и эталонного знаков. Для временного хранения информации о распознаваемом знаке обычно используется сдвиговый регистр, к которому и подключаются эталонные матрицы. [6]
Автокорреляция: Свойство рядов одних данных быть похожими ( близкими) на другие, окружающие. В растровых изображениях, этот показатель характеризует степень схожести каждой центральной клетки с ее окружающими. Величина, близкая к 1 характеризует достаточно гладкую поверхность и схожесть клеток - ячеек изображения. Величина, близкая к - 1 характеризует неровную поверхность или резкие различия показателей соседних ячеек. Если измеряется автокорреляция примыкающих клеток, это называется первой очередью. Последующие очереди относятся к удаленным соседям. [7]
Замена значений различных переменных физических параметров некоторыми их средними значениями приводит к определенным неточностям моделирования. Величина ошибок зависит при этом от геометрических характеристик модели и натуры, соотношения удельных их сопротивлений и степени схожести поляризационных кривых. [8]
Несмотря на то что каждая скважина обладает индивидуальными характеристиками, между двумя скважинами может быть и определенное сходство. Например, скважины с де-битами соответственно 50 и 52 ( м3 / сут можно считать равноде-битными, учитывая промысловую точность замеров. Таким образом, оказывается возможным разбить весь фонд скважин на группы по степени схожести. В этом случае каждая группа будет представлена одной скважиной, что значительно сокращает перебор вариантов для принятия решения. [9]
Итак, лидеры восьми слоев общества, участвовавшие в обследовании, ответили на вопросы так, как и следовало ожидать. Можно сказать, что степень согласия, проявившаяся между различными слоями, находится в прямой связи со степенью схожести их миропонимания [ и экономического положения. Это согласие выливается в то, что люди близких слоев одинаково определяют исследуемую проблему. [10]