Структура - зависимость - Большая Энциклопедия Нефти и Газа, статья, страница 2
Если существует искусственный интеллект, значит, должна существовать и искусственная тупость. Законы Мерфи (еще...)

Структура - зависимость

Cтраница 2


Различные механизмы инжекции, обусловленные участием мелких ловушек, дают заметную структуру зависимости фото - ЭДС от интенсивности света в условиях разомкнутой цепи.  [16]

Это свойство после необходимого обобщения может быть использовано для выделения графа структуры зависимостей в случае R ( / - распределений.  [17]

В отличие от случая k 1 в общем случае k 1 граф структуры зависимостей зависит от выбора перестановки а и не определяется однозначно.  [18]

Теорема 4.5. Для невырожденных нормальных R ( k) - распределений граф структуры зависимостей единствен с точностью до связей нулевого / г-веса.  [19]

То, что некоторое множество К является ключом данной связи, есть определенное свойство структуры зависимостей, и, следовательно, оно должно сохраниться с течением времени при изменении состояния базы данных. Таким образом, описание возможных ключей есть задача анализа тех следствий, которые вытекают из постулированных для данной схемы функциональных зависимостей.  [20]

Качественно подобная связь между расчетным углом атаки и изгибом профиля не вызывает сомнений, однако структура зависимости расчетного угла атаки от изгиба профиля требует дополнительного обоснования и уточнения. В этом случае некоторые результаты могут быть получены путем привлечения методов, основанных на использовании результатов теории обтекания решеток профилей идеальной жидкостью.  [21]

Для представления в явном виде уравнений ( 1а) нужно узнать коэффициенты D и раскрыть структуру зависимости скорости поверхностной реакции от вектора концентраций.  [22]

Тем не менее полезно обсудить некоторые понятия, используемые в этих алгоритмах, поскольку они проясняют структуру зависимостей, порожденную множеством MV-зависимостей.  [23]

Для распределений с ДСЗ при выполнении дополнительного условия, справедливого для всех невырожденных нормальных распределений, графы структуры зависимостей определяются однозначно с точностью до связей, соответствующих независимым координатам. С другой стороны, для этих распределений по графу структуры зависимостей восстанавливается, хотя и неоднозначно, естественный порядок координат, фигурирующий в определении распределений с ДСЗ.  [24]

Если известна корреляционная матрица невырожденного нормального вектора с ДСЗ, то по ней с помощью известного в теории графов алгоритма Крускала граф структуры зависимостей восстанавливается однозначно. Алгоритм Крускала, примененный к выборочной корреляционной матрице, оказывается состоятельным в асимптотике Колмогорова - г - Деева, специально рассчитанной на изучение ситуаций, когда число наблюдений вектора и его размерность суть величины одного порядка.  [25]

Теорема 4.2. Пусть вектор X имеет ДСЗ, выполняются условия (4.8) и ( 4.8) и Gx и G2 - два различных графа структуры зависимостей X. GJ и G2 отличаются друг от друга только ребрами, соответствующими независимым координатам. Ввиду принципиальной важности этого результата изложим схему его доказательства. Оно проводится в несколько шагов.  [26]

Для визуального представления зависимостей широко используются графы структуры зависимостей, в которых координаты вектора изображаются в виде вершин графа, а непосредственные связи между ними - в виде связывающих их ребер. Понятие древообразной структуры зависимостей между координатами случайного вектора возникает как обобщение понятия марковости для совокупности случайных величин, лишенных временной упорядоченности.  [27]

Распределения с ДСЗ обобщают совместное распределение последовательных членов в дискретных цепях Маркова. Если двигаться вдоль ветвей графа-дерева структуры зависимостей, то последовательно проходимые вершины графа ( координаты вектора наблюдений) образуют цепь Маркова.  [28]

Как установлено выше, граф G структуры зависимостей нормального вектора строго тяжелее любого дерева, построенного на тех же вершинах и отличающегося от G хотя бы одним ребром ненулевого веса. Поэтому задача нахождения G при известной корреляционной матрице R fij сводится к задаче отыскания среди деревьев, которые можно построить на вершинах V ( G) с весами, определяемыми W r, дерева наибольшего веса.  [29]

Для распределений с ДСЗ при выполнении дополнительного условия, справедливого для всех невырожденных нормальных распределений, графы структуры зависимостей определяются однозначно с точностью до связей, соответствующих независимым координатам. С другой стороны, для этих распределений по графу структуры зависимостей восстанавливается, хотя и неоднозначно, естественный порядок координат, фигурирующий в определении распределений с ДСЗ.  [30]



Страницы:      1    2    3