Сходимость - вычисление
Cтраница 1
Сходимость вычисления по формулам (6.14) и (6.15) высокая. [1]
КЛА, а сходимость вычислений для монотонных характеристик доказана. [2]
 |
Сравнение архитектур связей нейросетей. [3] |
Требуются специальные условия, гарантирующие сходимость вычислений. [4]
Формула ( 5 - 74) обеспечивает сходимость вычислений с достаточной для практики точностью при двух-трех итерациях. Вычисления по ней легко машинизируются. [5]
В связи с этим требованием многие численные методы, хорошо работающие в частных случаях, но не обеспечивающие сходимости вычислений в достаточно общем случае, в САПР не применяются. [6]
Специальный прием формирования фундаментальных циклов, позволяющий разместить неизвестные с наибольшими коэффициентами на диагонали матрицы инциденций В В1, улучшает сходимость вычислений по первому и третьему методам примерно в 2 раза. [7]
Наоборот, любое начальное приближение справа от точки d всегда определяет числовую расходимость, а выбор начального приближения в области ( Ь, d) может привести к сходимости вычислений с корнем в точке с или вызвать неустойчивость вычислений. [8]
Алгоритмы вычисления параметров модели МА очень чувствительны к неправильному выбору числа параметров для конкретного временного ряда, особенно в сторону их увеличения, что может выражаться в отсутствии сходимости вычислений. Рекомендуется не выбирать на начальных этапах анализа модель скользящего среднего с большим числом параметров. [9]
Другое обстоятельство, которое хотя и не сильно влияет на электронную структуру кластеров, но вносит некоторую степень произвола, заключается в том, что для формального удовлетворения статистики Ферми не всегда возможно достичь сходимости вычислений, используя целые числа заполнения орбиталей. Часто приходится либо подгонять дробные числа заполнения с таким расчетом, чтобы все частично заполненные орбитали имели бы одинаковую энергию, как раз определяющую уровень Ферми, либо несколько варьировать саму статистику Ферми. При этом разумная сходимость результатов получается для электронных конфигураций, отличающихся друг от друга на несколько электронов. [10]
 |
Основные собственные частоты колебаний Л od2 / ph /. [11] |
Поскольку сходимость вычислений хорошая, результаты удовлетворительной точности могут быть получены при использовании уже семи членов ряда. Если a / d стремится к нулю, то получается решение задачи для пластинки с точечным отверстием, поэтому основная частота колебаний должна быть несколько ниже, чем в случае сплошной пластинки. Тем не менее различие м-ежду результатами для а / с 0 и сплошной пластинкой незначительно. Для проверки настоящего анализа данные при малых а / с сравнивались с таковыми для сплошной пластинки. Полученные результаты хорошо согласуются с результатами Юнга. [12]
При использовании одноцентрового базисного набора в отличие от многоцентровых базисов обычно удается избежать проблем, связанных с избыточностью базиса, или по крайней мере контролировать их. Одноцентровое разложение допускает контроль над сходимостью вычислений в зависимости от размера базиса и контроль над линейной зависимостью. Кроме того, легкость обращения с интегралами на одноцентровых функциях позволяет использовать этот подход для изучения применимости различных типов базисных функций. Одноцентровое разложение идеально подходит для вычисления производных энергии по ядерным координатам. [13]
Методы информационной декомпозиции широко и успешно-применяют при расчете линейных систем уравнений, они имеют только ограниченное использование при решении систем нелинейных уравнений. Существуют две основные сложности при применении методов информационной декомпозиции для нелинейных уравнений: 1) информационная декомпозиция исходных систем уравнений ведет к накоплению нелинейностей. Это может ухудшить сходимость вычислений или вообще ее нарушить; 2) эта сложность связана с выбором наборов выходных переменных. Разрывание требует, чтобы некоторые или все уравнения были переписаны так, что одна из переменных будет являться явной функцией других переменных. Это не всегда может быть сделано, а если и может быть осуществлено, то требует сложных преобразований формул или функциональных выражений, что приводит к большим затратам машинного времени. [14]
Возникает вопрос, как это усовершенствование влияет на сходимость метода. Из формулы (5.10) видно, что при 0 f ( x) 1 должно получиться 1 а оо. Этот случай изображен на рис. 5.1, где последовательные поправки были слишком малы; так как а 1, усовершенствованный метод увеличит эти поправки и ускорит сходимость вычислений. [15]
Страницы: 1 2