Данная теорема

Cтраница 2

Данная теорема верна не только для двух, но и для произвольного фиксированного числа слагаемых. [16]

Данная теорема является первой основной теоремой двойственности. [17]

Данная теорема приведена для пояснения приведенного выше примера, к которому возвратимся. [18]

Данная теорема показывает, что поведение решения (2.4) при К - 0 определяется первым ( главным) членом ( АЕ. [19]

Данная теорема следует из теорем 15.1, 15.4 и 15.9. В других случаях, называемых вырожденными ( см. определение 6.2), не всякое формальное решение задачи ( А) является и настоящим. [20]

Данная теорема показывает, что для квазирегулярности уравнения (25.1) достаточно, чтобы нулевое решение уравнения (25.9) было изолированным. Обратное утверждение, как показывают примеры 12.2 и 12.3, не всегда имеет место. [21]

Данная теорема доказывается по той же схеме, что и теорема 3.1.1, поэтому мы будем опускать некоторые рассуждения. [22]

Данная теорема раскрывает логическую структуру кусочно-линейного агрегата как преобразователя информации. Мы видим, что все преобразования осуществляются мгновенно. Исключение составляет лишь элемент задержки, срабатывающий через заданное время после введения в него соответствующей информации. [23]

Данная теорема гарантирует сходимость метода. Кроме того, не требуется генерировать большое число выборок конечной длины, а достаточно сгенерировать лишь одну. [24]

Данная теорема имеет очень большую общностьх) и не ограничивается случаем двух переменных. Действительно, она сохраняет силу независимо от того, сколько переменных входят в расчет, поскольку в доказательстве рассматривалось только то переменное, для которого образуется дифференциал и вариация, а остальные переменные не принимались во внимание. [25]

Данная теорема легко обобщается на случай нескольких слагаемых. [26]

Данная теорема может использоваться для доказательства непротиворечивости S, но основную ценность для нас представляет та информация, которую нам может дать доказательство из f ( S) о структуре возможного доказательства из S. [27]

Данная теорема является мощным средством анализа асимптотической сложности рекурсивных алгоритмов, использующих метод декомпозиции, но, к сожалению, она не дает возможности получить в явном виде коэффициенты функции трудоемкости. Для решения этой задачи необходим более детальный анализ рекурсивного дерева. [28]

Данная теорема является обобщением аналогичной теоремы, доказанной в [10] для 1-индукторов. [29]

Ситуации, возникающие в алгоритме на этапе движения. [30]

Страницы: 1 2 3 4