Cтраница 2
При этом каждая такая точка спектра снимается с усреднением по заданному числу импульсов лазерной системы. [16]
Таким образом, каждая точка спектра оператора Т, отличная от 0, яиляется изолированным собственным значением конечной кратности. [17]
Предположим, что число точек спектра, который вам необходимо записать на лазерном комплексе, столь велико, что массивы для его хранения не помещаются в оперативную память компьютера. [18]
Если же 0 является точкой спектра процесса, то среднее значение выборочной функции по времени является случайной величиной. [19]
Пусть А, 0 - точка спектра SA вполне непрерывного оператора А; поскольку в силу 12.86 в она изолирована, можно применить теорему 12.83. Мы получаем: пространство X может быть разбито в прямую сумму двух замкнутых подпространств Рх и Q, инвариантных относительно оператора А, так что оператор А в первом из них имеет число А, единственной точкой спектра, а во втором его спектр получается удалением из SA точки Я. В каждом из подпространств Рх, фх оператор А, разумеется, остается вполне непрерывным, и так как в Рх точка 0 не принадлежит более его спектру, то ои обратим в Рх. Следовательно, каждая точка /, 0 спектра оператора А определяет некоторое конечномерное инвариантное подпространство; в нем, естественно, структура оператора А описывается уже известными способами. [20]
Время счета пропорционально квадрату числа точек спектра. Для п 200 время счета - 2 мин. [21]
Собственные значения оператора А являются точками спектра этого оператора, а множество всех собственных значений называется дискретным спектром оператора А. [22]
Точ И Я а являются точками спектра оператора В бесконечней кратности. [23]
Числа га, М являются точками спектра оператора. [24]
Но если бы х0 была точкой спектра стратегии X, то было бы Х ( со)) 0, и противоречие с (5.17) до казьюает лемму. [25]
А, О является единственной его точкой спектра. [26]
Если оператор U таков, что все точки спектра, отличные от нулевой, суть собственные значения, то теорема может быть высказана в более определенной форме. [27]
Количество вычислений, необходимых для определения всех точек спектра плана, зависит от начального приближения С0 и тем меньше, чем ближе С0 к информационной матрице глобально оптимального экстраполяционного плана. [28]
Свойство плана, задающееся разностью между числом точек спектра плана и числом оцениваемых параметров, называется насыщенностью плана. План, в котором число точек спектра плана совпадает с числом оцениваемых параметров, называется насыщенным планом. Если применять насыщенные планы, то для регрессионного анализа ( оценка адекватности модели, дисперсии и доверительного интервала коэффициентов регрессии) необходимо проведение дублирующих опытов. [29]
Так как число слагаемых конечно и число точек спектра оператора Т внутри D также конечно, получаем, что операторы Ck конечномерны. [30]