Точность - алгоритм
Cтраница 2
Второй из указанных выше вопросов - о влиянии точности алгоритма приближенного решения на эффективность исследования различных подсистем ИСК - это вопрос, по существу, чисто математический - об оценках в приближенных методах. Как известно, это одна из самых сложных проблем. Поэтому в области исследования систем, наряду с исключительно широким использованием приближенных методов, стремятся также к получению точных результатов, хотя бы в весьма частных режимах поведения систем, а еще чаще обращаются к моделированию. Указанная тенденция отразилась, как видим, и в данной работе. [16]
Так, при отыскании действительных простых и кратных корней точность алгоритма тем выше, чем сильнее отличаются величины корней друг от друга. Эффективность метода определения комплексных корней повышается в тех случаях, когда функция отклика на единичное ступенчатое возмущение имеет четко выраженную колебательную форму, позволяющую определить период установившихся затухающих колебаний. [18]
Точность принципиальных решений в рамках оптимизационных моделей не только зависит от точности реализующего алгоритма, но и от точности входных данных - параметров. При этом не имеет смысла добиваться улучшения алгоритмических решений, если мы одновременно яе предъявляем требований к повышению точности параметров модели. Увеличение точности входных параметров является одной из задач адаптивного звена системы управления, решение которой обеспечивается известными методами математической статистики. [19]
Мы докажем теорему Смоляка, в которой устанавливается существование линейного оптимального по точности алгоритма. Используя эту теорему, мы покажем, что оптимальные в смысле Сарда или Никольского алгоритмы оптимальны по точности. [20]
Если (2.13) или (2.14) выполняется, то, учитывая линейность оптимального по точности алгоритма (2.12), мы заключаем на основании соотношения (2.2) гл. [21]
Начнем с примера линейной задачи, для которой не существует линейного оптимального по точности алгоритма. [22]
Проведенные испытания ярко проиллюстрировали очень удобное свойство метода прицела, облегчающее оценку качества полученных алгоритмов управления по точности алгоритмов прогнозирования. Как известно, непосредственная оценка качества алгоритмов управления на промышленных объектах является весьма сложной задачей. Действительно, эффективность алгоритмов управления при работе АСУ очевидна лишь тогда, когда невыполнение рекомендаций системы приводит к существенному ухудшению качества управления. В большинстве случаев довольно трудно оценить преимущества рассчитываемых рекомендаций. [23]
В этом упражнении точно вычисляются матрицы, обратные к матрицам Гильберта, и обсуждается, как их использовать для проверки точности алгоритма обоашения. [24]
Нам неизвестно ни одного примера линейной задачи, возникающей в реальных предложениях, для которой не существовало бы линейного оптимального по точности алгоритма. [25]
Такой способ расчета дисперсии погрешности оценки ( в отличие от использования передаточной функции динамического канала) принят по аналогии с уравнениями ( 1 - 222) для облегчения сравнительного анализа точности алгоритмов. [26]
Это алгоритм разомкнутого типа в том смысле, что он не содержит обратной связи. Для повышения точности алгоритма возможно введение нечеткой обратной связи. [27]
 |
Восстановленное пространственное распределение температуры ( а и плотности ( б плазмы. [28] |
Затем проведен полный цикл обработки. Этот эксперимент позволяет проверить точность алгоритмов независимо от выполнения условий квазистационарности. [29]
Рассматривается в основном задача аппроксимации линейного оператора в гильбертовом пространстве. Доказано существование линейного оптимального по точности алгоритма. Изучается также случай информации с возмущениями. Эта работа связана с понятиями центрального и сплайнового алгоритмов. [30]
Страницы: 1 2 3 4