Увеличение - число - итерация - Большая Энциклопедия Нефти и Газа, статья, страница 1
Человек, признающий свою ошибку, когда он не прав, - мудрец. Человек, признающий свою ошибку, когда он прав, - женатый. Законы Мерфи (еще...)

Увеличение - число - итерация

Cтраница 1


Увеличение числа итераций, сопровождающее часто такую модификацию, компенсируется большей дешевизной одного шага итерации. Выбор последовательности nh нужно производить с обоюдным учетом этих факторов.  [1]

Увеличение числа итераций приводит при выполнении указанных условий к сколь угодному уменьшению стабильных погрешностей.  [2]

Увеличение числа итераций, сопровождающее такую модификацию, компенсируется большей дешевизной одного шага итерации. Выбор последовательности njt нужно производить с обоюдным учетом этих факторов.  [3]

4 Картины поля при холостом ходе ( а и коротком замыкании. [4]

Так как увеличение числа итераций по v компенсируется достижением практически монотонной сходимости, затраты времени не возрастают.  [5]

6 График изменения времени решения от суммарной длины ребер графа. [6]

Следует заметить, что с увеличением числа итераций в ГА время получения результата разбиения повышается, но это повышение незначительное и компенсируется получением множества локально-оптимальных решений. Анализ графиков и приведенных таблиц позволяет отметить, что описанные ГА требуют больших затрат времени, чем ПГА. Они позволяют получать набор локально-оптимальных решений, решать в общем случае проблему предварительной сходимости. Для каждого конкретного теста ( как следует из таблиц) условная ЦФ, в описанных алгоритмах, принимает лучшие значения, причем эти алгоритмы имеют большее быстродействие, чем метод ветвей и границ, метод моделирования отжига и другие аналогичные методы.  [7]

8 Графическая интерпретация метода Ньютона. [8]

Действительно, ошибка вычислений может привести лишь к увеличению числа итераций, но не повлияет на точность окончательного результата.  [9]

В статистических методах оптимизации с самообучением процесс случайного поиска состоит в перестройке вероятностных характеристик случайного вектора для увеличения числа эффективных итераций и уменьшения неэффективных. Когда избранное направление не приводит к успеху, алгоритм с самообучением ищет другое. На начальных итерациях поиск эффективного направления начинается в равновероятной зоне, а затем с набором информации о характере ЦФ последовательно приобретает преимущество в выборе наилучшего направления.  [10]

Очевидно, что в принципе можно выполнить сколько угодно итераций. На практике по мере увеличения числа итераций получаемая при этом выгода в виде увеличения числа релевантных документов среди выданных будет уменьшаться, поэтому обычно1 будет достаточно двух или трех итераций.  [11]

При этом трудоемкость метода оказывается такой же, как у явного метода Адамса, а главный член погрешности такой же, как у неявного, Практически такое видоизменение неявного метода может приводить к возрастанию ( по сравнению с неявным методом) величины шага, при которой сказывается влияние паразитических корней. Исследователи, составляющие стандартные программы метода Адамса, находят компромиссное решение между возможностью дополнительного дробления шага и увеличением числа итераций на шаге волевым образом с учетом статистических свойств решаемых задач.  [12]

Вторая часть ошибки 1 2 % - это ошибка поиска, связанная, в частности, с размазанностью 8-функций. Ошибку аппроксимации легко уменьшить, уменьшив т; на ошибку поиска это практически не повлияет, ее уменьшение может быть достигнуто увеличением числа итераций, уменьшением S и, быть может, увеличением точности некоторых промежуточных вычислений. Поэтому размазанность 8-функции следует характеризовать не числом счетных интервалов, а шириной временного интервала: именно она сохранится, если расчеты повторить, изменив лишь шаг сетки.  [13]

Уровень агрегирования исходной информации определяется типом задачи и в каждом конкретном случае подлежит обоснованию. Так, при сравнении трубопроводного транспорта с другими видами транспорта допускается использовать укрупненные показатели капитальных вложений и текущих издержек, а при выборе вариантов технологии требуется учитывать структуру этих показателей. При итерационной процедуре определения эффективности и выборе оптимальных параметров степень детализации возрастает с увеличением числа итераций.  [14]

15 Блок-схема программ. [15]



Страницы:      1    2