Cтраница 2
Этот результат является одним из примеров блистательного успеха применения методов молекулярной биологии. [16]
Ни одно из этих предположений полностью не оправдывается: в настоящее время ведется исследовательская работа для определения величин отклонения и разработки методов учета этих отклонений. В последние годы эти усилия были оправданы успехом применения метода искрового источника для решения сложных проблем. [17]
В заключение отметим, что задача разработки алгоритма нахождения нижних оценок множеств является центральной и наиболее сложной из возникающих при использовании метода ветвей и границ. К сожалению, именно эта часть процедуры является нестандартной, и ее приходится разрабатывать для каждой задачи в отдельности. От того, насколько эффективной будет эта процедура, во многом зависит успех применения метода ветвей и границ. Причем при разработке этого алгоритма приходится решать компромиссную задачу. [18]
В основе многих алгоритмов восстановления зависимостей лежит метод минимизации эмпирического риска. Этот метод приводит к успеху, если класс функций, в котором ведется восстановление, является достаточно узким. Возможны разные определения меры широты класса функций, и для каждого из них ограниченность меры гарантирует успех применения метода минимизации эмпирического риска. [19]
Этот метод приближенного решения вариационных задач, развитый для классических проблем, в особенности в теории упругости, оказался весьма ценным. Он был впервые применен в квантовой механике Кельнером:) для расчета нормального состояния гелия. Эта задача была позднее разобрана с гораздо большей точностью Гилераасом. Очевидно, что успех применения метода зависит главным образом от удачного выбора семейства функции ср ( а, д, с... В работе о гелии оказалось удобным использовать в качестве координат расстояния гр г2 и г12 и три эйлеровы угла, определяющие ориентацию плоскости, проходящей через два электрона и ядро. В нормальном состоянии не зависит от этих углов. [20]
Главной причиной интереса к методам ФС являются их большие возможности в повышении отношения сигнал / / шум. В принципе методика проста: периодически подавать 90 -ные импульсы и когерентно складывать СИС с помощью цифрового вычислительного устройства или иного устройства для усреднения сигнала по времени. Известно, что в случае хаотического ( белого) шума отношение сигнал / шум растет пропорционально квадратному корню из числа накопленных повторений сигнала. Затем накопленный сигнал подвергается преобразованию Фурье, причем улучшенное в результате накопления отношение сигнала к шуму, естественно, передается окончательному спектру. Следующие четыре раздела мы посвятим рассмотрению многих факторов, от которых зависит успех применения методов ФС для улучшения отношения сигнала к шуму. Использование метода ФС для изучения промежуточных продуктов и при измерении времен релаксации рассмотрено в разд. [21]