Cтраница 1
Соответствующий функционал имеет тот же вид, что и в случае граничных условий u ( a) u ( b) Q. В этой связи была указана разница между устойчивыми и неустойчивыми граничными условиями и различная структура пространства НА. Устойчивые граничные условия ( условия, в которые входят производные порядка не выше, чем k - 1, где 2k - порядок данного дифференциального уравнения) удовлетворяются - возможно, в некотором обобщенном смысле, так называемом смысле теории следов, см. гл. НА, в то время как в случае неустойчивых условий ( в которые входят производные порядка k и выше) это не так. [1]
Рассмотрим соответствующий функционал фазового пространства ф ( у) во многомодовом обозначении. [2]
Допустим теперь, что соответствующий функционал m раз дифференцируем по П ( /) и п раз по IF ( s) в смысле Фреше. [3]
В указанных работах приведены соответствующие функционалы приоритета. [4]
Описана модель случайного процесса и соответствующие функционалы от траекторий. Проведено сопоставление с результатами, полученными другими методами. [5]
В практических задачах, распространяя соответствующие функционалы естественным образом на более широкие классы функций, формулу ( 1 - 87) можно применять и в том случае, когда функция а не является бесконечно дифференцируемой. [6]
Использование направленного поиска решений требует разработки соответствующих функционалов, характеризующих сложность структур. Впервые этот вопрос был исследован К. [7]
Уравнение Эйлера является лишь необходимым условием экстремума соответствующего функционала, так что мы не можем утверждать, что найденная экстремаль дает действительно экстремум соответствующему функционалу. [8]
Полученные выражения аппроксимирующих полиномов используются для минимизации соответствующего функционала. [9]
Уравнение Эйлера является лишь необходимым условием экстремума соответствующего функционала, так что мы не можем утверждать, что найденная экстремаль дает действительно экстремум соответствующему функционалу. [10]
Качество аппроксимации обеспечивается путем составления и последующей минимизации соответствующего функционала. В результате обеспечивается минимизация ошибки аппроксимации. При этом задача сводится к решению системы алгебраических уравнений. [11]
Компоненты базовой схемы определяются путем аппроксимации и минимизации соответствующего функционала на шаблоне ячейки сетки. [12]
Поэтому предельное распределение изучаемой статистики совпадает с распределением соответствующего функционала от броуновского моста, к-рое вычисляется с помощью стандартных методов. [13]
При проведении необходимых для этого преобразований предлагаются методы оптимизации соответствующих функционалов качества проектирования, учитывающих надежность, быстродействие и ( или) аппаратурные затраты при схемной реализации устройства, а также объем и скорость выполнения управляющих программ при его программной реализации. [14]
Для примера примем в качестве варьируемых функций и и ст. Соответствующий функционал, называемый функционалом Рейсснера, относится к разряду смешанных функционалов. [15]