Cтраница 3
До сих пор рассматривался вопрос о построении дискретной сетки в пространстве переменных ( обычно с равномерным расположением узлов в пространстве) и вычислении функции дохода. [31]
Такое название используется для того, чтобы отделить этот тип уравнений от технических соотношений ( например, производственная функция или функция издержек), институциональных соотношений ( например, общая сумма налоговых поступлений как функция дохода) и тождеств, необходимых для определения переменных. [32]
Сравнивая результаты для fe - стадийного процесса, приведенные в табл. 8, с результатами аппроксимаций в пространстве стратегий и пространстве функций, данными в табл. 6 и 7, видим, что при увеличении k стратегии и функции дохода для всех трех методов в пределе приближаются друг к другу. [33]
График показывает, что малые количества ресурса г, выделенного для предприятия, не приносят дохода; при достаточно больших г рост дохода замедляется. Функция дохода может иметь непрерывный или дискретный характер. [34]
Еще раз отметим, что оптимальность по Парето не предъявляет требований к вектору затрат ( Ху... На самом деле если функции дохода вогнуты и функция с выпукла, то решение системы ( 5) по существу единственно. [35]
Таким критерием может быть так называемая функция дохода Ф от всего процесса пиролиза, максимальному значению которой будет соответствовать оптимальное значение хл. [36]
С другой стороны, любая такая совокупность решений является политикой. Перед тем, как определить функцию доходов, обозначим V множество всех определенных на и ограниченных действительных функций. [37]
Интересно сравнить стратегии и функции дохода, полученные двумя разными способами: путем аппроксимации в пространстве стратегий и аппроксимации в пространстве функций. Хотя на первый взгляд стратегии и функции дохода, приведенные в табл. 6 и 7, кажутся различными, более внимательное рассмотрение показывает, что при некоторых условиях результаты обоих способов аппроксимации приближаются друг к другу. [38]
В модели I доход как функция времени известен. В стохастическом варианте модели I существуют две функции дохода: для хорошего и плохого катализаторов. [39]
В табл. 11 приведены результаты вычислений. Как видно из таблицы, здесь нет непрерывной зависимости функции дохода и полного потока от А. В этом резкое отличие табл. 11 от табл. 10, соответствующей задаче минимизации, в которой переход от одного А, к другому сопровождается плавным изменением полного потока и функции дохода. [40]
В табл. 7 приведены несколько первых аппроксимаций в пространстве функций и соответствующие стратегии. Кроме того, даны общие формулы & - х аппроксимаций функции дохода и стратегии. [41]
В первичном секторе доход определяется человеческим капиталом ( human capital), как представителем группы характеристик, которые работодатель расценивает как полезные, а во вторичном секторе не оплачивается ни опыт, ни образование. При испытаниях усекаются значения зависимой переменной ( dependent variable) в функции доходов ( earnings function), и для двух секторов строятся два регрессионных ( regression) уравнения. Может быть продемонстрировано, что вознаграждение за образование и профессиональную подготовку значительно снижается во вторичном секторе. Однако при усечении происходит смещение из-за отбрасывания высоких значений зависимой переменной. Фактически это соответствует выравниванию профессий и поэтому должно занижать доход от образования, поскольку игнорируется влияние образования, на доходы путем изменения профессии. [42]
Итак, равновесие в масштабе общества на всех связанных между собой рынках товаров и услуг, т.е. равенство между совокупным спросом и совокупным предложением, требует соблюдения равенства объемов сбережений и инвестиций. То обстоятельство, что инвестиции есть функция процента, а сбережения - функция дохода, делает проблему нахождения равновесия весьма сложной задачей. [43]
Это выражение приближается к функции дохода, определенной с помощью аппроксимации в пространстве стратегий. Следовательно, можно утверждать, что при увеличении числа аппроксимаций стратегии и функции дохода, полученные с помощью двух различных способов аппроксимации, в пределе приближаются друг к другу. Интересно отметить что при аппроксимации в пространстве функций величина Ъ оказывает большее влияние на стратегию и функцию дохода, чем а. Это связано с тем, что чем больше величина Ь, тем в большее число мест она входит. Если Ъ мало, то число требуемых аппроксимаций также мало, если же, напротив, b близко к 1, потребуется много стадий аппроксимации. [44]
Метод динамического программирования имеет большую гибкость. Решение может быть дано в терминах последовательности / ( р0), последовательности функций дохода или последовательности ( ддг ( р0) функций стратегии. Каждая из этих последовательностей определяет другую, но при этом имеется только одна последовательность оптимальных функций дохода, хотя может быть много оптимальных стратегий, дающих один и тот же максимальный доход. [45]