Cтраница 3
Алгоритм анализа влияния разброса параметров элементов методом Монте-Карло. В соответствии с изложенным при применении метода Монте-Карло для анализа влияния разброса параметров элементов проводится N испытаний схемы. Для каждого элемента с варьируемым параметром ЭВМ формирует последовательность случайных чисел. Каждая последовательность случайных чисел должна иметь распределение и корреляционные связи, характерные для соответствующего параметра. [31]
![]() |
Массив данных для 13 объектов по пяти признакам. [32] |
Рассмотрим алгоритм анализа на конкретном примере. [33]
Когда алгоритм анализа обнаруживает синтаксические ошибки, состояние стека разбора печатается для диагностики. [34]
Разработаны алгоритмы анализа фонокардиограмм, близкие к реализуемым аппаратно и приспособленные к работе в реальном масштабе времени. [35]
Рассмотрим обобщенный численно-аналитический алгоритм анализа стохастических систем. [36]
Разработка алгоритма анализа ХТС определяется особенностями ее технологической топологии ( см. стр. [37]
![]() |
Внешнее математическое обеспечение АСУ ТП ХГПУ. [38] |
К алгоритмам анализа принадлежат и исследовательские алгоритмы, позволяющие накапливать статистические данные для построения математических моделей управляемой системы в реальных эксплуатационных условиях. [39]
В алгоритме анализа целей ( см. табл. 9.1) определим Р2 как задание глобальной цели разрабатывающих организаций. Цель может быть установлена путем проведения системногб анализа использования средств вычислительной техники ( ВТ) в территориальном разрезе. [40]
В алгоритмах анализа динамики манипуляторов обычно учитывалось лишь вязкое трение в шарнирах. Учет кулоновского ( сухого) трения представляет собой более сложную задачу. [41]
Были разработаны алгоритмы анализа факторов влияющих на погрешности измерений параметров дефектов в автоматизированном дефектоскопе, основанные на использовании элементов теории вероятности. Теоретические и экспериментальные исследования отдельных составляющих погрешностей дефектоскопа позволили сделать вывод, что его результирующая суммарная погрешность при измерении складывается из методических и инструментальных погрешностей и составляет 3 - 4 % измеряемого изображения параметра дефекта. [42]
Для построения алгоритма анализа, решающего поставленную проблему, введем предварительно несколько новых понятий. [43]
Из совокупности специализированных алгоритмов анализа спектра наибольшей вычислительной эффективностью обладают итерационные вычислительные процедуры, называемые быстрыми, преобра зованиями. Суть их состоит в том, что исходная выборка анализируемого сигнала путем прореживания разбивается на ряд промежуточных выборок и спектр сигнала выражается через спектр этих выборок. Так как расчет промежуточных спектров требует меньшего числа вычислительных операций, чем расчет спектра исходной выборки, и для вычисления всех спектральных коэффициентов используются одни и те же промежуточные спектры, то достигается существенная экономия операций. [44]
Для работы алгоритма анализа причин нарушений УНТС необходимы следующие данные. [45]