Cтраница 2
Динамическое моделирование предполагает построение итеративного алгоритма в режиме имитации рекурсивных действий. [16]
Здесь исследованы возможности построения итеративных алгоритмов для отыскания корня уравнения регрессии по наблюдениям за реализациями случайной величины при различных значениях параметра. Рассматривается разложение функции регрессии в ряд Тейлора. Процедура Роббинса - Монро соответствует в этой схеме случаю, когда в разложении Тейлора сохраняются лишь линейные члены. [17]
В основе самообучающихся систем лежат вероятностные итеративные алгоритмы, представляющие собой разностные или дифференциальные стохастические уравнения. Эти алгоритмы позволяют в процессе обработки текущей информации восполнить недостаток исходной информации и достигнуть наилучших результатов. [18]
С позиций теории дискретных преобразователей итеративным алгоритмам соответствуют конечные преобразователи. Однако существует достаточно много частных случаев, в которых рекурсия допускает эффективный перевод в итеративную форму. [19]
Любой детерминированный стековый алгоритм моделируется итеративным алгоритмом, работающим с таблицам прямого доступа и временной сложности О ( п), где п - число всех возможных разных векторов значений переменных, встречающихся в результате выполнения программы. [20]
![]() |
Сравнение ДОЭ. [21] |
Во-первых, видно, что применение итеративного алгоритма не к существенному фазы. Во-вторых, можно сделать вывод, что алгоритм, основанный на замене (2.251), при a - 1, дает возможность улучшить геометрооптическую фазу таким образом, что ошибка в формировании светового квадрата уменьшится более чем на порядок, при этом эффективность изменится несущественно. [22]
В этом разделе будут рассмотрены конкретные реализации итеративных алгоритмов, приведенных выше, для расчета различных типов ДОЭ. [23]
Для решения сформулированной задачи оптимизации могут быть использованы регулярные итеративные алгоритмы, если оценка критерия является неслучайной величиной, и вероятностные итеративные алгоритмы, если опенка критерия случайная. [24]
![]() |
Структура поля, описываемая членами. [25] |
Расчет ( р ( г) при помощи одномерного итеративного алгоритма соответствует новому итеративному методу расчета ДОЭ, фокусирующего в круговую внеосевую область. [26]
Определение транзитивного замыкания ( см. определение 2.3.9) предлагает итеративный алгоритм для его вычисления. [27]
При такой реализации возвратов бэктрекинговый алгоритм разметки превращается в итеративный алгоритм, оптимальный по памяти. Этот алгоритм в последнее время активно анализировался в работах по программированию, где обсуждалось формальное получение доказательства его правильности и синтез. [28]
Отсюда вытекает разумность нового алгоритма и даже целого семейства итеративных алгоритмов. [29]
Суть этого алгоритма [92] состоит в соединении основной схемы итеративного алгоритма решения соответствующей нецелочисленной задачи с идеей доводки его до целочисленного методом случайного поиска. Итеративный алгоритм, основанный на идее известного метода Брауна - Робинсона решения матричных игр, дает возможность получить приближенное решение задачи линейного программирования при небольших затратах машинного времени. [30]