Громоздкость - вычисление
Cтраница 1
Громоздкость вычислений: на каждой итерации ттоиггга приходится, по крайней мере, решать две системы обыкновенных дифференциальных уравнений и две системы алгебраических линейных уравнений. [1]
Учитывая громоздкость вычислений при расчете функции желательности, в приложении приведена программа Свертка, позволяющая в диалоговом режиме рассчитать функцию желательности по двум ( или более) экспериментальным функциям отклика. [2]
Некоторая громоздкость вычислений вполне оправдана хорошей точностью ( 20 %) расчетных данных. [3]
Ввиду громоздкости вычислений коэффициентов они здесь не будут приведены. [4]
Поэтому некоторая громоздкость вычислений совершенно несущественна. [5]
Однако из-за громоздкости вычислений это решение здесь не приводится. [6]
Ввиду сложности и громоздкости вычислений по выражению ( 4 - 35) их осуществляют только численными методами, например на ЦВМ. [7]
 |
Результаты расчетов. [8] |
Недостатком метода является громоздкость вычислений. [9]
Недостатком названного метода является громоздкость вычислений. Поэтому к нему прибегают только при обработке наблюдений высокой точности, а также если необходимо получить весьма точные значения параметров. В этом случае промежуточные вычисления нужно проводить с надлежащим количеством десятичных знаков, так как в противном случае искомые коэффициенты будут иметь мало верных знаков. Грубые же значения этих коэффициентов могут быть получены методом выбранных точек. [10]
Недостатком изложенного метода является громоздкость вычислений. Поэтому к методу Монте-Карло обращаются лишь в крайний случаях. [11]
Однако иа-за сложности и громоздкости вычисления коэффициентов Эйлера - Фурье он вряд ли может здесь оказаться эффективным. Другой путь использует достаточно хорошо разработанные способы приближенного вычисления определенных интегралов и позволяет табулировать последовательные приближения к искомому периодическому предельному режиму в определенных точках. [12]
Недостатком метода наименьших квадратов является громоздкость вычислений. Поэтому к нему прибегают обычно при обработке наблюдений высокой точности, когда нужно получить также весьма точные значения параметров. Заметим, что в этом случае промежуточные вычисления нужно проводить с надлежащим количеством десятичных знаков, так как в противном случае при неблагоприятных условиях искомые коэффициенты будут иметь мало верных знаков. В частности, если происходит потеря цифр при вычитании, то вычисления должны быть проведены с достаточным количество г запасных верных значащих цифр. [13]
Недостатком метода наименьших квадратов является громоздкость вычислений. Поэтому к нему прибегают обычно при обработке наблюдений высокой точности, когда нужно получить также весьма точные значения параметров. Заметим, что в этом случае промежуточные вычисления нужно проводить с надлежащим количеством десятичных знаков, так как в противном случае при неблагоприятных условиях искомые коэффициенты будут иметь мало верных знаков. [14]
Сложность уравнений и обусловленная этим громоздкость вычислений перекрываются возможностями средств вычислительной техники. [15]
Страницы: 1 2 3 4