Любые экспериментальные данные

Cтраница 1

Любые экспериментальные данные, содержащие или не содержащие систематическую ошибку, неизбежно подвержены случайным ошибкам. Поэтому рассмотренные выше термодинамические соотношения не могут быть удовлетворены точно, а систематическая ошибка оказывается замаскированной случайными колебаниями экспериментальных значений. Термодинамическим уравнениям должны удовлетворять не сами значения наблюдаемых в эксперименте величин, а их значения, исправленные от случайных ошибок или, как говорят, оценки их истинных значений. Причем точность получения этих оценок, а следовательно и точность выполнения термодинамических соотношений опре-ляется погрешностью исходных экспериментальных данных. [1]

Полистирол, полученный методом термической полимеризации при 60 ( степень превращения мономера 77 2 %. [2]

Как и в случае любых экспериментальных данных, точки не лежат на совершенно плавной кривой. Но, вообще говоря, подобные методы не применяются при расчетах без вычислительных машин. [3]

По методу наименьших квадратов можно обрабатывать любые экспериментальные данные, однако оптимальность этой процедуры доказывается только для нормального распределения. [4]

Разумеется, принимая к анализу достаточно сложную модель, можно описать практически любые экспериментальные данные по кривым отклика, при этом число параметров модели будет увеличиваться по мере усложнения модельных представлений. С другой стороны, значительное количество параметров модели может привести к тому, что в узком диапазоне изменения условий совпадение данных, рассчитываемых по модели, и экспериментальных данных может оказаться вполне удовлетворительным, но физически модель может не соответствовать реальному процессу и при других условиях удовлетворительного совпадения не будет. [5]

Система (3.10) содержит большое число теоретически не определяемых параметров, подбором которых можно объяснить любые экспериментальные данные, поэтому проверка ее адекватности невозможна. Более того, одним и тем же экспериментальным данным могут удовлетворять различные наборы параметров. Все это лишает модели вида (3.10) предсказательной силы. [6]

Система (2.16) содержит большое число теоретически не определяемых параметров, подбором которых можно объяснить любые экспериментальные данные, поэтому проверка ее адекватности невозможна. Более того, одним и тем же экспериментальным данным могут удовлетворять различные наборы параметров. Все это лишает модели вида (2.16) предсказательной силы. [7]

Система (3.16) содержит большое число теоретически не определяемых параметров, подбором которых можно объяснить любые экспериментальные данные, поэтому проверка ее адекватности невозможна. Более того, одним и тем же экспериментальным данным могут удовлетворять различные наборы параметров. Все это лишает модели вида (3.16) предсказательной силы. [8]

Авторы книги [11] утверждают, что аппроксимация функции u ( t) степенным рядом носит совершенно общий характер, так как любые экспериментальные данные, полученные при исследовании этой функции, могут быть описаны с заданной погрешностью степенным рядом. [9]

Многопараметрические уравнения типа Пауэлла - Ри - Эйринга, а тем более записанная формула, в которую входит непрерывное распределение параметров, могут описывать практически любые экспериментальные данные по зависимости эффективной вязкости от напряжений и скоростей сдвига. Это достигается соответствующим подбором числовых значений параметров. [10]

Эта простая зависимость получена в работе [57] путем громоздких вычислений на основе модельных представлений, хотя в итоге определение констант выполнено путем подгонки к экспериментальным данным. Вместе с тем подобная степенная зависимость позволяет удовлетворительно подобрать константы для любых экспериментальных данных, изображаемых монотонной кривой ( метод наименьших квадратов), и потому не может служить доказательством справедливости исходных предпосылок. [11]

Эта простая зависимость получена в работе [63] путем громоздких вычислений на основе модельных представлений, хотя в итоге определение констант выполнено путем подгонки к экспериментальным данным. Вместе с тем подобная степенная зависимость позволяет удовлетворительно подобрать константы для любых экспериментальных данных, изображаемых монотонной кривой ( метод наименьших квадратов), и поэтому не может служить доказательством справедливости исходных предпосылок. Несостоятельность концепции короткоживущих активных центров видна из сопоставления многочисленных экспериментальных данных для статического ( ступенчатого) и динамического ( непрерывного) нагру-жения металла в активном состоянии - величина механохимического эффекта оказывается одного порядка. [12]

Зависимости размера гранул ( D4 от времени гранулирования ( trp в процессе окатывания, рассчитанные по различным уравнениям [ 3, с. 82 ].| Распределение гранул ( dQ / dD4 по размерам. [13]

Авторы рассматривают и другие закономерности изменения К со временем ( рис. 1 - 8), однако какие-либо экспериментальные доказательства в пользу того или иного уравнения отсутствуют. Как следует из рис. 1 - 8, полученные формулы являются настолько гибкими, что ими можно аппроксимировать любые экспериментальные данные независимо от действительного механизма формирования гранул. Отметим, что кривые ( рис. 1 - 8) хорошо согласуется с данными рис. 1 - 6, если не учитывать время образования зародышей. [14]

Изотермы адсорбции. - - - - - - - - индивидуальные изотермы адсорбции. [15]

Страницы: 1 2