Использование - итерация
Cтраница 1
Использование итераций позволяет, по крайней мере в принципе, решить любую нелинейную задачу. Хотя мы проходим через серию номинально линейных уравнений, окончательное сошедшееся решение является, в свою очередь, точным решением нелинейной задачи. [1]
Использование итерации приводит к построению бесконечных регулярных событий. Вместе с тем нетрудно построить простые примеры нерегулярных бесконечных событий. [2]
Предложение 3.3 свидетельствует о том, что лишь использование итерации позволяет нам строить регулярные выражения для бесконечных событий. Легко заметить, впрочем, что далеко не всякое бесконечное событие регулярно. Это обстоятельство становится ясным из простых теоретико-множественных соображений. [3]
В отличие от алгоритма Флетчера-Ривса алгоритм Полака-Рибьера предусматривает использование итерации наискорейшего градиентного спуска через каждые п шагов. [4]
В полунеявном методе сохраняется нелинейность в выражении (3.16) и затем уравнения решаются с использованием ньютоновских итераций. [5]
 |
Значения / ц ( 0 для некоторых значений ft. [6] |
Аналогичные вычисления были проведены и для других значений р, и каждый раз ответ получался за один проход без использования итераций. [7]
 |
Схема АЦП поразрядного кодирования ( а и временная диаграмма его работы ( б. [8] |
Этот метод подразрядного кодирования позволяет за число разрядов кодовой комбинации ( последовательных шагов приближения) выполнить весь процесс преобразования вместо 2 - 1 шагов приближения при использовании единичных итераций. Статическая погрешность таких АЦП невелика, что позволяет реализовать АЦП на 16 двоичных разрядов. [9]
Они увеличивают надежность за счет неявного способа учета тех переменных, которые обычно учитываются явно ( например, свойств, зависящих от давления), при использовании ньютоновской итерации. Надо отметить, что надежность результатов достигается за счет увеличения затрат машинного времени на одном временном шаге, а оптимальная неявность модели зависит от решаемой задачи. [10]
При реализации на цифровой вычислительной машине первое уравнение системы ( V.6, V.7) решается с помощью неявной итерационной схемы переменных направлений, второе ( V.8, V.9) - методом переменных направлений с использованием итераций по нелинейности. Все разностные уравнения решаются методом прогонки. Решение на ЦВМ требует больших затрат машинного времени. [11]
Следовательно, в отличие от рассмотренных ранее условий однократного испарения и конденсации неизвестными здесь являются доля отгона е ( или доля неконденсированного потока) и конечная температура системы Т2, поэтому расчет проводится с использованием двойных итераций по внешнему и внутреннему итерационным циклам. [12]
Таким образом, мы говорим, что субъязык манипулирования данными L обладает возможностью реляционной обработки, если преобразования, определенные операторами реляционной алгебры SELECT, PROJECT и неограниченным оператором JOIN могут быть определены в L без использования итераций или рекурсии. [13]
В последние годы были развиты неявные конечно-разностные схемы для систем нелинейных гиперболических уравнений. Соответствующие алгебраические уравнения решаются без использования итераций. В практических расчетах нелинейных задач они часто приводят к жесткому ограничению временного шага. Основная причина этих трудностей заключается в постановке численных граничных условий. [14]
В ней дается сравнение двух методов достижения оптимальной работы системы ТЭС и ГЭС. Один из них включал вариационный метод с использованием итераций граничных условий; а другой был основан на динамическом программировании. В работе указывалось, что распространение методов оптимизации на большие комплексы ГЭС и ТЭС наилучшим образом может быть достигнуто с помощью методов вариационного исчисления. Недавно были разработаны вариационные градиентные методы [5], которые обладают тем преимуществом, что при этом требуется минимальный объем памяти, минимальное время работы машины и обеспечивается стабильность вычислений. Показанные на рис. 6 методы оптимизации и моделирования были предварительно исследованы, прежде чем их запрограммировали для УЦВМ. Как видно из рис. 6, прогнозы количества воды и величины нагрузки являются исходными данными для программы перспективного планирования. Выходом программы перспективного планирования служит оптимальный график работы паровых и гидротурбин, совокупность констант для регулирования работы ГЭС и величин прироста стоимости воды для каждого резервуара. Энергия, производимая гидротурбинами, определяется тем количеством нагрузки, которое отнимается у ТЭС. Величина прироста стоимости воды является фиктивной стоимостью, приписываемой единице объема воды в резервуаре. Предварительное планирование ведется обычно на сутки или на неделю вперед. Поскольку в периоды между составлением перспективных планов в прогнозах выявляются ошибки, в график вносятся поправки с помощью контрольной программы расчета расхода воды. Сравнение реального и запланированного расхода воды используется для введения поправок в величину прироста стоимости воды, чтобы учесть ошибки в прогнозе. В экономической программе управления график работы станции и нагрузка оборудования определяются на основе равных приростов стоимости. [15]
Страницы: 1 2