Использование - итерационный метод
Cтраница 2
Эти ограничения в основном были преодолены за счет применения алгоритмов одновременного решения всех уравнений с использованием итерационных методов линеаризации Ньютона, которые группировали уравнения по ступеням контакта. [16]
 |
Зависимость коэффициента теплопередачи h от характеристик скважины. [17] |
Если же нагретая жидкость нагнетается непосредственно в обсадную колонну, то отпадает всякая необходимость в использовании итерационных методов, поскольку в данном случае отсутствуют процессы тепло-переноса, конвекции и излучении. [18]
Ошибки из-за использования приближенных методов расчета обусловлены численным методом решения, аппроксимацией транс-цедентных функций и иррациональных чисел, а также использованием итерационных методов, требующих для полной сходимости решения бесконечного или очень большого числа реализаций. [19]
 |
Общая блок-схема цикла. [20] |
Иногда управление числом повторений цикла осуществляется путем проверки того, будет или дет результат очередной итерации меньше некоторого данного числа, что часто встречается при использовании итерационных методов; в некоторых случаях эти команды могут просто считать число проделанных итераций и проверять, не сделано л и уже желаемое число повторений. [21]
Следует тщательно выбирать начальные значения переменных. При использовании итерационных методов скорость сходимости прямо зависит от близости исходных данных к решению. Если хорошее исходное приближение задать не удается, то может оказаться полезным разделить решение задачи на два или более этапов. На первом этапе с помощью весьма грубой сетки или разбиения на очень крупные элементы получают хорошее исходное приближение, а затем уже ищут точное решение на гораздо более мелкой сетке или разбивая тело на мелкие элементы. [22]
Для большинства методов решения функциональных задач в системах управления производством время решения и объем памяти пропорциональны числу анализируемых вариантов управления, а определение этого числа, как правило, не представляет затруднений. Аналогично обстоит дело и при использовании итерационных методов. Больше трудностей возникает при определении ошибки отклонения получаемого решения от оптимального для каждого элемента шкалы сложности, однако применение верхних граней оценок значительно упрощает этот процесс. [23]
Для сложных систем (V.2) при больших k нахождение точного решения потребует выполнения большого числа расчетов; поэтому часто ищут не точное, а приближенное решение этой системы, используя различные итерационные методы. Как правило, программы для ЭВМ при использовании итерационных методов значительно компактнее и время вычислений гораздо меньше. Известен [1] ряд итерационных методов решения системы (V.2), однако каждый из них применим лишь в ограниченной области условий, позволяющих быстро свести итерационным процессом плохое решение к хорошему. [24]
Причины, приводящие к тому, что программа не дает ожидаемых от нее результатов, могут появиться уже при выборе численного метода: если данная задача и выбранный численный метод ее решения недостаточно внимательно проанализированы, то может оказаться, что этот метод неприменим к поставленной задаче или не обеспечивает требуемой точности. Это может, например, случиться при использовании итерационного метода решения, тогда как условия его сходимости в данной задаче или ее отдельных вариантах не выполняются. Более подробно на этом этапе мы останавливаться не будем, поскольку численные методы и их применение не являются предметом нашего курса. [25]
Итерационным методам формирования управляющих параметров ( их еще называют методами декомпозиции) посвящено большое число публикаций. Правомерность такого подхода не вызывает никакого сомнения при использовании итерационных методов при решении задач математического программирования. Однако если речь идет о трактовке итерационных методов как методов планирования в двухуровневых организационных системах, то вопрос об эффективности того или иного метода требует дополнительного критического рассмотрения. В связи с этим возникают два воп - роса. [26]
 |
Геометрическая интерпретация задачи линейного программирования. [27] |
Сложность проблемы оптимизации ХТС обусловлена большим числом входящих в нее элементов и наличием обратных связей между ними. Это приводит к необходимости выполнять в процессе оптимизации многочисленные вычисления с использованием итерационных методов. Многие задачи синтеза оптимальных структур ХТС являются задачами комбинаторного типа весьма высокой размерности. Наконец, следует отметить, что задачи оптимизации ХТС иногда решаются в условиях неполной информации о значениях некоторых параметров. [28]
Схема (11.68), (11.69) - неявная абсолютно устойчивая разностная схема первого порядка точности. Значения насыщенности на новом временном слое получаются простым последовательным исключением с использованием итерационного метода Ньютона для решения нелинейного уравнения в каждом узле. Расщепление в этой схеме приводит к погрешности в отличие от схемы (11.66), (11.67) не в каждой ячейке, а лишь в тех, в которые потоки жидкости сходятся по одному или обоим направлениям. [29]
Суть его заключается в наличии набора типовых операторов ( например, 13-членный оператор конечно-разностного аналога бигар-монического дифференциального уравнения для изгибаемой пластины), с которым связаны номера составляемых уравнений. Возможность быстрого составления уравнения с любым номером, что особенно важно при использовании различных итерационных методов, является большим преимуществом. Однако при различного рода нерегулярностях число нетиповых операторов быстро возрастает, что зачастую становится непреодолимым препятствием для применения операторного способа. [30]
Страницы: 1 2 3 4