Использование - исходные данные
Cтраница 3
Эта новая модель алгоритмична в плане практического применения. То есть она не предполагает использования архивных исходных данных. В главе 1 была описана эмпирическая модель ( та, что, напротив, использует архивные исходные данные), позволяющая вам, при желании, работать с топографией ( п 1) - мерного изображения. Но алгоритмическое решение, вроде того, что будет представлено ниже, более желательно, особенно если в будущем будут достигнуты успехи в отслеживании смещения вершины в ( п 1) - мерного изображения. Вообще говоря, эмпирическое решение бывает не только весьма времяемким, но и не облегчает имитационного моделирования методом проб и ошибок. [31]
Наличие дополнительных файлов задач в информационной базе значительно упрощает и ускоряет процесс решения задачи. Это достигается за счет увеличения уровня интеграции в использовании исходных данных при решении задачи, когда на основе одного документа, реквизиты которого введены в память ЭВМ и находятся в рабочем поле, формируется несколько разнотипных файлов. Не всегда обязательно, чтобы одним из этих файлов был главный, но всегда при этом участвуют записи одного или нескольких дополнительных файлов. [32]
Проведена уточненная оценка пропускной способности. Повышение достоверности расчетов достигается за счет использования характеристик программ, полученных из спецификаций на программные модули, а также за счет использования исходных данных, соответствующих уточненной схеме организации вычислительного процесса. [33]
Обычной является плотность в 5 % или менее. Модифицированная форма симплекс-метода в большей степени способна использовать преимущества, вытекающие из этого факта. В этой форме характеристические разности и ведущий вектор вычисляются непосредственно по исходным данным. Поскольку исходная матрица слабозаполнена, а перемножение следует производить только тогда, когда оба сомножителя отличны от нуля, то время вычислений значительно сокращается. В дополнение к этому использование только исходных данных приводит к тому, что уменьшается возможность накопления ошибок округления. Наоборот, стандартные симплексные таблицы, даже если они первоначально являются слабозаполненными, в ходе итеративного процесса быстро заполняются ненулевыми элементами. Таким образом, время вычислений увеличивается, и, поскольку каждая таблица вычисляется из предшествующей, накопление ошибок может начать играть более серьезную роль. [34]
На рис. 5.20 приведен момент определения уточненного значения задержки между импульсами, показано 16 значений кепстра ( спектра (5.7.3)), взятых через одну тысячную интервала квантования, в окрестности максимума модуля этой функции. Плавный регулярный вид этой кривой показывает, что шум пока не оказывает существенного влияния на результат определения положения максимума. Относительная задержка во второй паре импульсов была измерена по разности положений максимумов корреляционных функций, измеренных до тысячных долей интервала разрешения. Это значение отличается от значения, приведенного в таблице, на 0 311 интервала квантования. Правильность результата, указанного в таблице, подтверждается численным экспериментом с использованием натурных исходных данных. Была смоделирована флуктуация амплитуды импульса вблизи максимума путем умножения ( моделировалась мультипликативная помеха) сигнала на 1 001 в двух стоящих рядом с максимумом точках одной из корреляционных функций, временной интервал между которыми оценивался. [36]
Страницы: 1 2 3