Любая итерация

Cтраница 2

Итеративная увязка блоков 1 с использованием этого алгоритма имеет сравнительно простую вычислительную процедуру, требует малого числа итераций для достижения решения, позволяет прервать процесс оптимизации на любой итерации, обеспечив при этом строгую сбалансированность вариантов развития объектов нефтебазового хозяйства за период в целом. [16]

При подобной постановке задачи, когда все ограничения линейны, симплексный алгоритм с двусторонними ограничениями на переменные также может быть модифицирован с учетом правила ограниченного ввода в базис, обусловливающего обязательное выполнение свойства весов смежных точек. На любой итерации yk l может быть введено в решение только в том случае, если у входит в базис, причем с максимально допустимым значением, равным X i - Х; Уь может быть исключена из базиса, только если y i не входит в базис и имеет нулевое значение. [17]

Один из методов именуется методом секущих плоскостей; в нем используется линейная верхняя грань ( 8) из разд. На любой итерации k имеется текущая проверяемая допустимая точка xh, а также система линейных ограничений, включающая ограничения исходной задачи и некоторые отсекающие ограничения, которые описываются ниже. Задача дополняется переменной х0, входящей во все отсекающие ограничения. Переменную х0 необходимо максимизировать, так что на итерации k задача решается с помощью алгоритма линейного программирования. [18]

Число итераций в машинном счете достигает ста и более, в зависимости от заданной точности вычислений. При этом в любой итерации для каждого узла вычисляются величины Af7p как разность напряжений узла в данной итерации и предыдущей. [19]

Заметим, что справа стоит линейная комбинация допустимых итераций; иными словами, отсюда следует, что итерацию любы. Отсюда же следует, что любая итерация - сводится к сумме допустимых. [20]

Упрощенная структура алгоритма Фано [ Jordan ( 1966, 19661ЕЕЕ. [21]

Очевидно, что если ни одно из 2 продолжений пути с наибольшей метрикой не остается в голове стека, следующий шаг поиска выполняет продолжение другого пути, который приближается к голове стека. Отсюда следует, что алгоритм не всегда дает быстрое продвижение по начатой траектории при любой итерации. Следовательно, некоторую величину памяти нужно зарезервировать для вновь принятых символов и ранее принятых символов для того, чтобы позволить алгоритму расширить поиск по одному из более коротких путей, когда такой путь достигает головы стека. [22]

Метод ветвей и границ наряду с методами отсечения обладает существенными достоинствами с вычислительной точки зрения. Алгоритмы, построенные на этих методах, сравнительно легко программируются на ЭВМ и реализуются на любой итерации без вмешательства человека, однако их эффективность резко снижается при увеличении размерности решаемой задачи. [23]

Имеется конечное число оптимальных базисов для каждого значения у. Если ни один из этих оптимальных базисов не повторяется на шагах 5 и 7, то на любой итерации текущее множество оптимальных базисов не может совпадать с множеством, имевшимся на предшествующей итерации. Поскольку полное число возможных множеств ASl конечно, оптимальное множество должно быть найдено за конечное число итераций. [24]

Метод ветвей и границ наряду с методом отсечения с вычислительной точки зрения обладает существенными достоинствами. Дело в том, что алгоритмы, построенные на этих методах, сравнительно легко программируются для ЭВМ п поэтому указанные алгоритмы реализуются на любой итерации без вмешательства человека. [25]

Рассматривается задача итеративного решения полиномиальных уравнений с простыми нулями. Информация линейна и адаптивна. Доказано, что для любой итерации ф и любого числа k существует такой многочлен / с одними лишь простыми нулями, что первые k приближений, порожденные итерацией ф, аппроксимируют нуль а функции / не лучше, чем начальное приближение хй. Этот результат означает, что сложность любой итерации бесконечна в классе полиномиальных уравнений с простыми нулями. [26]

Характеристика первоначальной сходимости НСК алгоритма при различных размерах шага. [ Обработка цифровых сигналов, Дж. Дж. Прокис и Д. Дж. Монолакис, 1988 ]. [27]

Типично, что для достаточно точного представления коэффициентов используется 16 бит, причем 10 - 12 наиболее значащих бита используется для арифметических операций по выравниванию сигнала. Оставшиеся наименее значащие биты требуются для обеспечения необходимой точности процесса адаптации. Таким образом, масштабированные оцененные градиентные компоненты AsV обычно влияют только на наименее значащие биты на любой итерации. [28]

Страницы: 1 2