Аппроксимация - функция - распределение
Cтраница 3
 |
Эмпирическая функция поведения, которую нельзя аппроксимировать какой-либо теоретической функцией распределения.| Обработка функции поведения ( схема. [31] |
Это изменение в механизме пробоя, зависящее от напряжения, приведет к тому, что по мере увеличения напряжения вероятность пробоя вначале уменьшается, а затем вновь возрастает. Подобные результаты приводятся, например, Раскиным [93] ( рис. 2.5), однако это отклонение от монотонного роста не следует рассматривать как типичное для функции поведения. В большинстве случаев в относительно узком диапазоне различий в реализациях зависящей от напряжения смены механизма разряда не возникает. Если это подозрение подтверждается, то, естественно, аппроксимацию функций распределения выполнить невозможно. [32]
На рис. 1 и 2 показано пространственное распределение скорости реакций детекторов 51п ( п, п) и 58Ni ( п, р) и плотности потока тепловых нейтронов в композиции защиты. В целом сопоставление показывает удовлетворительное согласие расчетных и экспериментальных данных и, следовательно, возможность использования описанной методики учета воздушных неоднородностей при расчетах композиций биологической защиты реакторов. Причем необходимо отметить, что повышение точности расчета в результате использования аппроксимации функции распределения плотности потока нейтронов тремя векторами дает лучшее согласие результатов расчетов по программе АТИКА как с экспериментальными данными, так и с результатами расчета по ДОТ-1П. [33]
Возникает вопрос, сколько и каких условий нужно поставить для данной задачи при данных моментных уравнениях на каждом из участков границы. Очевидно, нельзя взять число условий просто равным числу моментов или порядку уравнений. Хорошо известно, например, что граничные задачи для уравнений Эйлера ставятся по-разному при до - и сверхзвуковых скоростях. Поэтому невозможно дать какой-либо универсальный рецепт. Необходимо для каждой аппроксимации функции распределения, для каждой новой системы моментных уравнений исследовать возможные постановки граничных задач. Так как моментные уравнения в подавляющем большинстве случаев сложнее уравнений Эйлера или Навье-Стокса, то легко представить сложность такого исследования. [34]
Таким образом, предлагаемая методика аппроксимации функций распределения погрешностей может быть применима при достаточно подробной информации о реальной функции распределения - надо знать класс распределения и значение его эксцесса. Это обстоятельство существенно ограничивает область применения предложенной методики. Кроме того, отсутствуют сведения о реальной стабильности значений эксцессов практически встречающихся распределений погрешности измерений. Все это заставляет считать, что методика аппроксимации функций распределения погрешностей измерений, изложенная в [ 33, представляет, скорее, теоретический, чем практический интерес. Во всяком случае, она, возможно, заслуживает дальнейшего изучения применительно к лабораторным измерениям. При технических измерениях необходимая для данной методики исходная информация практически недоступна, и даже если путем специального исследования в определенных условиях такую информацию получить, то трудно доказать, что в реальных условиях технических измерений она останется неизменной. Что касается указанной в [33] более высокой точности определения результатов расчетов по предлагаемым формулам, то при технических измерениях, как указано выше, она не сможет существенно повлиять на реальную точность конечных результатов расчетов. Поэтому методика аппроксимации функций распределения погрешностей измерений, предложенная в [33], вряд ли может применяться при технических измерениях. [35]
Таким образом, предлагаемая методика аппроксимации функций распределения погрешностей может быть применима при достаточно подробной информации о реальной функции распределения - надо знать класс распределения и значение его эксцесса. Это обстоятельство существенно ограничивает область применения предложенной методики. Кроме того, отсутствуют сведения о реальной стабильности значений эксцессов практически встречающихся распределений погрешности измерений. Все это заставляет считать, что методика аппроксимации функций распределения погрешностей измерений, изложенная в [ 33, представляет, скорее, теоретический, чем практический интерес. Во всяком случае, она, возможно, заслуживает дальнейшего изучения применительно к лабораторным измерениям. При технических измерениях необходимая для данной методики исходная информация практически недоступна, и даже если путем специального исследования в определенных условиях такую информацию получить, то трудно доказать, что в реальных условиях технических измерений она останется неизменной. Что касается указанной в [33] более высокой точности определения результатов расчетов по предлагаемым формулам, то при технических измерениях, как указано выше, она не сможет существенно повлиять на реальную точность конечных результатов расчетов. Поэтому методика аппроксимации функций распределения погрешностей измерений, предложенная в [33], вряд ли может применяться при технических измерениях. [36]
Страницы: 1 2 3