Кусочная аппроксимация

Cтраница 3

По найденной корреляционной функции строят кривую спектральной плотности. Для этого кривую корреляционной функции заменяют ломаной линией ( или используют иную кусочную аппроксимацию) и вычисляют после этого интеграл в (4.54) по участкам. [31]

Благодаря его использованию результирующие соотношения оказываются достаточно простыми и наглядно отражают физический смысл явлений, которые происходят в логарифмическом усилителе. Точность экспоненциальной аппроксимации не очень высока, и при необходимости ее увеличения может быть рекомендован метод кусочной аппроксимации, заключающийся в кусочной аппроксимации зависимости Кны ty ( Uaea) тремя отрезками: линейным, логарифмическим и квазилинейным. Разумеется расчетные соотношения при этом усложняются. [32]

Как видно из структуры полученных уравнений, для расчета однократного испарения непрерывной смеси необходимо иметь формулы для определения давления насыщенных паров компонентов в зависимости от температуры кипения их при нормальном давлении и температуре процесса. Функция распределения состава исходной смеси по температуре кипения компонентов должна быть также выражена аналитически в виде единой зависимости или путем кусочной аппроксимации. [33]

Другая проблема состоит в выборе решающего правила или, что тоже самое, математического вида разделяющей функции. На рис. 85 показана ситуация, когда задачу нельзя решить при помощи функции линейного вида. Необходима либо функция высшего порядка, либо ее кусочная аппроксимация. [35]

Такое рассмотрение удобно при выяснении физического смысла констант aiklm в формуле (3.7) исходя из способа кусочной аппроксимации. [36]

Недостаток спецпроцессоров такого типа заключается в значительном росте аппаратных затрат при повышении степеней полиномов в числителе и знаменателе аппроксимирующей рациональной дроби при реализации цели снижения методической погрешности. Причем реальный интерес спецщ щессоры с кодовым представлением аргумента вызывают при как минимум 16-разрядном коде результата, соответствующем возможностям микропроцессорной техники. В данной ситуации возможны различные пути снижения методической погрешности дробно-рациональной аппроксимации: дальнейшая рациональная, полиномиальная или кусочная аппроксимация с учетом уже полученного приближенного значения. [37]

Различие в поведении анизотропных тел при растяжении и при сжатии учитывается в этих двух группах критериев по-разному. Во второй группе критериев все напряжения подставляются по абсолютной величине, различное сопротивление растяжению и сжатию учитывается способом кусочной аппроксимации. [38]

Для получения требуемого СЧ xi в процессе решения задачи необходимо выбрать из равновероятной совокупности два числа. Из одного формируется адрес, по к-рому выбирается значение а / с соответствующим параметром аппроксимации. Сумма о - т - и является искомым числом. При использовании метода кусочной аппроксимации необходимо учитывать, что точность аппроксимации закона распределения внутри участков в большинстве случаев не одинакова для всей области определения моделируемой величины. Поэтому параметры преобразования выбирают так, чтобы обеспечить требуемую точность на рабочих участках. [39]

Эти примеры показывают, что интерполирование с помощью многочленов имеет смысл только при сравнительно небольших сегментах. Оно заслуживает внимания лишь в том отношении, что образует в некотором смысле основу для более приемлемых способов построения кривых по точкам. Однако не следует считать, что кусочно-многочленное интерполирование всегда дает результаты лучшие, чем интерполирование с помощью многочленов. Если область определения данных делится неудачно, то все преимущества кусочной аппроксимации полностью исчезают. [40]

Практически этот прием осуществляется следующим образом. При атом определяются также для каждого участка параметры аппроксимирующего выражения ( для линейной аппроксимации это - коэфф. Из одного формируется адрес, по к-рому выбирается значение я - с соответствующим параметром аппроксимации. Сумма я - Г ( - и является искомым числом. При использовании метода кусочной аппроксимации необходимо учитывать, что точность аппроксимации закона распределения внутри участков в большинстве случаев не одинакова для всей области определения моделируемой величины. Поэтому параметры преобразования выбирают так, чтобы обеспечить требуемую точность на рабочих участках. [41]

Еще более задача усложняется, если области пересекаются, например представляют собой два облака. Необходимо найти границы их взаимного проникновения. Очевидно, решить такую задачу с помощью одной разделяющей прямой невозможно. Необходима либо некоторая кривая, либо ее кусочная аппроксимация на основе касательных. [42]

Нелинейные четырехполюсники. [43]

Кроме того, они могут применяться как функциональные преобразователи. На рис. 7, а показано, что вид функциональной зависимости / / ( U) может изменяться с изменением управляющего напряжения. Точность воспроизведения может быть достигнута очень большой. Большой интерес представляет использование самой вольт-амперной характеристики варистора с коррекцией, приводящей ее к заданной функциональной зависимости. Такие схемы имеют небольшое число элементов, стабильны во времени, потребляют малые мощности; они широко используются в моделирующих установках постоянного тока и других счетно-решающих устройствах вместо функциональных блоков с кусочной аппроксимацией на диодах. [44]

В работе [33] изучены особенности этого метода при распространении его на анализы по ИК спектрам поглощения. Метод алгебраической коррекции фона был создан и применялся в анализах по спектрам поглощения в УФ и видимой областях спектра. Обычно для анализов в этих областях спектра, используется один спектральный интервал, сравнимый по величине с ширинами полос, используемых для анализа. При анализе многокомпонентных смесей по ИК спектрам поглощения аналитические полосы могут лежать в разных частях спектрального диапазона, размеры которого в сотни раз превосходят ширины полос в этой области. Это приводит к тому, что число используемых спектральных интервалов становится сравнимым с числом определяемых компонентов. В каждом спектральном интервале коррекцию фона необходимо проводить своим собственным аппроксимирующим многочленом. Аппроксимация фона в различных спектральных интервалах одним многочленом принципиально возможна, но из-за вероятных разрывов фона при переходе от одного интервала к другому потребовался бы алгебраический многочлен очень высокого порядка с числом членов, значительно превышающим число членов при кусочной аппроксимации фона. [45]

Страницы: 1 2 3