Cтраница 2
В этой главе при описании вопросов проектирования математического обеспечения подсистемы контроля наибольшее внимание будет уделено задачам определения значений технологических параметров и показателей работы производства, которые реализуются с использованием описанных в третьей главе алгоритмов ПОИ и РП. [16]
Естественно попытаться разложить общую задачу планирования и управления ХТС на части, каждая из которых формулируется как задача определения значений группы переменных, существенно отличающихся частотными характеристиками от переменных других групп. [17]
Кроме того, иногда необходимо выяснить влияние того или иного параметра на изменение значений этих корней. Задача определения значения корней, как известно, не имеет общего аналитического решения при порядке уравнения, превышающем четвертый. В то же время порядок характеристического уравнения, определяющего современные системы регулирования, оказывается более высоким. Для решения подобных задач удобно применять элементы моделирующей и вычислительной техники. [18]
С дальнейшим изменением кри терпя процесс оказывается автомодельным в том смысле, что явления, описываемые этим критерием, остаются себе подобными при любых его значениях, когда оно становится несущественным для процесса. Возникает задача определения значений критериев, при которых их можно считать выродившимися. [19]
Рассмотрим задачу определения значения случайной величины по данным значениям другой величины. Пусть Y - случайная величина, значения которой требуется определить, к - известная величина, которая может представлять собой наблюденное значение некоторой случайной величины X или заданное значение некоторой переменной. Как х, так и Y могут быть скалярными или векторными величинами. [20]
Рассмотрим задачу определения значения случайной величины по данным значениям другой величины. Пусть Y - случайная величина, значения которой требуется определить, х - известная величина, которая может представлять собой наблюденное значение некоторой случайной величины X или заданное значение некоторой переменной. Как ж, так и Y могут быть скалярными или векторными величинами. [21]
Наиболее просто задача определения значений х и рт решается в случае, когда кроме выходных углов решеток аг и р2 заданы углы рх и аа. [22]
По существу мы всегда табулируем функции - является ли это табулирование результатом простых вычислений или физических наблюдений. Табулирование приводит к задаче определения значений неизвестной функции в точках, расположенных между точками, приведенными в таблице. [23]
Итак, вводя модель в память компьютера, следует прежде всего помнить, что с ней придется работать. Пользуясь аналитической моделью, мы задачу управления сводим к чисто математической ( точнее, вычислительной) задаче определения значения некоторых интересующих нас переменных, которые характеризуют будущее управление объектом. Очевидно, что для решения такой вычислительной задачи не нужно знать, какой именно смысл имеют те или иные параметры и переменные модели. И лишь получив ее мнимое значение, мы начинаем беспокоиться, да и то только в том случае, если по мысли задачи х - реальная величина. [24]
Полюсы а и т на рис. 3.7 6 условно назовем антеннами источника и приемника. Задача определения значений частичных емкостей в такой системе может быть сведена к менее сложной задаче определения значений потенциальных коэффициентов. [25]
Простейшим примером ППП является подпрограмма вычисления какой-либо математич. Частной задачей из класса в данном случае является задача определения значения функции для заданных значений аргументов. Вместо того чтобы программировать вычисление функции для каждого значения аргумента, поручителю достаточно ввести в ЭВМ нужное значение и вызвать подпрограмму. Библиотеки стандартных подпрограмм исторически образовали первое поколение ППП. Примером более сложного ППП является программа вычисления определенного интеграла. Помимо обычных числовых параметров - пределов интегрирования и точности - аргументом является также формула подин-тегральной функции, к-рая записывается на специальном входном языке ППП. В этом случае ППП имеет в своем составе препроцессор, осуществляющий перевод заданной формулы во вспомогательную подпрограмму, к к-рой обращается основная программа интегрирования. [26]
Предположим, что производные df / dy, df / dz, dg / dy, dg / dz существуют во всем интервале интегрирования. Решение этой системы содержит две постоянные интегрирования, и, следовательно, нужны два дополнительных условия, чтобы определить эти константы. Если значения у и z указаны при одном и том же значении независимой переменной tu, то система будет иметь единственное решение. Задача определения значений у и z для ( будущих) значений / / называется задачей Коши. [27]
В этом случае возникает задача интерполирования функций двух переменных. Задача интерполирования функций двух переменных является более громоздкой по сравнению с соответствующей задачей для функции одной переменной. Интерполяционный полином, построенный для функции двух переменных, имеет сложную формулу и очень неудобен для практического применения. Поэтому целесообразно для решения задачи определения значения функции f ( x y) для промежуточных значений аргумента использовать метод последовательного интерполирования по каждой переменной отдельно. Этот метод может использовать любую из интерполяционных формул, выведенных для интерполирования функций одной переменной. [28]
Обычно не удается установить какой-то один достаточно общий показатель, эффективности ВС, который бы удовлетворял этим требованиям. В связи с этим возникает проблема множественности показателей эффективности. От количества используемых для оценки эффективности ВС показателей зависит число параметров множеств Ln, Lc, Ly, участвующих в формировании их значений. Однако наряду с этим существенно усложняется задача определения значений показателей эффективности и особенно законов их распределения, если это величины случайные. [29]