Cтраница 3
Не входя в критику строгости и применимости этих приемов в различных случаях, мы видим, что все они требуют простых и удобных приемов для нахождения численных значений целой рациональной функции для заданных значений аргумента, и причем многократных. [31]
Другими словами, уравнение ( 11 60) характеризует зависимость математического ожидания условных дисперсий выходной случайной функции Y ( t) для заданного t относительно входной случайной функции X ( s) при заданных значениях аргументов от х ( s) при тех же значениях аргументов. [32]
Зависимость сохраняется и в том случае, когда передаточные функции звеньев I, II, IV взаимонезависимы. Она однозначно определяет функцию при заданных значениях аргументов. [33]
Например, при вычислении функции factorial ( 3) в соответствии с рекурсивным описанием нужно вычислить factorial ( 2), factorial ( 1) и factorial ( 0); в этом случае рекурсия имеет глубину в три уровня. Для факториальной функции глубина рекурсии при любом заданном значении аргумента видна сразу. Однако это - исключение, а обычно глубина рекурсии не является очевидной даже при простейших описаниях. Например, рассмотрим алгоритм Эвклида для вычисления наибольшего общего делителя ( НОД) двух положительных целых чисел. [34]
Например, при вычислении функции factorial ( 3) в соответствии с рекурсивным описанием нужно вычислить factorial ( 2), factorial ( 1) и factorial); в этом случае рекурсия имеет глубину в три уровня. Для факториальной функции глубина рекурсии при любом заданном значении аргумента видна сразу. Однако это - исключение, а обычно глубина рекурсии не является очевидной даже при простейших описаниях. Например, рассмотрим алгоритм Эвклида для вычисления наибольшего общего делителя ( НОД) двух положительных целых чисел. [35]
Таким образом, фиксируя значение Bi, огределяем не одно конкретное явление, а бесчисленное множество различных явлений. Следовательно, в новом понимании индивидуальный случай ( отвечающий заданному значению аргумента) - это не единственное явление, а бесконечная по численности группа подобных между собой явлений. В этом смысле можно сказать, что ноше переменные являются обобщенными и, соответственно, весь анализ приобретает обобщенный характер. [36]
Следовательно, условная плотность вероятности функции у ( t) относительно и ( t) будет также не гауссовой. Регрессия выходной случайной величины относительно входной случайной функции при заданных значениях аргументов в общем случае нелинейна, а корреляция функций и ( t) и у ( t) гетероскедастична. [37]
Подпрограмма FUNCTION YONE ( XONE, YX, N, COM, N1) выполняет линейную интерполяцию функции, дискретные значения которой вместе со значениями аргумента заданы в общем для всей табличной информации массиве YX. Интерполируемую функцию характеризует параметр N1, а N определяет число дискретно заданных значений аргумента и соответствующих им значений функции. Подпрограмма для значения аргумента XONE находит значение функции и присваивает его идентификатору YONE. Если значение XONE выходит за границы заданного диапазона изменения аргумента, то программа прекращает работу и печатает сообщение: ВЫХОД ЗА ГРАНИЦУ МАССИВА, что обеспечивается текстовой переменной СОМ. [38]
Задачи построения регрессии возникают при восстановлении количественных зависимостей. Предполагается, что значения восстанавливаемой зависимости могут быть измерены непосредственно при заданных значениях аргумента. Измерение происходит с помехой, вообще говоря, заранее неизвестной. [39]
При размещении таблиц в ЗУ ЭВМ значения каждого аргумента располагают в виде упорядоченного массива. Выбор из таблицы заключается в том, что в таких массивах находят заданные значения аргументов ( или значения, соседние с заданными), а затем по номерам ячеек, хранящих значения этих аргументов, или по др. признакам, к-рые могут быть, напр. В нек-рых случаях структура табл. может быть упрощена исключением из нее одного или неск. [40]
Предметом изучения в геостатистике служит исследование дисперсии результатов разведки ( Dg) как функции от перечисленных аргументов. Конечной целью этого изучения является, во-первых, отыскание таких оценок ф, которые при заданных значениях прочих аргументов минимизировали бы дисперсию DE и, во-вторых, нахождение таких параметров разведочных сетей [ А ] и проб В, которые при известных параметрах изменчивости ( С), допустимой дисперсии De и принятом виде оценки ( ф) минимизировали бы издержки на разведку месторождения. [41]
ГРУППЕ используются как предикаты, которые являются истинными, если в указанных отношениях присутствуют кортежи с заданными значениями аргументов. [42]
Во внешнем цикле, кроме того, изменяется ячейка 0005, второй адрес которой увеличивается на единицу. Команда 0407 передает управление ячейке 0401 до тех пор, пока не будет обеспечено вычисление полинома при всех заданных значениях аргумента. [43]
В математическом обеспечении ЭВМ используются различные способы введения информации о нелинейностях. При аналитическом задании нелинейности в рабочую часть программ непосредственно вводится аналитическая зависимость, аппроксимирующая данную нелинейность, и при решении какой-либо задачи происходит обращение к этой зависимости и вычисление с ее помощью значения функции для заданного значения аргумента. [44]
И все же существует возможность усилить понятие выполнимости до финитного понятия эффективной выполнимости. Для этого необходимо: 1) выполнимость с самого начала определять как выполнимость в области цифр, 2) от определений логических функций требовать, чтобы они давали способ фактического вычисления истинностных значений этих функций при заданных значениях аргументов и 3) применять финитную интерпретацию кванторов. [45]