Cтраница 1
Алгоритм исключения из сети синхронизирующей заявки включает в себя следующие действия. [1]
Алгоритм исключения Гаусса, реализуемый формулой (1.8), легко выполняется на ЭВМ; он лежит в основе многочисленных программ анализа электрических цепей. [2]
Алгоритм исключения неизвестных, рассмотренный в гл. [3]
Алгоритм исключения Гаусса решения системы АхЬ представляет собой конечный, или прямой метод. В конце вычислений получается точный ответ, если оставить без внимания ошибки округления. Итерационные методы решения АхЬ являются бесконечными методами и вычисляют только приближенные ответы. [4]
Измените алгоритм исключения Гаусса - Жордана, описанный в упр. Постарайтесь сделать так, чтобы операции перестановки строк и столбцов, описанные в шаге ( Ь), были эффективными. [5]
Докажите, что алгоритм исключения для сбалансированных по высоте деревьев может потребовать до hJ2 ] вращений и двойных вращений, но не больше. [6]
Ниже предлагается модификация алгоритма исключения зависимых переменных, позволяющая обойтись без процедуры подбора множителей К. [7]
В литературе описано много алгоритмов ленточного исключения. Тырнау ( 1963) в своей работе привел один такой алгоритм, где ведущий элемент выбирается по столбцам. Было, однако, установлено ( By и др., 1973), что выбирать ведущий элемент в задачах по моделированию пластов по столбцам или по строкам не обязательно. В приложении В представлена программа GBAND для решения ленточных уравнений без выбора ведущего элемента. [8]
Формальная последовательность действий в алгоритме исключения зависимых переменных применительно к задаче НП будет приведена ниже. [9]
Окончательным результатом этой главы будет алгоритм исключения, который настолько эффективен, насколько это возможно. Это именно тот алгоритм, который постоянно используется на практике в многочисленных приложениях. И в то же время использование матричных обозначений ( матрица коэффициентов, матрицы, осуществляющие каждый шаг исключения или перестановку строк, окончательные треугольные сомножители L и U) является одним из основополагающих моментов всей теории. [10]
Матрица сечений строится с использованием алгоритма исключения Гаусса-Жордана с выбором опорных элементов по столбцам. [11]
С учетом замечаний 1 и 2 алгоритм исключения зависимых переменных может быть использован и в этом случае. [12]
X - переменные), применяя алгоритм исключения методом Гаусса. Далее дается описание алгоритма. [13]
Заметим, что столбец свободных членов при алгоритме исключения подвергается таким же преобразованиям, как и любой столбец коэффициентов. [14]
Так же как нулевой ведущий элемент требует теоретического изменения алгоритма исключения, очень маленький ведущий элемент требует его практического изменения. А именно, если не известно заранее, что обычный алгоритм исключения работает хорошо, вычислительная машина должна сравнить каждый ведущий элемент со всеми другими возможными ведущими элементами этого столбца. Затем она должна переставить строки матрицы так, чтобы наибольший из них по модулю стал новым ведущим элементом. Такой алгоритм называется частичным выбором ведущего элемента. [15]