Многочисленный алгоритм

Cтраница 1

Многочисленные алгоритмы, подробно описанные в литературе [74, 107], не обеспечивают надежного расчета процесса разделения смесей в сложных колоннах, в особенности это относится к ширококипящим смесям. Отсутствие сходимости и неустойчивость решения объясняются накоплением ошибок при расчете, необходимостью увязки материальных балансов на тарелке питания и сложностью расчета нераспределяемых компонентов. [1]

Из многочисленных алгоритмов адаптивного сжатия данных значительный интерес представляют алгоритмы с однопарамет-рической адаптацией, имеющие простое аппаратурное решение, но и сравнительно меньший коэффициент сжатия. Если контролируемая функция характеризуется относительным постоянством от одного временного интервала к другому, то для поиска ее существенных ординат целесообразно использовать экстра-поляционную процедуру. При предсказании первого порядка уравнение экстраполяции представляется прямой линией, проведенной через две последние зарегистрированные информационные точки. Относительно этой прямой устанавливается зона допуска - апертура БО. Предсказанное значение для поступающих новых точек отсчета должно принадлежать этой прямой. Бели новая точка отсчета располагается в пределах ЕО от предсказанного значения, то эта точка является несущественной и не передается. [2]

Блок-схема обучения решающего правила при заданной. [3]

Для решения этой задачи разработаны многочисленные алгоритмы обучения. [4]

В проблематике, связанной с исследованием естественных языков, предложены многочисленные алгоритмы анализа; из них автору известны предсказывающий анализатор [9, 10], алгоритм анализа Кока [6], алгоритм анализа Сакаи [13] и алгоритм анализа Кея [8]; последний стоит ближе всего к алгоритму, приводимому в данной статье. Ни для одного из этих алгоритмов не даны определенные оценки времени анализа. [5]

Чтобы ЭЦВМ преобразовала эту информацию состояния в командную информацию, должны быть подготовлены и введены в запоминающее устройство машины многочисленные алгоритмы. [6]

Понятие времени запаздывания, введенное Гарднером [ 60J, широко используется в стандартной интерпретации данных МПВ главным образом благодаря тому, что многочисленные алгоритмы, основанные на использовании времен запаздывания, дают более точные результаты, чем если пытаться применить уравнения (3.30) - (3.47) для построения криволинейных преломляющих границ или границ неправильной формы. [7]

Округление. ( а нелинейная характеристика квантования. ( Ь функция плотности вероятности ошибки. [8]

Проблемы переполнения при использовании двоичных форматов с фиксированной запятой, последствия которых мы пытаемся облегчить с помощью усечения и округления возникают снова и снова, потому что многочисленные алгоритмы цифровой обработки сигналов включают огромное количество сложений и умножений. Это препятствие, особенно при аппаратурной реализации цифровых фильтров и БПФ, разработчикам удается обойти с помощью использования двоичных форматов с плавающей запятой. [9]

Дуальное управление было открыто и существенно развито А. А. Фельдбаумом на основе теории статистических решений. Рассматривая и создавая лично многочисленные алгоритмы оптимального управления, в которых дуальность была заложена конструктором, изобретателем ( или, как принято говорить, дуальность вводилась эвристически), А. А. Фельдбаум поставил вопрос: не является ли дуальность обязательным свойством любого алгоритма оптимального управления в условиях неопределенности. [10]

Алгоритм Лемпела-Зива широко используется при сжатии компьютерных файлов. Сжимающие и разжимающие программы ( утилиты) в операционной системе UNIX и многочисленные алгоритмы в операционной системе MS DOS являются воплощениями различных версий этого алгоритма. [11]

В учебнике подробно рассматривается математическое понятие алгоритма, рекурсивные алгоритмы и рекурсивные структуры данных, алгоритмы сортировки и поиска. Изложены основы теории сложности алгоритмов, задач, элементы теории формальных языков. Приведены многочисленные алгоритмы на языке Паскаль. Отдельная глава посвящена архитектуре компьютеров. Системы команд, организация вычислений, иерархия памяти рассматриваются в историческом развитии от первоначальных решений до перспективных разработок. Архитектурные решении поясняются на математических моделях. [12]

Матричное исчисление играет большую роль в решении ряда прикладных задач. На нем базируется, например, такой крупный раздел, как теория колебаний в электрических, акустических и механических системах, где фундаментельное значение имеют характеристические уравнения, собственные значения и собственные векторы. К задачам линейной алгебры сводятся многочисленные алгоритмы обработки экспериментальных данных, минимизации линейных форм, различные задачи теории прочности, упругости и пластичности. Матричное исчисление положено в основу математического аппарата квантовой и статической механики, квантовой физики, химии, радиоэлектроники. Одно из первых направлений в квантовой механике, заложенное Гейзенбергом, даже носило название матричной механики. [13]

Совершенно очевидно, что в табл. 8.1 содержится избыточная информация. Мы не затрагиваем здесь проблему кодирования, чтобы не запутывать простой по существу алгоритм. Детальное изложение процедуры заполнения дается в виде алгоритма 8.1. Сортировку, предусмотренную шагом 1, можно выполнять с помощью любого из многочисленных алгоритмов, описанных в литературе. Способ, применяемый для разрешения проблемы равенства, гарантирует размещение в соседних позициях сторон, точка соприкосновения которых образует максимум, причем первой из них идет сторона с положительным угловым коэффициентом. Поскольку значение у, поставленное в соответствие каждой границе, представляет собой большую координату концевой точки, равенство значений у для двух смежных границ означает наличие максимума. Специфика правила, используемого для разрешения проблемы равенства значений координат при сортировке, позволяет с помощью несложного геометрического доказательства показать, что проверка значений координат х не требуется. Шаги алгоритма 1 - 4 отводятся на формирование списка очередности и для каждого контура выполняются только один раз. На шагах алгоритма 5 - 9 происходит собственное заполнение. [14]

Систематически излагаются вопросы нелинейного программирования. Даются многочисленные постановки практических задач из области внешней торговли, решения уравнений регрессионного анализа, планирования производства, конкуренции и другие, укладывающиеся в схему нелинейного программирования. Рассматривается геометрическое и квадратичное программирование, оптимальное управление, вогнутость и выпуклость, теория Куна-Таккера, двойственность, необходимые и достаточные условия оптимальности, многочисленные алгоритмы. Имеется обширная библиография и большое количество упражнений. [15]

Страницы: 1 2