Cтраница 3
Рассмотрим один из алгоритмов градиентного типа, аналогичный детерминированному итеративному алгоритму градиентного поиска. В общем случае градиент реализации Vtz ( X, А) невозможно получить, но сами реализации w ( X, А) могут быть получены, В этом случае на помощь приходят поисковые алгоритмы. [31]
С помощью вычислительных блоков в MathCAD Pro реализован широкий спектр численных итеративных алгоритмов нахождения решений. При использовании вычислительных блоков для решения различных задач, следует учитывать несколько общих правил, которые касаются особенностей структурного построения вычислительных блоков, и выполнение которых служит необходимым условием достижения искомого результата. [32]
Рассмотрим один из алгоритмов стохастической аппроксимации градиентного типа, аналогичный детермированному итеративному алгоритму градиентного поиска. В общем случае градиент реализации yw ( X, А) невозможно получить, но сами реализации w ( X, А) могут быть получены. В этом случае на помощь приходят поисковые алгоритмы. [33]
Теперь ДТКЗ записана в форме уравнений (6.2.1), (6.2.2), и итеративный алгоритм ее решения можно получить, применяя квазилинеаризацию. [34]
Если же ФС имеет обратные связи, то это приводит к итеративному алгоритму либо типа1 (4.18), если итерируется полный сигнал, либо обычного типа с итерациями до сходимости для каждого мгновенного значения сигнала. В обоих случаях алгоритмы расчета переходных процессов-практически не отличаются от алгоритмов расчета статических временных диаграмм, за исключением вида компонентных уравнений. [35]
Рассмотрите, какие бы вы предприняли действия в следующей ситуации: применяя итеративный алгоритм для решения нелинейной задачи ( 4) - ( 5) из разд. [36]
Развитие таких систем привело к разработке и все более широкому использованию в практике итеративных алгоритмов, в которых после i - ro эксперимента получают приближенное решение и уточняют его по результатам следующего ( г 1) - го эксперимента. При этом, начиная с первого опыта, в распоряжении исследователя или системы управления имеется нужная характеристика, которая постепенно уточняется. Если характеристики объекта изменяются, то устройства определения характеристик следят за этими изменениями. [37]
В теореме 8.1 доказано, что детерминированные стековые читающие преобразователи транслируемы в класс локально-конечных бэктрекинговых итеративных алгоритмов. В случае групп бэктрекинг реализуется явно, через обратные переходы. Поэтому, учитывая вышесказанное и теорему 9.6, получаем необходимое утверждение. [38]
Для нестационарной задачи ( случай учета динамики изменения полей нефтенасыщенности и давления) предложен оригинальный итеративный алгоритм поиска оптимальных управлений, основанный на методе локальных вариаций. Вопрос сходимости предложенного алгоритма остается открытым. [39]
Условия его сходимости даются, например, теоремой 5.2. Процесс, 6.21) является новым итеративным алгоритмом декомпозиции для блочной задачи линейного программирования. [40]
Уравнение S 52 для производящей функции, как будет сейчас показано, позволяет значительно упростить итеративный алгоритм. [41]
Для отыскания вектора Л, удовлетворяющего условию ( 87), используются алгоритмы, называемые вероятностными итеративными алгоритмами. Применяемые в стохастических задачах оптимизации, когда значение критерия эффективности является случайной величиной, вероятностные итеративные алгоритмы можно разбить на три основные группы. [42]
При определении аппроксимирующей кривой по критерию максимальной ошибки приходится решать задачу линейного программирования либо использовать какой-либо еще итеративный алгоритм. Таким образом, достижение оптимальной аппроксимации может потребовать значительного объема вычислений, в связи с чем наблюдается рост популярности субоптимальных эвристических алгоритмов. Наибольшую важность имеет задача, которая практически не поддается решению строго математическими средствами - речь идет об аппроксимации с помощью сплайна с переменными узлами. [43]
Выбирая различные координирующие функции Ft ( ог) и различные алгоритмы решения задачи (3.2), можно сконструировать большое число итеративных алгоритмов координации. Приступим к изложению таких алгоритмов. [44]
Для решения сформулированной задачи оптимизации могут быть использованы регулярные итеративные алгоритмы, если оценка критерия является неслучайной величиной, и вероятностные итеративные алгоритмы, если опенка критерия случайная. [45]