Cтраница 1
Примеры ингерпо Линейная и куб. [1] |
Наиболее подходящим алгоритмом вычисления является алгоритм Невилля. Из процедуры интерполяционного подразделения вовсе не следует, что отсчеты исходного сигнала должны быть равноотстоящими. [2]
Классификаций уравнений. [3] |
Выбор подходящего алгоритма для решений уравнений зависит от характера рассматриваемой задачи. Задачи, сводящиеся к решению алгебраических и трансцендентных уравнений, можно классифицировать по числу уравнений и в зависимости от предполагаемого характера и числа решений. На рис. 2.1 представлена схема классификации уравнений. Одно уравнение будем называть линейным, алгебраическим или трансцендентным В зависимости от того, имеет ли оно одно решение, п решений или неопределенное число решений. [4]
Выбор подходящего алгоритма для решения той или иной задачи на собственные значения определяется типом собственных значений, типом матрицы и числом искомых собственных значений. [5]
Поскольку начинающий программист при поиске подходящего алгоритма часто испытывает затруднения, при выборе упражнений учитывалась их полезность как в плане программирования, так и в плане приложений. В связи с этим вторая глава посвящена целым числам, третья и четвертая - численному анализу, пятая - элементарной статистике, шестая - финансовым расчетам. [6]
Схема моделирования. [7] |
Для решения поставленной задачи с помощью подходящего алгоритма ( последовательности однозначных инструкций, выполнение которых влечет решение за конечное время), мы построим новый граф, имеющий минимальный общий вес, в котором все шесть городов будут соединены дорогами. [8]
Перечислим теперь основные операции, для которых нужны подходящие алгоритмы. [9]
Параметры такой модели могут быть вычислены с помощью подходящего алгоритма, разработанного в математической статистике. Наиболее распространен, как мы уже отмечали, метод наименьших квадратов. [10]
ХТС с многостадийной структурой. 222. [11] |
Здесь нам хочется подчеркнуть, что сам процесс математического моделирования и выбора подходящего алгоритма оптимизации можно значительно улучшить, если решать проблему с учетом существующих подсистем в составе ХТС. [12]
Использование модульной структуры ППП позволяет в целом ряде случаев поставить конструктивно вопрос о выборе наиболее подходящего алгоритма среди имеющегося их множества для решения заданной потребителем одной или нескольких задач. Кроме того, программные модули могут быть также по-разному реализованы, и выбор наилучшего варианта программной реализации также является важной задачей системного обеспечения пакета. С учетом сложной зависимости процесса выбора наиболее подходящего алгоритма для решения задачи с помощью ППП от перечисленных причин нередко имеет смысл предусмотреть в пакете возможность решения задач такого типа. [13]
При наличии модели, отражающей связи между переменными оптимизируемого объекта, следует подготовить задачу к решению с помощью подходящего алгоритма О. [14]
Программы, написанные на Сноболе 4, выполняются довольно медленно, но гибкость этого языка может позволить использование более подходящих алгоритмов, чем алгоритмы, реализуемые на Фортране. [15]