Cтраница 4
В [84, 85] показано, что непосредственное использование приближенных алгоритмов, описанных в разд. Полученные верхние оценки битовой сложности в основном определяются арифметической сложностью и слабо зависят от длины чисел. [46]
Уравнения (3.4.32) и (3.4.36) выражают, следовательно, приближенные алгоритмы для дискретной нелинейной фильтрации методом условного среднего и для дисперсии ее ошибки. [47]
Большое внимание уделено точным формулировкам излагаемых утверждений, а также численным и приближенным алгоритмам построения управления, рассмотрению разнообразных реальных примеров управляемых систем, в том числе и с использованием ЭВМ. Этим примерам отводится особая роль. Они не только иллюстрируют основные утверждения и алгоритмы, но и способствуют выработке навыков при построении моделей изучаемых явлений и разъяснению качественных особенностей различных классов систем управления, а также использованию изложенных результатов при исследовании конкретных систем. [48]
Рассмотрим семантический функционал, используемый на уровне физической оптимизации в приближенном алгоритме определения оптимального СРП, основанном на следующем ниже утверждении и следствии из него. [49]
Нетрудно понять причину, в силу которой желательно иметь такие оценки погрешностей приближенных алгоритмов. Даже если конкретная оценка погрешности не столь сильна как хотелось бы, тем не менее весьма разумно начать решение задачи с простого алгоритма, имеющего такую оценку погрешности, а затем улучшить ее, пользуясь более совершенными эвристиками и методами оптимизации. Естественно, наибольший интерес для нас представляет, в какой степени наш алгоритм на практике будет приближен к оптимальному. [50]
Для определения k ( x, у) используем пятизонную аппроксимацию и описанный выше приближенный алгоритм решения задачи идентификации. Как видно, за первые 10 лет показатели разработки для этих двух совершенно-различных участков совпадают. [51]