Cтраница 1
Линейный алгоритм [ serial algorithm ] - алгоритм, не содержащий ветвей и циклов; все элемены выполняются последовательно. [1]
Локально линейные алгоритмы LOKOP и SUMLOK строят линейные разделяющие поверхности в сферических окрестностях заданных точек. [2]
Изучаются оптимальные линейные алгоритмы с оптимальными точками информации и их погрешности. [3]
Рассмотрим теперь произвольный линейный алгоритм ф ( у) ( сгг /, саг /), где с, и с2 - вещественные числа. [4]
Использование изложенного линейного алгоритма предполагает, что предварительно на основе всей имеющейся информации выбран вид распределения / ( k / а), число пропластков N и параметры распределения ау в каждом из них. [5]
Существуют ли линейные алгоритмы с малым отклонением, оптимальные по точности. [6]
На практике линейные алгоритмы встречаются редко, например при расчете громоздких формул с большой точностью. [7]
Программа, описывающая линейный алгоритм; программа, не содержащая переходов. [8]
Функция predict использует линейный алгоритм предсказания, который точен, когда экстраполируется функция гладкая и осциллирующая, хотя необязательно периодическая. [9]
Детальное обсуждение сложности линейных алгоритмов по времени будет проведено в гл. Вдобавок сложность линейных алгоритмов по емкости невелика. [10]
Рассмотрим составление схем линейных алгоритмов на конкретных примерах. [11]
В отличие от линейных алгоритмов в разветвляющиеся алгоритмы входят условия, в зависимости от которых необходимо выполнить ту или иную серию команд. В циклических алгоритмах предусмотрено многократное выполнение серии одних и тех же команд. [12]
Обработка показаний по линейному алгоритму в случае ненадежных компонентов КИУ может привести к существенным ошибкам при неисправности отдельных приборов. Применение в УОИ нелинейных алгоритмов позволяет существенно снизить погрешности при отказе части компонентов. [13]
Поэтому нас весьма интересуют линейные алгоритмы, оптимальные или почти оптимальные по точности. [14]
ОТ, аппроксимация, оптимальные линейные алгоритмы, сплайны, п-поперечники Рассматривается задача аппроксимации для класса комплекснозначных функций, лежащего в гильбертовом пространстве с воспроизводящим ядром. Показано, чго линейным оптимальным по точности алгоритмом является интерполяционный сплайн. Рассматриваются точки оптимальной информации и взаимосвязи с л-поперечниками. Для некоторых пространств аналитических функций найдены в явном виде интерполяционные сплайны и оптимальные погрешности. [15]