Cтраница 4
ОТ, аппроксимация линейных функционалов, оптимальные линейные алгоритмы Рассматривается задача аппроксимации линейного функционала для некоторого класса скалярных функций, лежащего в гильбертовом пространстве с воспроизводящим ядром. Изучаются оптимальные линейные алгоритмы. Рассмотрены приложения к задаче интегрирования. [46]
Рассматривается задача интегрирования для класса скалярных аналитических функций. Изучаются оптимальные линейные алгоритмы, получены оценки сверху на их погрешности. [47]
По данному признаку современные системы компьютерного тестирования можно разделить на линейные и адаптивные. При линейном алгоритме набор заданий в тесте определен заранее. В случае адаптивного тестирования система отбирает задания в зависимости от предыдущих ответов, подстраивая тест к уровню тестируемого. Иногда встречаются смешанные варианты, когда одна часть теста линейная, а другая адаптивная. [48]
Детальное обсуждение сложности линейных алгоритмов по времени будет проведено в гл. Вдобавок сложность линейных алгоритмов по емкости невелика. [49]
В § 4 приводится ( пример 4.1) линейная задача, для которой не существует линейного оптимального алгоритма. В теореме 4.1 мы строим линейный алгоритм, погрешность которого отличается от погрешности оптимального по точности алгоритма не более чем в с раз. В заключительном параграфе изучается связь между оптимальными линейными алгоритмами, использующими линейные информационные операторы кардинальности не выше п, и линейными / г-поперечниками по Колмогорову. [50]