Методы достижения компромисса

Общепринятая модель основана на том, что количество вещества прямо пропорционально отклику датчика. Если допустить, что все необходимые условия для сохранения этой пропорциональности соблюдены, то полученная оценка логически справедлива. При прямом методе обработки для получения оценки нужно просто умножить полученное значение на коэффициент пропорциональности. Два разных наблюдения должны, всего вероятнее, дать две разных оценки, и более полная модель даст возможность определить окончательную ошибку, вызванную специфической причиной. При графическом анализе для получения оценки на основании ряда наблюдений строится прямая линия. Методом минимаксного оценивания определяется наилучшая прямая линия путем уменьшения максимальных отклонений. Этот метод требует по меньшей мере трех точек и не рационален в тех случаях, когда исследователь использует главным образом наблюдения с максимальными отклонениями. При исиользовании метода наименьших квадратов сумма квадратов абсолютных отклонений сводится к минимуму наблюдения взвешиваются в соответствии с обратной величиной их стандартных отклонений. Метод наибольшей вероятности более сложен, но в случаях, когда ошибка подчиняется закону распределения Гаусса, он дает те же результаты, что и метод наименьших квадратов. Этот метод можно неограниченно применять и для случаев с другими видами распределений. Основной особенностью байесовского метода, как уже упоминалось, является распределение истинных величин относительно измеренного наблюдения, а не распределение измерений относительно истинной величины [9]. Процедура вычислений при этом методе еще более сложна и утомительна. Выбор метода заключает в себе компромисс между сложностью математических расчетов и достижением желаемой точности результатов. [c.569]

Справедливо, что предположение, лежащее в основе теории двух потоков Кубелки — Мунка, никогда полностью не выполняется для реальных покрытий, окрасок, бумаг или пластмасс в условиях, как их видит потребитель. Однако, несмотря на споры вокруг этого вопроса, погрешности прогнозирования цветового соответствия, выполненного на базе теории Кубелки — Мунка, часто весьма незначительны. Нужно ли в этом случае создавать более точные модели Нужно ли использовать простую модель в качестве первого шага и заканчивать методом проб и ошибок Абсолютная истина, как правило, слишком сложна, что снижает ее практическую значимость. Если истина труднодоступна, весьма вероятна неудача в ее достижении. Каждое предприятие должно найти компромисс между простотой и точностью. В частности, следует отвергнуть систему, которая при высокой стоимости всегда находит рецептуру для желаемого цвета, хотя и со столь малыми погрешностями, что их невозможно измерить. Слишком точный цвет может быть слишком дорогим, чтобы быть хорошим [342]. [c.507]

Существуют следующие методы достижения компромисса при решении задач управления водохозяйственными системами. [c.227]

Сложнее вопрос о точности модели решается при отсутствии экспериментальных данных, это именно тот вопрос, который особенно важен при решении задач проектирования. В настоящее время не существует готовых математических или логических методов контроля точности моделей. Практические методы разрабатываются индуктивно на основе обобщения опыта моделирования и имеют форму эвристических рекомендаций, которые, в общем-то, не гарантируют оптимальности построенной модели. Стратегия поиска оптимальной по сложности и точности математической модели может быть следующей. В результате анализа исходных предпосылок создается полный математический образ проектируемого процесса в виде ППП. При выполнении программ производится оценка результатов, их соответствие ограничениям, количественным и качественным характеристикам проекта. При несоответствии результатов проектирования заданным требованиям создается новый образ процесса, который оценивается аналогично. Альтернативой такому подходу является создание упрощенного образа процесса, который будет усложняться по мере оценки результатов проектирования. Усложнение будет проводиться до тех пор, пока не выполнятся все требования, предъявляемые к проекту, или не исчерпаются ресурсы проектирования (программное обеспечение). В последнем случае решение о дальнейших действиях принимает пользователь. Развиваемые в работах [10—13] практические принципы достижения компромисса между сложностью и точностью моделей основаны именно на таком подходе. Основным при этом является принцип наименьшей сложности, в соответствии с которым рациональным выбором модели Т считается такой, что [c.263]

Очевидно, что требования для статистической точности и (или) пространственной разрешающей способности, с одной стороны, и для скорости сканирования, с другой, противоположны и трудность достижения допустимого компромисса между этими противоположными требованиями представляет специфический для данного метода недостаток. В качестве примера рассмотрим следующий практический случай разделение хроматограммы менее чем на 900 участков (т. е. матрица 30 X 30) не дает удовлетворительного решения для многих целей. При регистрации статистически значимого числа импульсов на участок практически нельзя считать каждый участок в среднем менее 1— 1,5 мин. Таким образом, общее минимальное время [c.168]

В хроматографии сделана попытка достижения условий максимального разрешения компонентов пробы без избыточно больших удерживаемых объемов наиболее сильно удерживаемого компонента. Вообще целью является достижение больших различий в удерживаемых объемах и узких пиков за умеренный промежуток времени. Добиться этого экспериментально можно путем нахождения компромисса между влиянием множества факторов, таких как выбор неподвижной фазы, ее количество, температура, скорость подвижной фазы и длина колонки. Для одной пары хроматографических пиков оптимальные условия обычно могут быть установлены методом проб и ошибок. Однако многие хроматографические разделения проводят с большим числом компонентов, и среди них возможны несколько трудноразделяемых пар. Единственный набор условий анализа не позволяет даже приблизиться к оптимальному разрешению всех пар компонентов. [c.526]

Диапазон приложений метода применительно к химическим установкам может простираться от анализа небольших подсистем до исследования функционирования всего производства в целом. Так как метод графический, то он обладает ясностью, присущей любому графическому представлению, и поэтому сложности системы могут быть часто полностью поняты. Анализ дерева неполадок полезен, в частности, для проектной оценки прочности и надежности, при сравнении альтернативных вариантов, при определении приемлемых компромиссов, при анализе множественных неполадок или простых неисправностей в сложных системах. Он может быть использован как вспомогательное средство в выполнении операций по срочной ликвидации отказов, для гарантирования успешного достижения намеченной цели и в предотвращении аварийных происшествий на производстве, так как позволяет предвидеть оплошности и упущения в управлении производством и ведении технологического процесса. Кроме того, его можно применять для расследования причин повреждений, ухудшения качества продукции, снижения уровня показателей процесса в целом и т. п., и при этом определять не только признаки, но также первопричины и источники этих событий, слабости в управлении системой, приведшие к этим событиям. Можно рассмотреть такие фазы технологического процесса, как остановка реактора, его пуск и нормальная работа, с учетом тех неполадок, влияние которых передается от одной фазы к другой. [c.286]

Как указывалось ранее, биолог должен выбрать компромисс между свойствами образца и условиями, в которых должен проводиться анализ. Оказывается, компромисс за счет рабочих характеристик приборов дает малый выигрыш, и это означает, что мы должны внимательно рассматривать способы препарирования биологического материала. Большая часть разработанных процедур основывается на методах, используемых в просве-чиваюш,ей электронной микроскопии. Это неоптимальное наследие, так как просвечивающая электронная микроскопия полагается на адекватную сохранность макромолекул, в то время как в рентгеновском микроанализаторе определяются элементы и он, таким образом, лучше всего подходит для анализа неорганических материалов. Тщательные исследования, проведенные в работе [184], показывают, что на всех этапах стандартных гистологических методов имеют место огромная потеря и перераспределение почти всех элементов. Потеря вещества также далеко неоднородна, например, большое количество калия удаляется, а количество удаляемого фосфора различно и зависит от строения ткани. Концентрации элементов, которые могут быть введены в ткань в процессе препарирования, должны быть одинаковы. Методы препарирования при рассмотрении делятся на две группы (проводимые при обычной температуре и проводимые при низкой температуре) и представлены в поряде проведения процедуры препарирования от лживого объекта до образца, исследуемого внутри рентгеновского микроанализатора. Мы кратко обсудим высокотемпературный метод препарирования — микроозоление . Для достижения необходимого представления о состоянии и перспективе методов препарирования мы в первую очередь рассмотрим виды аналитических исследований в применении к биологическим системам, типы исследуемых образцов, а также стратегию и критерии препарирования. [c.267]

Разделение методом препаративной ЖХ имеет по крайней мере пять независимых элементов чистота, количество, время, трудность разделения и стоимость (рис. 1.2). Несомненно, что для достижения оптимального результата каждый из этих элементов должен быть выбран на основе компромисса. Ниже мы кратко рассмотрим каждый из них. Далее в этой главе мы более глубоко проанализируем их взаимодействие. [c.14]

Первой и самой главной целью является достижение желаемого разделения вторая цель — оптимизация коэффициента разделения третья (в иерархии целей, которые управляют выбором неподвижной фазы в препаративной ЖХ)—сведение к минимуму цены и трудностей работы. Многие смеси могут быть разделены в нескольких ЖХ-системах. Если имеется такой выбор, экономические и эксплуатационные соображения могут окончательно определить, какую систему следует выбрать. С другой стороны, ряд методов выделения никогда не бывает оптимальным, так как свойства образца могут обусловить критический компромисс между различными параметрами системы. В этих случаях каждая попытка выбрать неподвижную фазу основывается главным образом на ее способности приводить к оптимальному разделению. Если нет предварительного опыта, которым можно было бы руководствоваться, то используйте обзор по доступным материалам для насадок, например [7], и обратитесь к литературе, чтобы выбрать материал, соответствующий требованиям схемы разделения. Кроме стоимости первоначальной покупки не забудьте учесть стоимость рабочей силы и материалов, необходимых для заполнения колонки и ее уравнове-ишвания, учтите стабильность насадки и частоту и стоимость регенерации или замены используемой насадки. Целесообраз- [c.70]

Из уравнения (5.33) следует, что с ускорением развертки или с уменьшением концентрации ухудшается соотношение фарадеевского тока и тока заряжения. Для аналитической работы типичны скорости развертки в интервале от 20 мВ/с до нескольких В/с. Более низкий уровень скоростей развертки позволяет использовать для регистрации кривых двухкоординатные самописцы, меньше вносит осложнений, обусловленных омическим падением потенциала, и обеспечивает наиболее благоприятное соотношение фарадеевского тока и тока заряжения. Однако при скорости развертки 20 мВ/с в случае КРЭ dAldt уже нельзя считать равным нулю, и с этим электродом часто используют скорости развертки около 100—200 мБ/с. Такой интервал скоростей развертки обеспечивает приемлемый компромисс в достижении характеристик, близких к оптимальным. В этих условиях выигрывается приблизительно один порядок значения предела обнаружения по сравнению с результатами обычной постояннотоковой полярографии. Таким образом, в водных средах методом вольтамперометрии с линейной разверткой потенциала и с использованием ртутных электродов можно определять концентрации в интервале до 10 —10 М для электродных процессов типа А+пе В. [c.375]

Использование химических препаратов привело к необходимости введения долгосрочной политики управления средой оби-( тания, предназначенной увязать запросы человека с возможностями экосистем. В прошлом только требования рынка определяли экономический уровень эксплуатации и никто не считался с ущербом, наносимым среде обитания. Сейчас для достижения наилучшего компромисса между потребностями человека и тем, как они отразятся на экосистеме, используют метод анализа влиянйя на окружающую среду и другие подобные методы.. [c.9]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология