Основные аппроксимации

Напомним, что функция должна отображать состояния в состояния Л (Е) = Е. Основная идея при определении того, что мы хотели бы иметь в качестве Е, связана с аппроксимационной решеткой. Во-первых, в рассматриваемой ситуации мы предполагаем, что компьютер всегда использует входные данные для увеличения своей информации или по крайней мере никогда не использует входных данных, чтобы уничтожить какую-либо информацию. (В последнем случае мы приходим к совершенно другой проблеме. Было бы интересно знать, хотя бы теоретически, что делать в таком случае, но я этого не знаю.) На языке аппроксимаций можно сказать более точно Е С. (Е). Во-вторых, Д+ (Е), конечно, должно сообщать не меньше, чем утверждение Л, т. е. Т е1(Л) С. Л" " (Е). В-третьих, и последнее, мы, очевидно, хотим, чтобы Л (Е) было минимальным искажением Е, которое представляет Л как по меньшей мере Истина . Минимальное искажение — это прекрасное выражение Куайна, но, используя аппроксимационную решетку, можно придать смысл тому, что раньше было не более, чем простая метафора. А именно мы хотим, чтобы [c.247]

Настоящая книга в основном посвящена разработке модели ступени центробежного компрессора, которая является ключевой при создании модели компрессорной системы и позволяет рассчитать ее характеристики при сжатии реальных газов с различными термодинамическими свойствами для различных режимов работы и способов регулирования производительности. Особенно большое значение это имеет при проектировании центробежных компрессоров для химической и нефтеперерабатывающей промышленности, где используются смеси реальных газов произвольного состава. Для полученных алгоритмов разработана и отлажена на ЭВМ система процедур для расчета термических и калорических параметров реальных газов, которая используется при обработке опытных данных и математическом моделировании характеристик центробежных компрессоров. Приведены эффективные методы аппроксимации и интерполяции для использования опытных данных в математической модели. В виде отработанных программ они могут сразу применяться в расчетной практике. [c.4]

Создание всего комплекса моделей представляет собой сложную задачу, которую невозможно выполнить в одной работе, особенно если принять во внимание многообразие компрессорных систем, применяемых в различных отраслях промышленности. Синтезу характеристик многоступенчатого центробежного или осевого компрессора по характеристикам ступеней посвящены некоторые известные работы [12, 23]. Поэтому основное внимание мы уделим моделированию характеристик ступени центробежного компрессора. В моделях элементов проточной части использованы опытные данные по потерям и коэффициенту теоретической работы колеса, представленные в виде аналитических аппроксимаций (см. гл. 4). Такой подход способствует развитию принятой [c.181]

Отметим частный вариант анализа, основной конечной целью которого является получение аналитических аппроксимаций (представлен блоками 4—7, 11, 13, 14 и связями 4 —6, 24, 22, 12, 15, 17 ). Этот вариант в сущности есть исторически основное направление исследований в химической кинетике, которое возникло как результат наиболее полного использования физической и кинетической информации при недостаточно разработанных для своего времени математических и вычислительных аспектах проблемы и отсутствия соответствующей машинной техники. Обычное допущение здесь — пренебрежение нелинейными стадиями, что И позволяет сократить размерность матрицы (3.2). Наиболее завершенный вариант этого анализа реализуется тогда, когда в системе (3.2) выявлено такое количество 1 , что условие Ы = = N — I — /доп редуцируется к виду Л = 1 (известное одноцентровое приближение). [c.111]

Основные данные рассмотренных работ представлены в табл. 7. Как видим, улучшение точности описания процесса достигается двумя способами — подбором значений к), рассмотрением все более и более сложных кинетических моделей. При этом все большее значение играет прямое моделирование и численные исследования, позволяющие точно учитывать особенности процесса для кинетических моделей такого уровня сложности, когда аналитические аппроксимации становятся невозможными. [c.342]

Отвлекаясь от обсуждения гидродинамических особенностей самого процесса и постановки задачи, заметим, что с точки зрения кинетики процесса основной результат состоял в том, что расчетное положение видимой границы фронта пламени существенно зависит как от правильного выбора уровня адекватности кинетической модели в зоне активного процесса, так и от кинетической предыстории смешивающихся потоков. Для выяснения влияния адекватности модели па точность описания отрыва были проведены контрольные расчеты для моделей Ферри [95] адекватности = 0,57 и 13-стадийной модели Г (/ = = 1—9, 11—13, 24) Q = 0,72 при вариации значений к . Из результатов расчета следует, что концентрации НОа и Н Ог достигают столь значительных величин, что ими пренебречь нельзя без существенного ухудшения точности аппроксимации эксперимента. (Экспериментально длина отрыва диффузионного пламени фиксировалась по положению видимой границы фронта пламени на негативах, а воспламенение — по резкому подъему температуры). [c.354]

Аналитические аппроксимации связаны в основном с построением линейных моделей, не учитывают нелинейности и, как правило, достаточно просты и физически наглядны, но приближенны. Прямое решение ПКЗ на ЭВМ ведет к более точному решению, однако численное моделирование как метод исследования имеет два существенных недостатка во-первых, оно не обладает прогнозирующими способностями (невозможно предсказать поведение решения с = (i) при вариации кинетических параметров), [c.360]

Основная задача при построении базиса сводится к аппроксимации радиальной части АО (Яп1(г)), что можно сделать по-разному, например, представить ее в виде [c.183]

В ряде вариантов градиентного метода прибегают к нелинейной аппроксимации, например, к аппроксимации функции Ф хи Хр) уравнением второго порядка. Однако при этом резко возрастает число подлежащих определению коэффициентов Ь и соответственно объем вычислений. Поэтому в основном применяют методы линейной аппроксимации. [c.110]

В приведенном примере искомыми величинами являлись константы скорости и порядки реакций. Если же искомыми неизвестными являются энергии активации, то аппроксимация проводится аналогичным способом. Изложение велось, кроме того, в предположении, что в каждом слагаемом системы (XI.36) имеется по два неизвестных параметра. В случае, если в слагаемых системы до трех неизвестных параметров, применяется следующий прием фиксируется часть параметров из тех, которые входят в показатели степени (к примеру часть порядков реакций или часть энергий активации) таким образом, что оставшиеся параметры (основная часть) находятся изложенным выше способом. Используя найденные значения параметров, аналогично можно вычислить параметры первой группы, затем снова второй и т. д. [c.435]

Ранее отмечалось (см. гл. 4), что основу САПР составляют математические модели элементов, составляющих технологическую схему. Модели могут быть различными по точности, математическому описанию и способу представления. Это либо модели, основанные на уравнениях баланса и фундаментальных закономерностях процессов, либо соответствующие их аппроксимации в виде некоторого приближения. Очевидно, при проектировании желательно иметь модели, обладающие прогнозирующими свойствами (допускающими экстраполирование основных характеристик процесса). Такие модели достаточно сложны, и при их разработке широко используется модульный принцип (на основе различных способов доказательного программирования). Предметная область (или знания об отдельных процессах) обычно включает несколько важных аспектов, которые могут быть описаны различными способами и с различной точностью. Поэтому и модели отдельных процессов могут содержать набор модулей, соответствующих различным уровням иерархии описания процесса. Ясно, что такой набор модулей должен быть некоторым образом упорядочен. Положительным мо- [c.284]

Основная трудность многочленной аппроксимации по методу наименьших квадратов заключается в решении нормальной системы уравнений. Поскольку коэффициентами системы являются суммы аргументов в соответствующих степенях, то при высокой степени многочлена они могут иметь значительный разброс по абсолютной величине, в силу чего система может быть плохо обусловленной и ее определитель близок к нулю. Поэтому решение таких систем итерационными методами без соответствующего преобразования редко бывает успешным, поскольку для них, как правило, не выполняются условия сходимости (стр. 258). [c.321]

Это численный метод определения экстремума данной целевой функции посредством последовательных аппроксимаций. Он начинается с полного решения с использованием предполагаемых величин основных переменных полученное при этом значение [c.232]

Отсюда для того, чтобы решение реальных задач оптимизации ХТС могло быть выполнено в приемлемые сроки, нужно использовать самые эффективные методы оптимизации. В Приложении описаны один из наиболее эффективных методов минимизации — метод Ньютона и некоторые его модификации. Итерации в методе Ньютона строятся на основе применения квадратичной аппроксимации минимизируемой функции. Основной недостаток метода Ньютона — это необходимость использования вторых производных минимизируемой функции, получение которых в реальных задачах чрезвычайно затруднено. [c.33]

Основной идеей квазиньютоновских методов является объединение этапов сбора информации и поиска. Причем информация, которую получают во время поиска, используется для построения аппроксимации В] матрицы Якоби Jj либо аппроксимации Н] матрицы, обратной к матрице Якоби. По аналогии с соотношениями (I, 15), (II, 16) направление поиска определяется либо решением системы линейных уравнений [c.31]

Метод Ньютона, обеспечивающий минимизацию произвольных функций, описан в работе [11, с. 268]. Основным недостатком этого метода является необходимость на каждом шаге вычислять матрицу вторых производных (гессиан) функции / (х). Это обстоятельство явилось побудительной причиной развития квазиньютоновских методов, в которых на основе информации о значениях функции и ее производных в точках поиска строится некоторая аппроксимация либо самого гессиана Bi, либо обратного гессиана Hi i — номер точки). [c.86]

Основная идея этого подхода состоит в следующем. При построении обычных квазиньютоновских методов (см. гл. III) ищут аппроксимацию гессиана для всей целевой функции. В данном же случае, когда известна структура целевой функции, вначале аппроксимируют гессианы отдельных частей целевой функции, после чего конструируют аппроксимацию к гессиану самой целевой функции [115]. [c.178]

Этот пример иллюстрирует возможности решения основного кинетического уравнения при наличии моделей с относительно узкими ядрами, которые приводят к ленточной структуре матриц в системе дифференциальных уравнений. При расчете моделей с широкими ядрами, возможно, понадобятся более сложные методы аппроксимации интегралов. Однако при использовании более сложных кубатурных формул на процесс дискретизации уравнения должны быть наложены такие ограничения, чтобы дискретное уравнение сохраняло основные физические свойства непрерывного уравнения. [c.200]

Потребовав непрерывности перемещений а (ж) при переходе через границу участка, объединим формулы (4.223), записав следующее основное представление для аппроксимации Пп[х) поля перемещений и х) во всем стержне [c.195]

Ниже описываются основные соотношения теории переноса — законы сохранения массы, количества движения и энергии, — а также рассматриваются важные для процессов переработки термодинамические свойства полимеров. Вводятся, кроме того, тензоры напряжений и скоростей деформаций. Один из разделов посвящен очень важному для изучения процессов переработки полимеров методу смазочной аппроксимации. [c.96]

Кроме требований аппроксимации, устойчивости и сходимости к разностным схемам, предъявляется ряд других не обязательных требований. Таково, в частности, требование консервативности разностной схемы. Разностная схема должна отражать основные свойства непрерывной среды, и поэтому желательно, чтобы в схеме выполнялись разностные аналоги основных законов сохранения. Разностные схемы, обладающие этим свойством, называются консервативными. С этой целью разностные уравнения строятся на основе интегральных соотношений, выражающих законы сохранения для элементарной ячейки сетки. С другой стороны, если исходные дифференциальные уравнения записаны в дивергентном виде, то соответствующую разностную схему нетрудно сделать консервативной. [c.272]

Чехарда . Построим двухслойную двухшаговую схему, имеющую аппроксимацию второго порядка относительно X ж h. Шаблон схемы состоит из четырех основных (целых) и двух вспомогательных (полуцелых) узлов (рис. 3.12). [c.65]

Аппроксимация основного оператора, в частности, аппроксимация конвективных составляющих (односторонние разности, симметричная и т. д.). [c.179]

Множество Е составляет основу для ответов на те вопросы, которые мы хотим получить от компьютера. Определим теперь более полно и точно, каким образом мы хотим получить ответы на вопросы, приписывая значения предложению в эпистемическом состоянии, т. е. определим значение Е(Л) для Е Е и формулы А. Чтобы дать представление о том, что мы собираемся делать в дальнейшем, укажем, как используется основная идея аппроксимации значение предложения А в эпистемическом состоянии определяется посредством пересечения всех значений предложения в отдельных состояниях, причем пересечение это берется не из логической решетки L4, а из аппроксимационной А4. В наших обозначениях [c.242]

Уравнение Боголюбова—Майера представляет собой наиболее обгцую форму уравнения состояния с вириальными коэффициентами и имеет теоретическое обоснование. Вследствие этого оно признано сейчас основным уравнением состояния, что значительно облегчает программирование и выполнение расчетов на ЭВМ, так как переход от од Юго рабочего вещества к другому осуществляется без изменения алгоритма простой заменой одного массива коэффициентов аппроксимации на другой. Недостатками уравнения Боголюбова—Майера являются отсутствие коэффициентов аппрок- [c.18]

OMMENT Операторы 33—40 определяют П -f 1 узловых значений 2УЗ и соответствующие им значения АУЗ для каждого из L + 1 массивов К + 1 коэффициентов А [О L,0 К], полученных аппроксимацией по горизонтали . Операторы 41—51 осуществляют аппроксимацию по вертикали для каждого из L -f 1 коэффициентов А [О L, О /(]. В результате определяется основной массив коэффициентов аппроксимации А1 [О Z-, О П1, соответствующий массиву А в формуле (4.33) [c.173]

Следует, однако, заметить, что при использовании большинства стандартных процедур идентификации применительно к химикотехнологическим процессам возникает ряд трудностей. Эти трудности в значительной мере обусловлены тем, что при оперировании в расчетах формальным аппаратом алгебры (который является основным при дифференциально-разностной аппроксимации канонических дифференциальных уравнений состояния) недостаточное внимание уделяется специфике объектов химической технологии и характерным свойствам протекающих в них процессов (неста-ционарность шумов в самом широком смысле, распределенность параметров в пространстве, возможная нестационарность структуры функционального оператора, специфические виды нелинейностей и т. п.). В этой связи представляет интерес разработка вероятностно-статистических методов идентификации, основанных [c.16]

При использовании взвешенного разностного метода существенным является определение необходимой степени аппроксимации, т. е. отыскание значения п, достаточно малого для обеспечения легкости вычислений и достаточно большого для получения необходимой точности. Естественно предположить, что для изучения устойчивости системы, описываемой моделью частицы катализатора, достаточно довольно малого значения п. Куо и Амундсон (1969 г.) в результате тщательного исследования получили профили четырех стационарных состояний с помощью метода Галеркина. В любом случае заключение об устойчивости системы было корректным уже при п = 1 и ни в одном из случаев не потребовалось значения /г > 3, чтобы получить собственные значения с точностью до трех значащих цифр. Для изучения той же системы Макговин (1969 г.) также использовал метод Галеркина, но он в основном исследовал влияние изменений числа Льюиса. В качестве примера был выбран случай с тремя стационарными состояниями, приведенный на рис. У1-10. Эти профили оказались справедливыми для любых чисел Льюиса при следующих значениях остальных параметров [c.174]

Для точного описания термодинамического равновесия бинарных и многокомпонентных систем необходима информация о температурной зависимости мольного объема чиртых компонентов в жидкой фазе. В примерах расчета использовались данные о мольном объеме компонентов, представленные в Приложении. Основными источниками таких данных являются работы Фактически все сведения о мольных объемах компонентов, содержащиеся в Приложении, относятся к трем температурам, перекрывающим наибольший из возможных диапазонов составов. По трем точкам подпрограмма ввода рассчитывает константы квадратичной аппроксимации, а мольный объем компонента при любой температуре определяется как [c.75]

Основные функциональные возможности ПИК интегрирование по времени частотных сигналов ТПР не менее чем одновременно по шести каналам (включая ТПР в БКН) аппроксимация градуировочных характеристик до пяти ТПР во всем рабочем диапазоне в виде функции К = Ф [ у) или К = Ф(/) с погрешностью не более 0,05 %, где/-частота выходного сигнала ТПР V - вязкость жидкости преобразование частотного сигнала плотномера 8сЬ1ишЬег ег 7835 в цифровой код автоматическая коррекция коэффициента преобразования ТПР в соответс вии с функциональной зависимостью К = = Ф [ у) или К = Ф(/) ручной ввод с клавиатуры значений плотности, избыточного давления в БИЛ и в БКН, температуры нефти (там же), влагосодержания, содержания солей магния (мг/л), содержания примесей (%) массы для осуществления вычислений при отсутствии или выходе приборов из строя, а также для определения массы нефти нетто ручной ввод с клавиатуры уставок предельных значений (нижнего и верхнего уровня расхода по каждой измерительной линии, верхнего и нижнего значений избыточного давления в БИЛ, верхнего и нижнего значений температуры в БИЛ (катушке К ), верхнего и нижнего значений плотности, разницы показаний плотномеров, нижнего и верхнего уровня избыточного давления в БКН, перепада давлений на блоках фильтров, нижнего уровня расхода в БКН, нижнего уровня температуры жидкости, содержание газа в нефти) вычисление мгновенного и мгновенного суммарного расходов по каждой линии и по установке в целом, соответственно сравнение показаний параллельно работающих плотномеров и выдачу данных расхождения вычисление средних значений плотности (при текущей температуре и 20 °С), температуры, давления, влажности партии перекачиваемой нефти с начала текущей смены, двухчасовки, относительной погрешности вычисления суммарного объема, массы брутто нефти, объемного расхода - не более 0,05 %. [c.70]

Основные функции обработка сигналов, поступающих с первичных измерительных преобразователей представление параметров в физических единицах аппроксимация характеристик измерительных преобразователей коррекция коэффициента преобразования турбинного преобразователя расхода по вязкости определение метрологических характеристик преобразователей расхода с помощью трубопоршневой установки контроль метрологических характеристик преобразователей расхода с помощью трубопоршневой установки или контрольного преобразователя расхода контроль значений параметров формирование и представление учетно-расчетной информации (отчеты - оперативный (за два часа), сменный, суточный, месячный, на партию продукта, паспорта качества продукта, акта приема-сдачи продукта создание и ведение архивов учетно-расчетной информации защита от несанкционированного доступа. [c.70]

Упоминавшееся ранее приближенное моделирование путем суммирования и корректирования выражений для вынужденного течения и потока под давлением [2с1], однако, позволяет нам иногда использовать его как приближенный метод оценки неизотермических эффектов. На практике в первую очередь представляет интерес определение влияния неизотермических условий на производительность и среднюю температуру экструдата. Во многих реальных процессах червяк является термонейтральным, т. е. он не нагревается и не охлаждается. В таких случаях, как было показано в работе [2е], температура червяка очень близка к температуре расплава. Следовательно, основное влияние на расход оказывает наличие существенной разности между температурами цилиндра и расплава. Как видно из уравнения (10.2-46), разность температур может оказывать сильное влияние на расход вынужденного течения. С другой стороны, увеличение средней температуры экструдата является следствием постепенного изменения температуры в направлении течения. Применим метод смазочной аппроксимации и, разделив червяк на малые элементы конечных размеров, проведем детальный расчет для каждого элемента. Предполагая, что средняя температура в пределах элемента постоянна, составим уравнение теплового баланса, учитывающее тепло, передаваемое от стенок цилиндра, и диссипативные тепловыделения. Такой метод расчета позволяет определить изменения температуры по длине червяка и значения параметров степенного закона течения из общей кривой течения [т] (7, Т) ] для каждой ступени расчета при локальных условиях течения, а также вести расчет для червяка с переменной глубиной винтового канала. Таким образом, данная модель может быть названа обобщенной кусочнопараметрической моделью , в которой внутри каждого элемента различные подсистемы представляют собой либо кусочно-параметрические модели, либо модели с распределенными параметрами. Далее следует принимать во внимание неизотермический характер течения неньютоновских жидкостей при исследовании процессов формования в головке экструдера. Этой проблеме посвящен разд. 13,1. [c.427]

Преимущество такой замены заключается в том, что произведение любых двух гауссовских функций с центрами на атомах а и Ь представляет собой новую гауссовскую функцию с центром в некоторой точке с. В связи с этим вычисление четырехцентрового интеграла по гауссовским функциям (СаСь (7,Су) сводится к вычислению двухцентрового 1интеграла, который вычисляется значительно проще. Основной недостаток гауссовских функций в том, что они плохо отражают поведение хартри-фоковских АО. Для аппроксимации АО Хартри—Фока с достаточной точностью необходимо брать большее число гауссовских АО, чем слэтеровских. [c.119]

Расчеты no методу Рутаана можно разделить на два класса расчеты с минимальным атомным базисом и с расширенным. Минимальный базисный ряд состоит только из АО внутренних и валентных оболочек свободных атомов, расширенный базис включает дополнительно атомные орбитали, не занятые в основном состоянии. Расчеты с минимальным базисом, без сомнения, легче, однако расширенный базис дает более точные результаты. Как уже указывалось в расчетах по методу Рутаана, основная сложность заключается в вычислении интегралов (p,vl io), вычисления которых на слэтеровских функциях чрезвычайно сложны и трудоемки. Для упрощения расчетов Бойсом в 1950 г. было предложено, использовать набор АО гауссовского типа для аппроксимации каждойр [c.106]

Преимущество такой замены заключается в том, что произведение любых двух гауссовских функций с центрами на атомах а и Ь представляет собой новую гауссовскую функцию с центром в некоторой точке с. В связи с этим вычисление четырехцентрового интеграла по гауссовским функциям (GaGb GeGf) сводится к вычислению двухцентрового (G lGd) интеграла, который вычисляется значительно проще. Основной недостаток гауссовских функций в том, что они плохо отражают поведение хартри-фоковских АО. Для аппроксимации АО Хартри — Фока с достаточной точностью необходимо брать большее число гауссовских АО, чем слэтеровских. Например, в так называемом базисе STO—3G каждая слэтеров- ская АО аппроксимируется тремя гауссовыми с коэффициентами разложения, подбираемыми по методу наименьших квадратов. Лучший способ подбора состоит не в приближении к слэтеровским АО, а в поиске функций исходя из минимума полной энергии соответствующего атома. Это позволяет сократить размеры гауссовского набора до приемлемых размеров. [c.107]

При теоретическом исследовании динамики объекта необходимо, чтобы разложения весовой и переходной функций имели достаточно простой аналитический вид. В этом случае обычно используют методы получения приближенных выражений для g(f) и h(t) с помощью приближенного выражения для самой передаточной функции W(p). Приближенное выражение для W(p) обычно представляет собой конечный отрезок бесконечного ряда, являющегося разложением W(p) по какой-то системе функций. Задача получения обратного преобразования Лапласа от W(p) становится в этом случае очень простой для его решения достаточно осуществить почленный переход к опигиналам в оазложении функции W p). Обычно функции, по которым производится разложение W p), выбираются такими, что переход к оригиналам не вызывает никаких затруднений. Фактически, основная сложность в рассматриваемом методе аппроксимации g t) связана с отысканием удобного разложения W p) в ряд и исследованием корректности замены W(p) приближенным выражением в виде конечного отрезка ряда. Выясним, какими свойствами должно обладать это [c.109]

Вторая глава кратко излагает элементы метода сеток для уравнений с частными производными. На простейших модельных примерах вводятся основные понятия метода сеток (аппроксимация, сходимость, устойчивость). Попутно развивается элемептарпая техника построения и исследования сеточных апироксимаций, достаточная для перехода к более сложным, по все же модельным уравнениям глав 3, 4 и реальным уравнениям, которые рассматриваются в главах 5, 6. [c.12]

В главе 4 вводятся и изучаются сеточные аппроксимации для модельного уравнения, описывающего совместный перенос тепла (массы) конвекцией и теплопроводностью (диффузией). Рассматриваются также эффекты, возникающие при моделировании быстро устанавливающихся (околоравновесных) химических реакций. Основное внимание здесь, как и в главе 3, уделено качественным свойствам схем. Эти свойства нроявляются при резком пространственно-временном изменении решения. Важным примером подобных ситуаций служит рассмотренная в [c.12]

Конечно-разностная аппрокснмацпя уравнения движения. Для аппроксимации системы уравнений, приведенной в начале этого параграфа, на плоскости (х, у) введем основную прямоугольную сетку [c.118]

Основные уравнения, описывающие течения в канале при упрощающих предположениях, даны в и. 5.1.4. Задача в целом определяется системой уравнений и граничных условий (5.1.28) — (5.1.30). В отличие от предыдущей рас-смотрепной задачи здесь необходимо определить градиент давления др дх в процессе решеипя задачи. Это возможно, так как система уравнений состоит нз трех уравнений (5.1.28), (5.1.30) относительно трех неизвестных и, V, дрЧдх. Дальше для простоты записи формул штрихи опустим. Для аппроксимации уравнения движения используем неявную разностную схему с = 1 для вычисления интеграла (5.1.30) — формулу трапеций для уравнения неразрывности — простейшую четырехточечную схему. Тогда получим следующую систему разностных уравпений [c.149]

При изложении элементов основной схемы, структура которой намечена выше, существенными являются вопросы аппроксимации одномерных и двумерных дифференциальных операторов, в особенности конвективных составляющих, способа решения двумерпых разностных уравнений, аппроксимации граничных условий, оптимизации решения уравнения Пуассона на временном слое. [c.181]

Модификация основной схемы для задач конвективного тепло- и массообмена. Применение основной схемы к рассмотренному классу задач конвективного тепло- и массообмена связано с решением вопросов об аппроксимации составляющих массовых спл в уравиепип для вихря, аппроксимации уравнений переноса (6.7.13), [c.208]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология