Масштабирование переменных

Диапазон изменения переменных в АВМ ограничен. С этим связана необходимость масштабирования переменных, диапазон изменения которых во время решения задачи не долл<ен выходить [c.325]

Масштабирование переменных. После выбора и составления наиболее целесообразной структурной схемы можно приступить к следующему этапу программирования — масштабированию переменных. [c.329]

Некоторые особенности масштабирования переменных. [c.340]

Для подготовки уравнений (IV,137) и (IV,138) к решению на аналоговой машине нужно провести машинное масштабирование переменных. [c.134]

Фурье-образ функции с масштабированной переменной масштабируется обратным образом, и его амплитуда делится на коэффици- т масштабирования, так что интеграл сохраняется. Уширение функции в одном представлении означает сужение ее фурье-образа и наоборот. [c.129]

Очевидно, что элементы матрицы системы нормальных уравнений для масштабированных переменных следующим образом связаны с элементами ( 1,31) матрицы до масштабирования [c.163]

Подстановка вместо масштабированных переменных их выражений (П1.98)-(111.100) дает [c.171]

Масштабирование переменных и времени — однообразная процедура и может занимать много времени, к тому же оно может явиться дополнительным источником ошибок. Чтобы избежать их, необходимо придерживаться определенного порядка (см., например, [4, 9]). [c.396]

Все градиентные методы не зависят от выбора направления координатных осей, но масштабирование переменных с учетом известной информации о силовых постоянных в молекулах может существенно повысить их эффективность. [c.116]

Масштабирование переменных. Масштабы представления переменных выбираются на основании фактических данных об исследуемом процессе с соблюдением условия минимальной погрешности решения задачи. Последнее обеспечивают выбором наибольшего допустимого напряжения на каждом решающем элементе в процессе решения задачи. [c.124]

РАБОТА 4. МАСШТАБИРОВАНИЕ ПЕРЕМЕННЫХ [c.70]

Проработать теоретический материал по масштабированию переменных. [c.73]

Сведения, необходимые для выполнения настоящей работы, изложены в главе И Программирование обыкновенных дифференциальных уравнений и касаются основ программирования, т. е. выбора метода решения, масштабирования переменных, построения структурных схем и т. д. Нелинейные дифференциальные уравнения с постоянными коэффициентами, которые приводятся в работе, решаются средствами аналоговой техники с использованием стандартных нелинейных блоков машины блока перемножения (БП-4) и функционального преобразователя одной переменной (БН-10). Принцип действия и настройка нелинейных блоков описаны в гл. I и Vn. [c.79]

Изучить масштабирование переменных в нелинейных уравнениях. [c.96]

Чтобы отразить в структурной схеме масштабирование переменных, надо записать исходные уравнения, описывающие физический процесс, в машинных переменных, используя масштабные со-отношишя. Затем надо приравнять соответстн)ующие коэффициенты исходных уравнений и уравнений в машинных перемс.чных, которые описывают работу АВМ. Таким образом находят значения [c.338]

Попытка совершенствовать МОШФ нормировкой ограничений, масштабирования переменных исходной задачи исследования ХТС перед ее решением не всегда приводит к нужному эффекту ликвидации оврагов. [c.308]

Вычислит, трудности, связанные с решением оптимизац. задач , м.б. обусловлены след, причинами 1) плохим масштабированием переменных, что проявляется как большое различие в чувствительности критерия О. к изменениям разных переменных 2) неудачным выбором метода О. 3) неудачным выборюм начального приближения решения. [c.390]

Методы ДФП и МНО относятся к итерационным методам первого порядка со сходимостью, близкой к квадратичной. Методы минимизации Ньютона, МНО и ДФП минимизируют функцию Розенброка (VII,2) за 16—20 итераций при применении одинаковой процедуры поиска минимума па направлении. Это подтверждает, что в отношении упомянутой функции три указанных метода одинаково эффективны. Аналогичные результаты получены и для других тестовых функций. В отличие от метода второго порядка и МНО метод ДФП является многошаговым, поскольку при вычислении текущего направления используются сведения о предыдущих. Поэтому в матрице И накапливаются ошибки округления. Чтобы избежать этого и других отклонений от нормальной работы алгоритма ДФП, предложен ряд приемов, например вычисления с двойной точностью, масштабирование переменных, периодический возврат к единичной матрхще п др. [130]. [c.182]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология