Оценка приближения

Так как для точного определения коэффициентов теплоотдачи необходимо знать геометрические параметры выпарного аппарата, производим их предварительную оценку. Приближенное значение поверхности теплообмена находим с учетом того, что температура конденсации пара при 1,6 ат составляет 141,7 С принимаем коэффициент теплопередачи /г = 800 вт/(м град), а среднюю температуру кипения раствора <к, ср = 84° С. [c.223]

Оценкой приближения к оптимуму, или мерой кривизны поверхности, может служить изменение среднего , вычисляемое как разность между общим средним по всем наблюдениям и значениям у о, полученным в нулевой точке [c.215]

Скорость химических термотехнологических процессов является важнейшей количественной характеристикой функционирования печной системы, выбранного типа печи и ее конструктивного совершенства, подготовленности исходных материалов к химическим взаимодействиям, оптимальности тепловых, температурных и гидродинамических режимов, состава печных сред, подавления сопутствующих процессов и т. д. При принятии ряда допущений, дополнительных краевых условий и т. д. представляется возможной оценка приближенной скорости осуществления процесса, на основании которой прогнозируется работа опытной печи с последующим уточнением скорости по экспериментальным данным. [c.21]

Если рассчитанные величины х( не совпадают с заданными условиями (VII, 446), расчет повторяется с п. 1 при других значениях х( > ( =1,. .., т). Этот цикл расчетов повторяется до тех пор, пока вычисляемые значения х( не совпадут с заданными (VII, 446) с необходимой степенью точности. При этом можно использовать тот же метод оценки приближения, который был рассмотрен для непрерывных процессов (см. стр. 347). [c.394]

Пример 1. Используя метод поочередной оценки приближений искомого параметра, выполнить оценку кинетических параметров 61 а 62 не- [c.51]

Тем не менее, для оценки приближения (4.11) необходимо более точное описание соотношения между летучестью и давлением. Кратко оно будет дано ниже. [c.101]

Математическая сторона этой задачи является предметом специального рассмотрения. Мы ограничимся ниже сопоставлением и оценкой приближенных методов, предлагавшихся ранее. [c.258]

Вспомним, что ширина гауссовой кривой определяется единственным параметром, называемым стандартным отклонением о (гл. 4), и что приблизительно 96% площади под кривой лежит в интервале 2 стандартных отклонения ( 2а) от ее максимума. Следовательно, величина ст, полученная по хроматограмме, служит условной количественной характеристикой размывания зоны. На рис. 29-5 показан простой способ оценки приближенного зна- [c.261]

Можно предположить, что AS имеет небольшое значение, так как число молей твердых веществ остается постоянным ионы Н+ и HSO 4. включаются в соединения, но освобождается гидратационная вода. Поскольку батарея замерзает, система должна потреблять энергию извне значит, T AS — величина положительная, поэтому AS — величина также положительная, хотя и небольшая в соответствии с нашей оценкой. Приближенные значения составляют АЯ=—86 ккал, AS = 10 энтр. ед., А0=—89 ккал. Именно положительное значение AS (и Т AS) приводит к замерзанию. [c.85]

Написанное неравенство разрешает совершенно точно задачу об оценке приближенного равенства [c.28]

Равенства (128) точно разрешают задачу об оценке приближенного равенства а х. [c.228]

Количественная оценка приближенная. Более строго минимальные значения условных констант, обеспечивающие титрование с заданной точностью, рассматриваются в разд. 4.4. [c.104]

Для оценки приближения реального процесса фракционной кристаллизации к теоретическому применяется также коэффициент эффективности разделения [c.143]

Применим неравенство (11,116) для оценки приближения всех выборочных функций случайного процесса 5 t) полиномом степени N при условии (11,115). Пользуясь приведенными выше рассуждениями, нетрудно видеть, что ошибка б, допущенная при приближении. любой выборочной функции (i) на конечном интервале наблюдения (О, т) полиномом степени N будет ограничена величиной [c.137]

Трудно получить определенные значения для параметров fox и кс-х, потому что, как видно из следующего раздела, параметры Хюккеля зависят от того, какого рода экспериментальные данные привлекаются для их оценки. Приближенные значения hx можно считать известными, так [c.373]

Таким образом, л а, 5 я г а . Статистическую оценку приближенности этих равенств производим путем нахождения доверительных интервалов для экспериментальных величин х я з, т. е. таких наименьших интервалов, в которых с заданной надежностью будут определены а и а. Доверительный интервал для среднего значения генеральной совокупности вычисляем как [c.237]

Таблица 2 0. I Сравнительная оценка приближенной формулы для р

Параметры модели можно оценивать многими способами. Самый распространенный из них — метод наименьших квадратов. Однако практическое применение этого метода в данном случае не совсем удобно, так как при каждом изменении структуры модели (в частности, при повышении степени аппроксимирующего полинома) необходимо заново вычислять коэффициенты, т. е. решать новые нормальные уравнения, вычислять для оценки приближения новые суммы. Более удобен в вычислительном отношении при идентификации технологических процессов метод Чебышева, который позволяет переходить к уравнениям более высоких порядков на основе уже проведенных вычислений для уравнений низших порядков. Еще один способ, позволяющий к тому же избежать вычислений матриц высоких порядков, — адаптивный подход к вычислению оценок параметров модели. Суть его заключается в следующем. Если в качестве меры аппроксимации выбирается функция (249) в виде [c.124]

Рис. 6.43. Оценки приближенности решения

В то же время наиболее полную информацию о действии КВ можно получить, используя не один, а систему методов, включающих различные принятьте критерии оценки, приближенные к практической ситуации производства и применения ЛС. [c.364]

Интервальные оценки параметров нелинейных моделей при сравнительно небольших затратах на вычислительную работу позволяет получить метод поочередной оценки приближений искомого параметра (джек-найф-метод). Этот метод, не требующий использования никаких предположений о нормальности ошибок измерений или их однородности, дает возможность определить оценки в, которые асимптотически нормально распределены. [c.40]

Теперь для оценки параметров и построения доверительных интервалов и областей буд м использовать метод поочередной оценки приближений искомого параметра (соотно-Ш61ШЯ (2.80) - (2.84)). Выберем и = = 24 таким образом устраняется последовательно одно наблюдение при расчете псевдооценок. Эти 24 псевдо-оценки вычислены по формуле (2.80). Так, чтобы получить первую псевдооценку, первое наблюдение выбрасываем иэ совокупности измерений и по оставшимся измерениям находим оценки для 01 и 02 методом наименьших [c.52]

В табл. 2.1 представлены все 24 вычисленные псевдооцечки. Оценки вектора в, найденые методом поочередной оценки приближений искомого [c.53]

Расчет на вычислительной машине по методу Льюиса— Мачесона наталкивается на следующие трудности 1) необходимость разработки несложных методов для оценки приближенных величин распределения компонентов в продуктах, с тем чтобы последующие приближения дали быструю сходимость с точным решением, и 2) необходимость правильных оснований при выборе начальных приближенных величин. [c.362]

Функцию / (х) можно выразить различными эмпирическими формулами. В некоторых задачах в качестве ф (х) берут функцию, для которой в заданном интервале а а р наибольшее значение величины I/ (х)—ф (х) будет меньше, чем при выборе любой друго11 эмпирической формулы. Более удобно производить оценку приближения по методу наименьших квадратов. В этом случае функцией, даюш,ей лучшее приближение, считается такая функция, для которой величина [c.706]

Использование методики К- Слейчера применительно к условиям работы [101, 180] наталкивается на рядприн- ципиальных трудностей. Во-первых, коэффициент распределения в системе ТХЭ — капролактам — вода является переменным и зависит от концентрации. Во-вторых, значительно изменяется объемное соотношение потоков фаз по высоте аппарата из-за перехода рапролактама из одной фазы в другую. Менее существенно последнее обстоятельство сказывается на второй ступени экстракции капролактама. Поэтому для учета продольного перемешивания по уравнению (УП.5) в условиях работы [101, 180] принят ряд допущений, что делает эту оценку приближенной. При определении фактора экстракции принималось среднеинтегральное значение коэффициента распределения для рабочего диапазона концентраций. [c.135]

Явление, развивающееся во времени, называется автомодель-ным, если распределения его характеристик в разные моменты времени получаются одно из другого преобразованием подобия. Установление автомодельности всегда было успехом исследователя автомодельность упрощала вычисление и представление характеристик явления. При обработке опытных данных автомодельность приводила к тому, что, казалось бы, беспорядочное в обычных координатах облако опытных точек ложилось на единую кривую или поверхность, построенную в некоторых специальным образом выбранных автомодельных координатах. Автомодельность позволяла во многих случаях свести задачу математической физики к решению обыкновенных дифференциальных уравнений, что существенно упрощало исследование. Поэтому при помощи автомодельных решений исследователи пытались увидеть характерные свойства новых явлений. Кроме того, автомодельные решения использовались как эталоны при оценке приближенных методов решения более сложных задач. [c.11]

Полученная редуцированная цепь также является марковской, но с новыми константами переходов между квазисостояниями [Королюк, Турбин, 1976]. Эффективность процедуры выделения квазисостояний, очевидно, связана с иерархией величин констант скорости чем больше по порядку отличаются величины констант скорости, тем точнее функционирование комплекса описывается через квазисостояния. Поясним это на примере. Оценка приближения может быть получена из сравнений вероятности остаться после одного оборота в данном циклическом квази- [c.181]

Как было показано Кучера [27], уравнение (1.8) не учитывает обратного давления, обусловленного кривизной поверхности ртутной капли. С другой стороны, уравнение (1.9) предполагает, что висящая капля всецело удерживается пограничным натяжением на срезе капилляра,, а при ее падении отрывается вся масса ртути ниже этого среза. В исследованиях, проведенных Лонштейном [28, 29], а также Харкинсом и сотр. [30, 107], была дана оценка приближенного характера уравнения (1.9) (отклонения в абсолютном значении а могут составлять 35%) и предложены методы введения соответствующих поправок. [c.10]

Необходимо отметить также, что авторы не приводят количественной оценки приближения расчетных значений к экспе-риментальньгм и берут для сопоставления только часть экспериментальных данных работы- 10] (выше 1323 К) в форме затрудняющей их использование. [c.249]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология