Процедура итеративная

Уравнение Боголюбова—Майера (1.50) разрешено в явном виде только относительно давления и коэффициента сжимаемости. Поэтому для определения плотности это уравнение приходится решать относительно р итеративным путем, привлекая процедуру определения давления [c.33]

В системах многоуровневой оптимизации плановых решений агрегирование и дезагрегирование осуществляются двумя основными способами 1) на базе оптимальных оценок ресурсов 2) на основе аппроксимации производственных возможностей объекта планирования. К недостатку первого способа можно отнести относительно низкую сходимость процедур итеративного согласования плановых решений, полученных в системе агрегированных и неагрегированных показателей. [c.17]

При моделировании расход дробленого продукта третьей стадии первоначально приравнивают нулю и последовательно по направлению движения руды моделируют работу аппаратов, входящих в замкнутый контур. Эту процедуру итеративно повторяют до тех пор, пока не сойдутся значения крупности питания грохота и [c.183]

Затем процедуру итеративно повторяют, определяя коэффициенты уравнения [c.33]

Основная трудность расчетной процедуры состоит в разработке такого метода корректировки итеративных переменных, [c.398]

Методика расчета состоит в том, что, двигаясь сверху вниз по укрепляющей секции колонны и снизу вверх по отгонной и попеременно используя на каждой тарелке условия парожидкостного равновесия и материальных балансов, приходят к одному и тому же составу фаз па тарелке питания. К сожалению, для этого приходится прибегать к методике последовательных приближений па основе итеративной процедуры, ускоряющей сходимость конечных данных расчета обеих секций колонны. Для систем, близких но своим свойствам к идеальным растворам, можно принять отношение дЮ постоянным в пределах секций колонны. Рекомендуется, задаваясь дополнительно рабочим давлением в колонне, расположением тарелки питания и величиной флегмового числа, вести расчет элементов ректификации в секциях колонны в следующей последовательности. [c.399]

Особенности кинетических моделей (нелинейная параметризация, незнание хорошего начального приближения, невозможность получения аналитического выражения для оценки 0 даже в достаточно простых случаях и т. д. и т. п,) приводят к необходимости разработки специальной стратегии получения значений 0 такой, которая, сохраняя все перечисленные свойства оценки, была бы при этом разумно экономной и учитывала специфику конкретной задачи. Как правило, оптимальный метод являет собой итеративную процедуру, требующую больших затрат времени ЭВМ, и за компромисс приходится платить потерей информации либо эффективности. Существуют три подхода к решению этого вопроса. [c.207]

Разработка кинетической составляющей математических моделей состоит из ряда этапов теоретический анализ химизма процесса с целью выбора возможных вариантов кинетической схемы проведение экспериментов на кинетических или укрупненных установках , оценка параметров математического описания по полученным экспериментальным данным оценка доверительных областей параметров оценка принятых гипотез о механизме реакций и планирование дополнительных экспериментов для уменьшения доверительной области параметров и выбора механизма, адекватно описывающего-процесс в исследованной области режимных параметров. Описанная процедура является итеративной, так как не всегда удается получить-однозначный ответ об адекватности единственной модели из всех выдвинутых априори после первой серии экспериментов. Процесс отбраковки неадекватных моделей продолжается до тех пор, пока не-останется единственная модель, не противоречащая всей совокупности экспериментальных данных. [c.423]

Полученные значения требуют уточнения, для чего вводится итеративная процедура. Рассмотрим порядок действий на /-Й итерации. [c.442]

Если из-за малых значений оценок отказаться от некоторых связей, то может получиться так, что необходимое количество данного компонента в данном стоке (подсчитанное на первом этапе анализа) не будет обеспечено. Если желательно все же придерживаться принятого материального баланса, то необходимо изменить мощность источников и стоков в оставшейся структуре, -причем эта процедура может оказаться итеративной. Однако этого можно и не делать, поскольку точный материальный баланс для проектируемой ХТС будет рассматриваться- на последующих этапах. [c.197]

Принцип использования динамической стратегии исследований предполагает, что операции натурных и вычислительных экспериментов объединяются в итеративную поисковую процедуру (эволюционный процесс исследований) таким образом, что первые находятся под управлением вторых (по конечной цели исследований). [c.65]

Если структура функционала (2.1) фиксирована и фо])ма оператора Ф выбрана заранее (например, в виде уравнения регрессии, дифференциального оператора, булевой функции и т. д.), то решение указанной проблемы реализуется обычными методами оптимизации. При этом используется либо аналитический, либо алгоритмический путь решения. Аналитический путь приводит к явному формульному решению задачи, однако возможности его весьма ограниченны. Алгоритмические методы не дают компактного формульного решения задач, а лишь указывают алгоритм, реализация которого приводит к решению. Последние обеспечивают не столько решение, сколько способ его нахождения с помощью рекуррентных итеративных процедур, составляющих основу так называемых регулярных алгоритмов оптимизации. Ука- [c.82]

Если структура функционала (2.1) заранее неизвестна (а эта ситуация ближе к исходной), то обычные и, в частности, регулярные итеративные процедуры минимизации функционала (2.1) теряют силу. Единственно возможным в этих условиях является адаптивный подход — подход, ориентированный на решение проблемы оптимальности в отсутствие априорной информации без предварительного задания детерминированных и вероятностных характеристик системы. В данном случае для восполнения недостающей начальной информации активно используется текущая информация о системе. Реализация адаптивного подхода, как правило, ориентирована на алгоритмические методы оптимизации. [c.83]

Подобная ситуация типична для детерминированных процессов, природа которых недостаточно изучена, случайных процессов с неизвестными статистическими характеристиками или когда вообще не ясно, является ли процесс детерминированным или стохастическим, и т. д. Единственно возможным подходом в этих условиях является наблюдение текущих реализаций и их обработка. При этом регулярные итеративные методы становятся непригодными и возникает необходимость в использовании принципов адаптации, основанных на вероятностных итеративны х процедурах. Идея построения вероятностных итеративных процедур состоит в переносе схем регулярных алгоритмов типа (2.4) — (2.6) на случай, когда градиент функционала V/ (а) неизвестен. Для этого в процедурах (2.4)—(2.6) специальным образом подбирается матрица Г и вместо неизвестного градиента V/ (а) используются наблюдаемые реализации (х, а). Таким образом, вероятностный алгоритм оптимизации алгоритм адаптации) можно записать в одной из трех форм рекуррентная форма [c.85]

Рассмотрение проблем нелинейного программирования мы начинаем с методов одномерного поиска экстремума, поскольку эти методы широко используются в итеративных процедурах многомерного поиска и, следовательно, во многом определяют их эффективность. [c.199]

Обучение перцептрона производится с помощью итеративной процедуры коррекции коэффициентов /, / = 1,2..... М. На каждом [c.262]

Так же как и прежде, здесь возможны различные подходы. В данном случае на этапе расчета схемы итеративная процедура может потребоваться по двум причинам для удовлетворения условий (11,16) и вследствие наличия обратных связей. Поэтому выбор того или иного подхода определится в зависимости от того, какую из этих двух причин мы действительно захотим учесть на этапе расчета. При первом подходе ограничения (П,16) учитываются в методе оптимизации, а обратные связи на этапе расчета схемы. Такой подход применяется наиболее часто. На этапе расчета выходные переменные считаются свободными (этот случай был рассмотрен выше). Учет условий (П. 16) в методе оптимизации приведет к появлению ограничений типа равенств. Таким образом, на этапе расчета схемы вследствие наличия обратных связей здесь потребуется итерационная процедура, а в задаче оптимизации появятся ограничения типа равенств. [c.27]

Если, кроме того, функция f Q ) строго вогнута на R, то в связи с вышеизложенным здесь предлагается следующая итеративная процедура покоординатной Минимизации. [c.133]

Для ускорения сходимости при определении корней уравнения Ф ( ) = О рекомендуется применять итеративную процедуру Чебышева, имеющую второй порядок точности [c.300]

Таким образом, изложенный алгоритм решения системы уравнений математического описания ректификационной колонны представляет собой итеративную процедуру, в процессе применения которой определяют значение состава кубового остатка, удовлетворяющее общему материальному балансу, причем каждая итерация сопровождается расчетом по всем тарелкам колонны. Разумеется, что эффективность указанного метода решения существенно зависит от того, насколько эффективен способ уточнения состава кубового остатка. [c.73]

Выполним первый шаг в итеративной разностной процедуре, которая была сформулирована в 1955 г. [14]. В работе [14], кроме того, было явно показано, что гиббсова термодинамика поверхностей основана на асимптотической оценке свободной энергии а именно члены более высокого порядка в большом потенциале й включают отношение радиуса межмолекулярных сил к размерам системы. [c.67]

Проектирование системы экологического управления (СЭУ) - непрерывный и итеративный процесс. Структура ответственности, практические методы, процедуры, процессы и ресурсы для внедрения экологической политики, как основной частью СЭУ, ее целей и задач должны координироваться с работами в других областях, таких, как поиски и разведка, добыча и переработка углеводородного сырья, рентабельный сбыт нефтепродуктов, охрана здоровья населения и техника безопасности. [c.80]

Для процессов с идеальным перемешиванием фаз (только в этом случае) можно избежать итеративной процедуры, присущей обратным задачам, и решить задачу прямо даже при нелинейном равновесии. С этой целью выпишем, подобно (а), но более подробно, выражения для М [c.819]

Была также продемонстрирована возможность оценки температуропроводности в односторонней процедуре, хотя сходимость итеративного процесса в этом случае была хуже и сам процесс расчета был более длительным. [c.125]

Таким образом, в информационно связанных проблемных блоках, подсистемах и задачах некоторые выходные величины, получаемые путем расчета, являются входными для других задач. И наоборот, некоторые выходные данные вторых задач включаются в исходные данные первых задач. В результате таких зацеплений друг с другом различных задач появляется необходимость определения последовательности или итеративной процедуры решения всего комплекса задач таким образом, чтобы в рамках системы моделей в целом получить всеобъемлющее решение проблемы. [c.46]

Однако эти новые параметры селективности не связаны непосредственно с объемными (или мольными) долями, и это обстоятельство можно рассматривать как серьезный недостаток. В литературе описана процедура, позволяющая вычислить элюотропную силу и параметры селективности для бинарных [68] и более сложных смесей [69]. Однако эта сложная процедура итеративного характера применима только к смесям известного состава, и для ее реализации необходимо знать силу растворителя (е°) и параметры селективности [т и Я). Поэтому для создания полезной системы быстрой оценки изоэлюотропных двух-, трех- и четыре.хкомпоиентных элюирующих смесей для ЖТХ, в которые входят модификаторы, необходимы определенные упрощения. [c.269]

Особенностью метода Тиле и Геддиса, отличающей его от других, является принятие температур контактных ступеней по высоте колонны в качестве независимых итеративных переменных, которые постепенно уточняются в ходе потарелочного расчета, пока принятые значения не совпадут с рассчитанными. Количества и составы концевых продуктов колонны являются зависимыми переменными, определяемыми после уточнения профиля температуры. Для использования расчетной процедуры Тиле и Геддиса необходимо закрепить еще рабочее давление в колонне, числа тарелок в ее укрепляющей и отгонной секциях, флегмовое число, а также отношение /( п+1 и состояние сырья. [c.406]

Поиск решения ведется с учетом того, что давление в уравнении Планка—Риделя (1.84) в явном виде разрешено относительно температуры и может быть найдено с помощью процедуры РНАС (Т, Р) [см. (1.88)]. Поэтому решение приходится искать итеративным путем, определяя каждый раз по температуре насыщения давление насыщения, а затем, пользуясь процедурой ПЛ(ТП,РП, КОП) [см. (1.59)], плотность насыщенного пара, которая сопоставляется с заданной. В процедуре ТНРНКОН поиск решения ведется методом половинного деления — наиболее удобным в тех случаях, когда заранее известны пределы изменения варьируемых параметров. Верхнее значение температуры насыщения всегда равно критической температуре, а нижнее задается для каждого вещества индивидуально (или в пределах области определения уравнения состояния, или в соответствии с потребностями конкретного расчета). [c.103]

Здесь также в начале производится сравнение заданной энтальпии жидкости с критической. Если она оказывается больше, то печатается предупреждение, а искомой температуре насыщения присваивается критическое значение. Счет не прерывается. Процедура ТНАС1Ж реализует решение уравнения для энтальпии жидкости относительно температуры насыщения. Энтальпия жидкости определена в процедуре 1ЖИДК(Т,ЭЖ) [см. (1.95)). Решение проводится итеративно методом половинного деления. [c.104]

Следующим этапол стратегии является процедура обучения машины раснознаванию активных катализаторов. Эта процедура сама по себе итеративная и заканчивается не только установлением факта способности машины распознавать катализаторы с заданной степенью вероятности, но и отсеиванием незначащих признаков и ранжировкой влияющих признаков по степени их влиятельности. После обучения машины пли в ходе его проводится прогнозирование новых катализаторов, не включенных в обучающую последовательность. Результаты машинного прогноза подвергаются экспериментальной проверке. [c.88]

Однако на первом этапе исследований а тем более при расчетах по прогнозированию свойств катализатора, до проведения экспериментальных работ необходимые данные о параметрах моделей, естественно, не известны. Выход заключается в выработке стратегии исследования в виде многоэтапной итеративной процедуры принятия решений (ППР) 1) прогноз химического состава катализатора 2) по данным первого этапа и по имеюш имся аналогам получение начальных оценок скорости реакции 3) начальный ири-ближенный прогноз качественного характера о целесообразной текстуре катализатора (например, круннонористый с малой поверхностью, либо мелкопористый с развитой поверхностью и т. п.) 4) экспериментальная проверка результатов качественного прогноза текстуры катализатора 5) экспериментальное определение кинетики процесса на удовлетворяюш,ем требованиял катализаторе пз числа занрогнозированных 6) расчет оптимальной текстуры катализатора и ее приспособление к реальным возможностям синтеза катализаторов 7) выбор способа синтеза приемлемого катализатора 8) выбор способа формирования структуры катализатора 9) приготовление образца катализатора и его опробование. [c.121]

Началом процедуры является построение самых общих структурных схем или диаграмм процесса, аналогичных рассмотренным выше, которые затем детализируются. При этом переход от диаграмм к математическим моделям осуществляется не в лингвисти-чески-смысловой форме, как это делается, например, в [4], а автоматизированно. Программный комплекс BOND метода включает 17 основных программ на языке Фортран и позволяет воспринимать информацию в виде диаграмм процессов перерабатывать эту информацию сообщать пользователю, какой вид системы уравнений соответствует введенной диаграммной информации и, если этот вид удовлетворяет пользователю, то ЭВМ идентифицирует параметры модели находит решение уравнений математической модели и построит графики изменения требуемых переменных состояния процесса [10J. Пользователь оценивает полученную количественную информацию с физико-химической точки зрения, и если она его не удовлетворяет, то он вносит коррекцию в рисунок процесса в виде диаграммы, которая изображается на экране дисплея. Так в результате диалога пользователя с ЭВМ итеративно рождается правильный диаграммный образ физико-химического процесса и параллельно с ним в ЭВМ автоматически формируется система уравнений, представляющая адекватную математическую модель процесса в рамках представлений данного пользователя til, 12]. [c.226]

Прямая задача геометрического программирования имеет нелинейный критерий и содержит систему нелинейных ограничении в виде неравенств, а двойственная ей задача формулируется как поиск экстремума нелинейной функции специального вида нри линейных ограничениях. На практике чаще применяют алгоритмы решения двойственной задачи с последующим расчетом оптимальных значений переменных прямой задачи. Алгоритмы представляют собой итеративные процедуры решения задач ли-псппого или квадратичного программирования, получающихся п результате соответственпо линейной или параболической ап-п юксимации критерия двойственной задачи. [c.242]

Для программной реализации очень важен тот факт, что дизъюнкты Хорна обладают простой процедурной интерпретацией. Дизъюнкты типа (5.34) и (5.36) интерпретируются как процедуры, а типа (5.38) —как целевые утверждения. Так, дизъйнкт типа (5.34) интерпретируется как процедура с заголовком Ву, телом которой является вызов процедур Ау, А2,...,А , а дизъюнкт типа (5.38) — как последовательность вызовов процедур ,Т"ог-да каждый шаг обратного рассуждения есть управление вызовами процедуры, которое начинается с выделения вызова некоторой процедуры j(i) из текущей цели. Затем выделяется некоторая процедура, заголовок которой (положительный литерал, например Ву в выражении (5.34)) унифицируется с помощью некоторой подстановки в с выбранным вызовом (1). Далее выделяется тело процедуры (в данном примере Bi), представляющее собой, в свою очередь, последовательность вызова других процедур (в данном примере/41 (i), А2 (/),-, A ,(t). Унификатор в применяется к результату. Процесс итеративно повторяется. Аргументы литералов [c.160]

В начале решения задачи синтеза необходимо ввести связи между аппаратами, пронумеровать аппараты и установить порядок их расчета, чтобы минимизировать число уравнений и исключить итеративные процедуры. Это осуществляют в вычислительной программе с помощью специальной операции А (2,1, 6, ), означающей, что аппарат 2 относится к типу 1 и имеет шесть входов и шесть выходов. Тип аппарата указывает па характер вычислительной процедуры (например, тип 1 может означать расчет выпарного аппарата). После такой нумерации аппаратов устанавливают связи между ними посредством другой специальной операции В 1, 4, 2, 4), означающей, что аппарат 1 по выходу 4 соединяется с аппаратом 2 через зход 4. Тогда, например, для среднего выпарного аппарата 3 в системе с прямотоком связи будут отражены так операции В (2, 2, [c.470]

Интенсивность компонент мультиплета также можно рассчитать по простым правилам, аналогичным правилам расчета мультиплетной структуры. В принципе с помощью итеративной процедуры можно получить соотношение интенсивностей линий внутри мультиплета для каждой резонансной линии. Взаимодействие данного спина с п эквивалентными адрами со спином 1/2 вызывает расщепление резонансной линии на (л+1) компоненту, иитен- [c.60]

Обнаружению признаков в индивидуальных изображениях предшествовали следующие процедуры фильтрация, устранение несущественных деталей и бинаризация. Прямолинейные сегменты в бинарных изображениях определяли, используя итеративный алгоритм Хау (Hough). [c.167]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология