Матрица информационная

Матрица информационная (Х Х) — матрица, полученная в результате умножения слева матрицы значений факторов X на транспонированную матрицу X (является частью системы нормальных уравнений, записанной в матричной форме). [c.265]

Полученные индикаторы-сигналы были реализованы на универсальной экспериментальной установке описанной в гл. 4, и по выходным откликовым кривым определены точечные оценки параметров, их индивидуальные дисперсии и детерминант информационной матрицы. При этом установлено, что наименьшей параметрической чувствительностью обладает параметр кц, оценки которого не удается установить с достаточно большой точностью, [c.165]

ТРАНСЛЯЦИЯ ж. Биосинтез белка на матрице информационной РНК происходит в рибосомах. [c.445]

Представленная схема в зависимости от желания пользователя функционирует как по разомкнутому, так и по замкнутому циклу. Пользователю представляются широкие возможности модификации модели в диалоговом или обычном режиме. Изменения могут осуществляться на уровне сформированной матрицы, информационной базы или в процессе решения задачи оптимизации, в соответствии с выбранной стратегией решения и набором эвристических правил. Предусмотрена возможность однократного ввода информации, которая группируется и записывается на МД. В последующем пользователь может работать в режиме корректировки. [c.182]

Четвертый этап рассматриваемой ППР преследует несколько целей 1) оценку с заданной точностью одного параметра или подвектора параметров 2) минимизацию коэффициентов корреляции между двумя параметрами или группой параметров 3) уточненную оценку вектора параметров в конкурирующих кинетических моделях. Оценки констант, полученные на втором этапе, обычно не удовлетворяют необходимым требованиям точности, поэтому на третьем этапе они уточняются при проведении последовательно планируемых прецизионных экспериментов выбором критерия оптимальности планов, анализом функционалов от информационной матрицы, а также отдельных ее элементов и подматриц. [c.171]

Оцениваются по опытным данным только индивидуальные, независимые константы, соответствующие некоторому неособенному минору информационной матрицы М %). Остальные константы, которые назовем зависимыми, задаются на основе априорной информации об их численных значениях. Согласно изложенному, обычно в качестве последних целесообразно выбирать константы, объем априорной информации о которых максимален. Последнее дает возможность получить оценки независимых констант, лучше отражающих пх физический смысл, чем при других вариантах выбора зависимых параметров. Конечно, численные значения, присваиваемые зависимым константам, не могут повлиять на предсказательную силу кинетической модели. [c.181]

Можно пойти по пути создания дополнительных таблиц соответствия между равномерными кодами значений характеристик и позициями этих кодов в матрице информационной таблицы. Тогда и обратный поиск будет быстродействующим (разумеется, все это справедливо [c.219]

Полагалось iV = 4, и длительность подачи каждого равна 30 с при линейной скорости газа-носителя 80 мл/мин и при Т = == 100° С. В качестве индикатора был выбран пропилен, а испытываемого катализатора — СКН-35. Полагали дополнительно, что каждый у( ) 7,5 мл и Ф (М v), Т) = det М (f) 4 Минимизацию Ф проводили методом случайного поиска по наилучшей пробе. Оптимизация входного индикаторного сигнала позволила на два порядка увеличить детерминант информационной матрицы для трех оцениваемых констант Кц, к , Одф. При этом существенно уменьшились и их дисперсии, что свидетельствует об эффективности излагаемой процедуры планирования адсорбционных экспериментов [75, 76]. [c.165]

По результатам стартовых опытов методом максимального правдоподобия получены оценки всех параметров модели (4.5) и вычислены элементы информационной матрицы М (е). Их последующий анализ показал, что в области стационарного протекания химической реакции раздельная оценка всех констант невозможна и поэтому часть последних могут быть определены только в виде линейных комбинаций. При этом максимальное число конс- [c.190]

Часть клеток матрицы информационной таблицы обычно бывает пустой. Это может происходить по двум причинам. Во-первых, объект и класс характеристик, указанный на входе таблицы могут быть несовместимы. Это означает, что данному объекту несвойственна характеристика, сформулированная в наименовании класса. Во-вторых, могут отсутствовать сведения по ряду характеристик. Поэтому при записи информационных таблиц в памяти машины- целесообразно применять специальные меры по экономии места. Одной из таких мер может быть введение логической шкалы перед каждой строкой или перед каждым столбцом матрицы (в зависимости от того, в каком порядке проводилась ее линейная развертка). Логическая шкала содержит столько двоичных знаков, сколько клеток в матрице информационной таблицы. Символом О в шкале обозначаются клетки информационной таблицы, которые соответствуют несовместимым парам кодов объектов и характеристик. Остальные клетки матрицы обозначаются символом 1. После логической шкалы записывается массив отсылочных адресов к значениям характеристик, который содержит столько позиций, сколько единиц имеется в логической шкале. Если сведения по какому-либо значению характеристики отсутствуют, то вместо отсылочного адреса проставляется нулевой код. В дальнейшем при пополнении сведений об объектах этот код может быть заменен на отсылочный адрес к значению характеристики. Буквенные коды значений характеристик, входящих в состав строки или столбца информационной таблицы, записываются Е порядке их поступления. В начале каждого буквенного кода указывается количество ячеек памяти, занимаемое значением характеристики. [c.220]

Отметим также, что используемая для выбора стратегия проведения прецизионных экспериментов и для установления точности получаемых оценок кинетических констант матрица М (е) является информационной матрицей линеаризованной но константам кинетической модели. Конечно, если испытываемая модель существенно нелинейно параметризована, то М (е) следует рассматривать лишь как первое приближение к истинной информационной матрице плана эксперимента. В тех случаях, когда требуется получить оценки отдельных констант с особенно большой точностью, в качестве критериев оптимальности плана необходимо использовать максимум выборочной плотности распределения илп некоторые функционалы от истинной информационной матрицы. [c.192]

Принципиальное отличие метаболических процессов в живой клетке от реакций, с которыми имеют дело в синтетической химии, состоит в том, что метаболизм живых существ протекает на базе клеточных структур. Кроме того, биологические синтезы в основном являются матричными, в частности синтезы всех видов белков, протекающие на матрицах информационной РНК, синтез которой возможен только на базе соответствующей клеточной структуры. Клетка сравнима со сложнейшей системой цехов со сменой контейнеров с органическими и водными средами и разнообразными адсорбентами. Такая структура обеспечивает необходимую последовательность в работе сложнейшей системы согласованно протекающих реакций обмена веществ, структурная база которого изучена еще далеко не достаточно. [c.195]

В качестве критерия оптимальности обычно принимается детерминант информационной матрицы плана. [c.26]

Здесь — подматрица информационной матрицы соот- [c.26]

Из плана 8 = (wj, , (0 +i) выбирается план с максимальной величиной определителя информационной матрицы [c.167]

Согласно этому алгоритму, был построен стартовый план проведения адсорбционных экспериментов, который позволил увеличить детерминант информационной матрицы еще практически на два порядка по сравнению с исходным произвольно выбранным планом эксперимента. При планировании адсорбционных измерений удается существенно сократить объем необходимого эксперимента, и при этом также повышается их надежность вследствие того, что появляется возможность оценки точности как констант модели, так и прогнозирующих способностей самой модели. [c.167]

След информационной матрицы 8р М (е) [c.215]

Определитель информационной матрицы Лее М (е) [c.215]

ДЛЯ данного полипептида, тем не менее определяется его первичной структурой. Стабилизация каждой данной третичной структуры осуществляется в результате специфических взаимодействий между специфическими для данного белка аминокислотными остатками, образующими специфическую для данного белка последовательность например, определенные карбоксилатные группировки соединены водородной связью с определенными остатками тирозина, другие карбоксилатные группы взаимодействуют электростатически с гуаниди-ниевыми группировками определенных остатков аргинина, а какие-то неполярные группировки аминокислотных остатков находятся в тесном контакте вследствие вытесняющего влияния растворителя. Вообще говоря, при изменении аминокислотного состава или последовательности аминокислот в первичной структуре характер названных взаимодействий должен изменяться, а это должно привести к образованию других конформаций белка. Свертывание в определенную конформацию, присущую данной белковой молекуле, вероятно, происходит постепенно, короткими участками, в процессе синтеза белка, поскольку соединенные аминокислотные остатки каждой вновь образованной молекулы белка отделяются от матрицы (информационной рибонуклеиновой кислоты) в строго определенной последовательности. [c.27]

Для заданного общего времени проведения эксперимента Г, вектора управляющих переменных V и времени подачи индикаторных импульсов = О,. .., N М = Т определить последовательность V объемов подаваемых импульсов обеспечивающих максимизацию некоторого функционала ф от информационной матрицы М (е) плана г = V. При этом М (У) имеет вид [c.216]

Определитель информационной матрицы i det М (Е) [c.217]

Фаза ввода. Она обеспечивает связь пользователя с системой и состоит из стадий ввода, контроля и хранения данных. На этой фазе обычно поступает следующая информация топология ХТС, данные о свойствах потоков, параметры блоков ХТС, последовательность вычислений в виде наименований модулей, стоимостные параметры. Большинство систем работает с информационной блок-схемой ХТС, которая должна быть подготовлена пользователем. По блок-схеме либо строится матрица инциденций, либо составляется программа на языке программирования или проблемно-ориентированном языке для передачи топологии ХТС вычислитель— ной машине. Следовательно, на стадии ввода пользователь сталкивается с необходимостью изучения либо формальных правил описания топологии, либо одного из языков описания схем на уровне языков программирования. [c.149]

Однако структура кинетических моделей, как правило, такова, что оценки кинетических констант сильно коррелируют между собой. Это ведет к тому, что функции меры, характеризующие степень совпадения экспериментальных и расчетных данных, обнаруживают в пространстве параметров в окрестности точки минимума наличие оврагов, затрудняющих определение точечных оценок констант. Детерминантные критерии значительно уменьшают объем доверительного эллипсоида, не изменяя коэффициентов корреляций и, следовательно, не исправляя овражной ситуации. В этом отношении критерий формы, максимизируюпщй наименьшее собственное значение информационной матрицы Л/(е), представляется более предпочтительным, так как стремится придать доверительной области сферичность посредством минимизации длины большой полуоси доверительного эллипсоида. [c.189]

Оптимальное распределение технологических процессов по аппаратам при пх нечетком информационном описании можно получить, решая задачу собственных значений и собственных векторов матрицы. [c.242]

Низкое информационное содержание матрицы или сравнительная простота представления ее в запоминающем устройстве ЦВМ, хранить в котором необходимо самое большее лишь ненулевые элементы матрицы при этом число ячеек памяти, которое требуется для запоминания элементов матрицы, много меньше [c.43]

Информационная матрица (матрица моментов) композиционного плана второго порядка имеет для к = 2 вид [c.181]

Соответствующая плану (табл. 41) информационная матрица Х Х [c.183]

Описанный способ представления сообщений в памяти ЭВМ очень удобен, так как позволяет выбирать значения характеристик без их последовательного просмотра. Но он выгоден только при так называемом прямом поиске, когда к матрице информационной таблицы обращаются по строке и столбцу [79]. При практическом использовании ИПС возможн , и такие запросы, когда в качестве исходных данных указываются характеристики объектов (наименования и значения характеристик), а требуется найти объекты, обладающие заданными характеристиками. Тогда удобно упорядочить буквенные коды значений характеристик и отождествлять заданные значения со значениями характеристик в упорядоченном списке. После отождествления порядковый номер значения характеристики запоминается и по нему входят в матрицу информационной таблицы. Здесь также неизбежен перебор среди равномерных кодов значений характеристик. [c.219]

Остальные моменты информационной матрицы равны нулю. [c.190]

Совсем недавно была открыта обратная транскриптаза, что вызвало многочисленные дискуссии и даже недоумения, а уже сегодня этот фермент нашел совершенно неожиданное применение с помощью обратной транскриптазы при использовании в качестве матриц информационных РНК синтезировали in vitro ряд генов [14, 15]. [c.8]

Теоретико-информационные инварианты могут использоваться в качестве представления структуры в базах знаний каталитических систем искусственного интеллекта наряду с матрицами и их каноническими представлениями. Различные инварианты молекулярного графа представляют собой важные характеристики графа. РТнвариант графа — это теоретико-графовое свойство, сохраняющееся при изоморфизме [86]. Более точно [80] пусть Р — функция, относящая каждому графу С, некоторый элемент из множества М произвольной природы (элементы М чаще всего числа, векторы, матрицы, многочлены). Эту функцию будем называть инвариантом, если на изморфных графах ее значения совпадают, т. е. для любых [c.99]

Значения характеристик в матрице информационной таблицы ищутся в следующем порядке. Сначала по номеру строки таблицы выбирается информация, соответствующая этой строке (логическая шкала, отсылочные адреса к значениям характеристик и массив буквенных кодов значени.й характеристик). Затем по номеру столбца находится соответствующий разряд логической щка-лы и его содержимое проверяется иа наличие призна-222 [c.222]

Для решения указанных задач обычно достаточно проанализировать некоторые функционалы от информационной матрицы М (е), а также ее отдельные элементы и подматрицы. При этом при планировании прецизионных экспериментов часто используют критерии D-, А-, -оптимальности планов. Критерий D-on-тимальности часто называют детерминантным, а критерий -опти-мальности — критерием формы. [c.189]

Рассмотренный способ представления матриц информационных таблиц с помощью логических шкал и отсылочных адресов к Значениям характеристик является по существу модификацией гнездового ассоциативноадресного способа. Здесь для каждой строки матрицы предусмотрено свое гнездо адресных отсылок, но, в отличие от обычного применения гнездового способа, поиск в гнездах производится не перебором, а путем вычисления адресов записи необходимых адресных отсылок к значениям характеристик. [c.223]

В концепции Кифера эффективность обуславливается еще п оптимальным рас оложепием точек в факторном пространстве. План эксперимента, при котором объем эллипсоида рассеяния миннмнзнруется на множестве планов в заданной области, называется Д-оптимальным. Согласно (У,87), О-оптимальному плану должен соответствовать максимальный определитель информационной матрицы. [c.199]

Математическое моделирование в химической технологии (1973) -- [ c.202 , c.214 , c.219 , c.220 , c.265 ]

Методы кибернетики в химии и химической технологии Издание 3 1976 (1976) -- [ c.383 ]

Статистические методы оптимизации химических процессов (1972) -- [ c.0 ]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология