Преобразование данных

ПРЕОБРАЗОВАНИЕ ДАННЫХ ПО ХИМИЧЕСКИМ СДВИГАМ [c.434]

Большие по абсолютной величине отрицательные сдвиги указывают на меньшее экранирование.) Эти сдвиги получаются в чистых жидкостях относительно внешнего стандарта. В результате они могут быть использованы для преобразования данных и сопоставления результатов, полученных с различными веществами в качестве внешних стандартов. Для превращения 6, полученного относительно в ка- [c.434]

В матричной блок-схеме блок соответствует матрице преобразования данного элемента, а ветвь — вектору параметров состояния технологического потока. [c.49]

Другая группа прикладных алгоритмов, включаемых в СУБД САПР ХТС,— это алгоритмы преобразования данных, хранимых в БД, в более удобную для прикладных программ форму. Характерными чертами таких алгоритмов являются их сложность, независимость от решаемых САПР задач и привязка к базам данных. К таким алгоритмам относятся, например, алгоритмы расчета физико-химических свойств смесей нескольких компонентов. Трудности, возникающие при создании таких алгоритмов, того же [c.229]

Алгоритм расчета многокомпонентного равновесия также можно причислить к алгоритмам преобразования данных. В настоящее время многокомпонентное равновесие рассчитывается обычно на основе бинарных равновесных данных, при этом накладываются очень жесткие ограничения на время расчета, поскольку по специфике проектирования массообменных процессов расчет межфазного равновесия является одним из наиболее интенсивно используемых алгоритмов. В связи с этим следует отметить работы [38, 39 , в которых предложены методы расчета многокомпонентного равновесия, значительно экономящие время. [c.230]

Преобразование данных в форму, пригодную для обработки (ввод) или регистрации результатов обработки (вывод) [c.27]

Первый способ заключается в следующем. Система формируется из ранее разработанных подпрограмм с самостоятельными массивами данных, представленных в виде файлов (см. с. 196), не связанных между собой и ориентированных на конкретные задачи. Для их информационного объединения разрабатываются специальные, адаптирующие программы, предназначенные для необходимого преобразования данных. Такие программы требуются всякий раз, когда необходима передача данных (рис. 1.16). Этот способ характерен для систем, разработанных для машин пер- [c.77]

Рис. 1.16. Соединение независимых модулей или подсистем с помощью программ преобразования данных

Если способы представления операндов различны, то происходит преобразование данного с фиксированной точкой в форму с плавающей точкой. Для операции возведения в степень преобразование не производится, если основание — в форме с плавающей точкой, а экспонента — целое число с фиксированной точкой. В этом случае возведение в степень осуществляется многократным умножением. Если же операнды в форме с фиксированной точкой, то возможны такие преобразования а) экспонента — дробное число оба операнда преобразуются в форму с плавающей точкой возведение в степень осуществляется через логарифм и экспоненту б) основание преобразуется в форму с плавающей точкой, если экспонента не является целой константой с фиксированной точкой без знака или результат возведения в степень целого числа с фиксированной точкой превышает максимально допустимое число разрядов (15 десятичных или 31 двоичных). [c.264]

Однако выражение может составляться из данных различного типа и длины, так же как левая и правая части оператора присваивания могут различаться по типу и длине. В этом случае при выполнении операции и оператора присваивания будут выполняться соответствующие преобразования данных. Возможны следующие преобразования [c.355]

Наблюдение — это определение характеристик функционирования системы (объекта) на основе сбора, обработки и преобразования данных, а также сравнение действительных и ожидаемых характеристик функционирования системы. [c.31]

Выбор масштаба и преобразование данных. Значение входной величины должно быть переведено в соответствующий мас- [c.189]

Физик. Потому что инсулин измерялся только 1 раз в каждой возрастной группе, а глюкоза - 7 раз в течение всего процесса. Поэтому преобразованные данные о содержании глюкозы расположились на рис, 3,3 вдоль всей кривой (3,4) и (3,6) для базового организма, а для инсулина мы получили бы только "небольшое облачко" точек около значения [c.64]

Пусть теперь при конформном преобразовании данного произвольного профиля на круг единичного радиуса задняя кромка профиля В переходит в точку В окружности (рпс. 10.10). Это [c.25]

После преобразования данного уравнения получим [c.58]

Для преобразования данной зависимости в линейную и нахождения постоянных А я В уравнение следует прологарифмировать по основанию е [c.17]

Для преобразования данного уравнения к требуемому виду нужно найти выражения для величин dУг и dpж. Воспользуемся приближенными уравнениями масс жидкости и газов, справедливыми в диапазоне малых отклонений от опорных значений [c.129]

Задача минимизации (13.4) при условиях (13i), (13.6) и составляет исходную математическую модель для выбора оптимального дерева трубопроводной сети на ее избыточной схеме. Целью дальнейших преобразований данной модели является стремление исключить из нее вектор h и перейти к эквивалентной оптимизационной задаче относительно лишь вектора расходов х. Такой переход опирается на построение частичной функции Лагранжа и использование ее для проведения аналитической оптимизации по группе переменных. (Данный прием описан в книге [21] на примере конкретной задачи.) [c.176]

Еще один способ предварительного преобразования данных — переход к новой системе координат. Это осуществляется методами главных компонент или факторного анализа. В результате векторы исходных данных представляют в виде комбинации некоторых новых ортогональных векторов. Эта процедура тесно связана с проблемой сокращения размерности — проекции многомерного массива исходных данных в подпространство с меньшим числом измерений. Она будет рассмотрена в следующем разделе, посвященном неконтролируемым методам распознавания образов. [c.521]

Компьютерные информационные системы — компьютерные системы, которые могут осуществлять обработку, хранение и преобразование данных. [c.20]

К группе алгоритмов преобразования данных относятся также алгоритмы выбора технологического оборудования. Выбор оборудования при известном его типе обычно осуществляется по фиксированному набору определяющих параметров и является в значительной мере автономным процессом в том смысле, что он в большинстве случаев не зависит от характеристик проектируемого процесса. Гораздо сложнее задача определения необходимого типа оборудования, обеспечивающего минимальные затраты при заданной производительности. В лучшем случае эта задача решается качественно с помощью логического анализа особенностей реализуемого технологического процесса и накопленного опыта, в другпх же случаях выбор типа оборудования производится в значительной степени интуитивно и в соответствии со сложившимися традициями. В то же время желательно, чтобы эта задача решалась численно с учетом количественных характеристик как самого оборудования, так и технологических потоков и окружающей среды. [c.230]

И, наконец, последний вид алгоритмов преобразования данных — это алгоритмы определения близости технологий в целом, преобразующие всю совокупность данных о технологии в набор чисел, имеющий смысл координат технологии в технологическом пространстве, однозначно соответствующий данной технологии. Основной трудностью при создании таких алгоритмов является построение такого технологического пространства, которое было бы метрическим, т. е. расстояние между двумя точками которого служило бы мерой близости двух соответствующих технологий. [c.230]

Фундаментальная проблема разработки САПР заключается в формировании прикладного математического обеспечения. Отсутствие физического аналога процесса на стадии проектирования предъявляет высокие требования к его математической модели. Математическая модель процесса на стадии проектирования является не только многофункциональной, но и имеет переменную структуру в зависимости от гидродинамических, кинетических и иных условий ее применения. Поэтому при разработке модели следует исходить по возможности из общих методов восприятия и преобразования данных, в рамках же САПР модель трансформируется в зависимости от конкретных условий приложения, т. е. подстраивается под ситуацию. Основным принципом конструирования таких моделей является модульность. Модель представляется в виде совокупности отдельных элементов, структурированных на основе физических (гидродинамика, кинетика, равновесие и т. д.) или иных (удобство, относительная независимость и т. д.) соображений. Эффективность применения такой модели будет зависеть от способа структурирования и организации интерфейса между модулями. И опять оперативная оценка параметров конкретного варианта модели невозможна без применения АСНИ. [c.619]

Встроенные функции. Транслятор обладает широким набором функций, которые можно использовать при состав-ленрш программ. К ним относятся элементарные математические функции, арифметические функции по преобразованию данных, функции для обработки строк и массивов и специальные функции. Их аргументами могут быть скалярные выражения или массивы. В последнем случае операция выполняется над каждым элементом массива. Отдельные специальные функции рассмотрены в соот-ветствуюш,их разделах. Ниже приведены имена наиболее распространенных нри составлении программ элементарных и арифметических функций. К ним относятся [c.298]

Ввод — вывод, ориентированный на записи. При передаче, ориентированной на записи (атрибут RE ORD), предполагается, что данные представлены в форме, не требующей преобразования, т. е. совпадают с представлением их в ЭВМ. Это означает, что операторы ввода — вывода обеспечивают копирование записей путем передачи их с устройств ввода в основную память и наоборот. Вся информация понимается состоящей из дискретных записей определенной длины, указанной в описании файла. Поскольку не требуется преобразования данных при вводе — выводе, то выполнение операций передачи осуществляется значительно быстрее по сравнению с передачей потоком. Операторы ввода — вывода записей чаще всего используются при решении экономических задач, а также в информационных системах. [c.315]

Перечисленные операторы позволяют передавать данные не только между внешними устройствами и памятью, но и внутри памяти. Это операторы с режимом STRING. С помощью этих операторов имеется возможность выполнить преобразование данных типа строка знаков в арифметические и наоборот. Напомним, что такое преобразование недопустимо любым другим способом в подмножестве ПЛ/1. Переменная в операторах GET и PUT всегда должна иметь тип строки знаков. В зависимости от того, присваивается ей значение или считывается, и происходит преобразование типа. Передача потоком может осуществляться двумя [c.322]

Операторы ввода — вывода в том виде, как они здесь рассматриваются, обязательно требуют для своего выполнения соответствующих операторов FORMAT. Последние определяют необходимые преобразования данных при переходе от внешнего представления к внутреннему и наоборот. Оператор FORMAT имеет вид [c.353]

Взаимодействие оператора ввода — вывода с оператором FORMAT состоит в следующем. Список ввода — вывода и элементы формата задают структуру записи. Необходимо, чтобы число элементов списка соответствовало числу элементов формата. Если это соответствие нарушается, то возможны ошибки при преобразовании данных на вводе или выводе. Элементы формата могут повторяться для одного списка ввода — вывода слева направо, если число элементов формата меньше числа элементов списка. Очевидно, данные будут переданы правильно при таком повторении, если только элемент формата не противоречит типу и способу представления значения переменной. [c.353]

Задаются исходное (начальное) и целевое (конечное) состояния задачи. ПС на основе хранящихся в ее БЗ продукционных правил с использованием ЭП анализ состояния — выГюр средства (см. разд. 1.6) ищет возможные пути перевода исходного состояния задачи в целевое. Знания о ПО в виде ПП и фактов задают множество возможных преобразований и промежуточных ситуаций (состояний решения НФЗ) в пространстве состояний, каждое из которых ограничено соответствующими условиями применимости данного преобразования (данного ПП) в той или иной ситуации. В общем случае эвристический поиск решения НФЗ осуществляется с использованием либо методов поиска в пространстве состояний, либо методов сведения задачи к совокупности подзадач (см. разд. 2.5). [c.167]

Робинсон [691, 692] продолжил преобразование данного уравнения для учета повторного увлечения частиц. Его вариант уравнения основан на предположениях, сделанных Инушкиным и Авербухом в отношении инерционного прохождения граничного слоя и турбулентного перераспределения частиц, но без указаний точных поперечных профилей концентрации. Это уравнение имеет вид [c.461]

Более сложной и ответственной на совремеппом этапе научно-технической революции является психофизиологическая деятельность человека. Она состоит из чувственно-двигательной сферы и процессов переработки информации ощущения, восприятия, мышления. Как типы функции, эти процессы называются прием, идентификация и интерпретация информации (преобразование данных) [82]. В сущности это кванты целенаправленной деятельности человека в ЧМС. Их аналогами в технике являются универсальные функции фильтрации, программирования, шунтирования. [c.22]

Математик. Я думаю, что предложенное Физиком преобразование данных наблюдений к условиям базового организма обладает еще одним важным достоинством. Ведь соотношение (3.11), которое он использует, основано только на общем условии подобия (2.3) и совершенно не связано с решением (3.4), (3.6), полученным нами для модели Болье. Из рис. 3.3 видно, что, используя другие модели, отличные от простой модели Болье, трудно ул чшить согласование с данными наблюдений - уж очень "тесно" прилегают преобразованные данные к решению (3.4) и (3.6) при Я = 1. [c.65]

Однако без автоматического преобразования данных или без устройства, управляющего регулируемым циклом, суперэкспрессная газовая хроматография имеет значение только для теоретических исследований. [c.349]

Химики, использующие фурье-спектроскопию ЯМР от случая к случаю, часто ие хотят вникать во все дета ш детектирования, оцифровки, запоминания и преобразования данных, которые рассматриваются в разд. 2.4. Для многих простых приложений ими действительно можно пренебречь, поскольку налагаемые методом ограничения не препятствуют интерпретации результатов на простом качественном уровне. Например, пусть протонный спектр шириной Юм,д. занимает лист бумаги длиной 50 см. Прн рабочей частоте прибора 500 МГц это означает, что спектр записал в масштабе 100 Гц/см. Точки данных, воспроизводящие спектр, в этом случае располагаются на расстоянии 0,4 Гц друг от друга. Следовательно, на каждом сантиметре рисунка расположено 500 точек, которые образуют практически сплошную линию. Влияние оцифровки здесь незначительно, и в этом случае для нас не важно, что спектр может не быть непрерывной шнией. Для рутинных анализов или проверок чистоты образцов таких спектров вполне достаточно. Но как только мы беремся за решение действительно сложных структурных задач, этот подход уже не может нас удовлетворить. [c.41]

Введенве. До сих пор мы рассматривали параметры, используемые при выборке в основном в терминах времени. Ширшта спектра определяет интервал между измерениями сигнала, а требуемое разрешение-общую продолжительность выборки. Это удобно при постановке эксперимента, поскольку измерения проводятся во временнбй области. Однако после преобразования данных более естественным становится проанализировать эти параметры в терминах частот. Если мы обозначим интервал между точками выборки данных в частотном спектре через цифровое разрешение), то получим [c.41]

Наконец, преобразованные данные обнаруживают в частотной области наличие фазовых ошибок, зависяи их от частоты. Эти ошибки вызваны временной задержкой, необходимой для восстановления приемника. В течение этой задержки индивидуальные косииус-компоненты ССИ приобретают различные фазы что приводит к фазовому сдвигу в преобразованных сигналах. [c.343]

В настоящее время большинство аналитических приборов снабжено компьютерами. В результате опфация преобразования данных в аналитическую форму (концентрации компонентов или их структурные параметры) стала неотъемлемой составной частью аналитической системы. Она осуществляется автоматически — аналитику нет нужды обрабатьтать и даже вообще контролировать первичные данные. Поэтому очень важное значение имеет тфавильная работа используемого программного обеспечения. [c.61]

На рис. 9.3-10 приведена схема спектрометра ЯМР. В принципе, эта схема иллюстрирует как устройство непрерывного действия (НД), так и импульсного спектрометра. Он состоит из магнита, радиочастотного генератора, генерирующего излучение резонансной частоты или радиочастотные импульсы, и детектора сигналов. Сигналы усиливаются и записываются при помохци ЭВМ, которая также служит для преобразования данных или обработки каким-либо иш>1м способом. В итоге спектр выводится при помощи самописца или осциллографа. Предстаьленная геометрическая схема пригодна для обычного (желез- [c.211]

ИК-спектры, представленные в цифровом виде, могут бьггь сглажены в процессе преобразования данных в ЭВМ с помощью усредняющего полинома со скользящей точкой [85]. Если полезный сигнал скрыт шумами, то для повышения отношения сигнал/шум можно использовать метод повторного сканирования с последующим накоплением данных (стр. 120). [c.52]

Важной отличительной особенностью правил по исследованию БЭ в странах ЕС и США является статистический анализ логарифмически преобразованньгх фармакокинетических данных. Согласно критерию эквивалентности, принятого FDA, сопоставляется именно соотношение, а не разность, средних значений логарифмически преобразованных данных AU и С для тестируемого и референтного препаратов, которое должно составлять 80-125% [6]. При этом уровень соответствия 0,98 отвечает максимальной вероятности формирования верного заключения об эквивалентности препаратов. [c.623]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология