Модели функциональные

Анализируя методологию автоматизированного проектирования высокоэффективных хшических производств и информационные модели функциональных частей проекта с точки зрения особенностей трудовой деятельности человека-проектировщика, три решении проблемы автоматизации лроцесса проектирования объектов химической промышленности необходимо выделить два направления [c.111]

В этой главе рассмотрен ряд характерных примеров использования методов идентификации линейных систем для описания гидродинамической структуры потоков в технологических аппаратах на основе модельных представлений. При описании ФХС с помощью типовых моделей функциональный оператор ФХС обычно состоит из двух частей части, отражающей гидродинамическую структуру потоков в аппарате (как правило, линейная составляющая оператора), и части, отражающей собственно физико-химические превращения в системе (как правило, нелинейная составляющая оператора). Линейная составляющая оператора ФХС, соответствующая так называемому холодному объекту (т. 8. объекту без физико-химических превращений), допускает эффективное решение задач идентификации линейными методами. При этом поведение ФХС отождествляется с поведением такой динамической системы, весовая функция которой совпадает с функцией РВП исследуемого объекта. Такой подход открывает возможность при описании гидродинамической обстановки в технологических аппаратах широко применять метод нанесения пробных возмущений, который в сочетании с общими методами структурного анализа ФХС представляет эффективное средство решения задач системного анализа процессов химической технологии. [c.432]

Рис. 36. Модель функционального связывания между IP3-рецептором (IP3R) и фосфатидилинозитол-4, 5-дифосфатом (PIP,).

Для представления в модели функциональных зависимостей, описывающих параметрические связи между коэффициентами отбора вовлекаемых на смешение промежуточных продуктов и их качественными показателями, для каждого сорта нефти на основе экспериментальных и лабораторных данных определяются зависимости между варьируемыми коэффициентами отбора и качественными показателями (октановое число) полупродуктов. В табл. 5.6 приведены указанные зависимости для нефтей, перерабатываемых на одном из рассматриваемых НПП. [c.174]

Б. Графические модели функциональная технологическая структурная специальные. [c.184]

Очевидно, что осложнения возникают из-за нелокального характера описания, и выход из положения следует искать на пути сужения интервала изменения параметров состояния раствора. Тогда можно надеяться, что модель функциональной зависимости термодинамического свойства сильно упростится и станет универсальной. Рассуждения на эту тему логически приводят к попытке использовать сплайны. Последние, как показано ниже, позволяют успешно сочетать преимущества аналитического и табличного способов описания термодинамических данных и устраняют некоторые недостатки, присущие этим способам в отдельности. [c.55]

В рамках второй модели функциональная группа может образовать цикл в подавляющем большинстве случаев только в результате взаимодействия с другими группами, удаленными от нее на некоторое ограниченное расстояние. Отсюда вытекает, что в рассматриваемой модели вероятность образования макромолекул с достаточно большими циклами практически равна нулю. В первой модели Харриса появление бесконечных выражений при расчете ММР полимера связано с непропорционально большой долей именно таких макромолекул. Хотя Харрис при приближенном решении комбинаторной задачи для второй модели использует еще несколько произвольных математических допущений, найденные им результаты качественно верны. В частности, из них следует, что с разбавлением системы конверсия в гель-точке растет, причем существует критическая степень разбавления, выше которой точки гелеобразования совсем не существует. [c.189]

Это соотношение есть аналог основного интегрального уравнения теории иерархических моделей. Функциональный интеграл, стоящий справа, будем брать по теории возмущений. [c.189]

Нервные механизмы, лежащие в основе этих функций, привлекают большое внимание нейробиологов по целому ряду причин. Во-первых, хотя другие чувства, например обоняние, у большинства животных играют доминирующую роль, обеспечивая восприятие сигналов, запускающих пищевое и брачное поведение, зрение часто играет критическую роль в осуществлении этих форм поведения. Во-вторых, значение зрения возрастает у высших беспозвоночных и позвоночных, особенно у насекомых и млекопитающих. В-третьих, зрение играет ни с чем не сравнимую роль в жизни людей чем больше мы узнаём о зрении, тем больше узнаем о себе, а также, надеемся, тем больше узнаем о способах предупреждать или излечивать болезни, которые могут привести к слепоте. Наконец, свет — это стимул, который можно измерять легко и точно,, что дает экспериментатору большие преимущества при анализе нервных механизмов. Таким образом, работа на зрительной системе не только позволяет нам понять зрение,, но и доставляет нам одну из лучших моделей функциональной организации нервной системы. [c.421]

Метод создания концептуальной модели (функционально-целевой подход) [c.137]

Марковские модели функциональных областей генома. Рассмотрим по отдельности кодирующие и некодирующие области генома Е.соИ. Практически для этой цели из выборки фрагментов ДНК Е.соИ длиной 135 тыс. нуклеотидов были выделены две подвыборки длиной 80,0 и 42,5 тыс. нуклеотидов, состоящие из белок-кодирующих и некодирующих областей соответственно. [c.45]

Накопленный опыт исследования функциональных сигналов позволяет говорить о сложившейся методологии построения их поискового образа, проиллюстрированной на рис.4.1. (Термин "поисковый образ" введен здесь для обозначения совокупности модели функционального сигнала и конкретного значения параметров модели, речь о которых пойдет ниже.) Начинается этот процесс со сбора информации о функциональных сигналах - составления выборки. [c.118]

Модели функциональных сигналов. Второй этап - построение модели, - пожалуй, наиболее важный в процессе исследования функционального сигнала. Построение начинается уже в ходе накопления экспериментальной информации. [c.119]

Как мы видели ранее, каждый функциональный сигнал характеризуется некоторым набором признаков, например типом нуклеотидов в определенных позициях на последовательности, инвертированными повторами, способными образовать шпильки в РНК, нуклеотидным составом участков ДНК и др. Набор таких признаков, характерный для определенного функционального сигнала, и алгоритм их поиска мы будем называть поисковой моделью (или просто моделью) функционального сигнала. Поисковая модель базируется на физической модели процесса. При разработке поисковой модели необходимо учитывать схему процесса, в котором принимает участие функциональный сигнал, предположения о важных участках взаимодействия нуклеиновых кислот и белков, о структуре ДНК или РНК в функционально активном комплексе и т.д. Некоторые примеры моделей были приведены в разделе 4.1. [c.119]

Будем называть моделью функциональную связь или связи между различными параметрами, характеризующими физический процесс. Эти связи могут выражаться посредством алгебраических, дифференциальных или интегральных уравнений, которые в общем случае не имеют явного решения. В этом смысле понятие модели аналогично концепции вычислительной подпрограммы схематически это изображено на следующей диаграмме [c.374]

Для рационального построения специального математического (программного) обеспечения АСУ ТП рассмотрим основные требования к созданию математических моделей функциональных задач АСУ ТП (АСУ ТП ПО и АСУ ТП КС). [c.121]

Характерные особенности образования разветвленных полимеров проявляются в простой и в то же время достаточно универсальной системе, макромолекулы которой составлены из звеньев единственного тина. Исходный мономер имеет f одинаковых функциональных групп, так что степень любого узла молекулярного графа равна /, если на нем изображены висячие вершины, отвечающие функциональным группам. Пример молекулы, образовавшейся из трехфункционального мономера, приведен на рис. 1.1, в. Различные иредположения о характере взаимодействия между функциональными группами и молекулами приводят к физико-химическим моделям /-функциональной поликонденсации разной степени сложности. Простейшая среди них была сформулирована в основополагающих работах Флори [14]. Эта модель I основана на двух основных постулатах [c.155]

Такой подход имеет принципиальное отличие от подходов, применявшихся ранее для игхледования и поиска функциональных сайтов, в которых модель функционального сайта, как правило, задается исследователем а priori, в качестве примера можно отметить описание функционального сайта ei виде консенсуса, как набора независимых позиций (см. рис. г). [c.222]

Рисунок ). Модель функционального сайта при построении конценсуса, как набора независимых позиций (на примере Ок облостей фагов. и бактерий) /12/.

Модель функционального глютенина, которую предложили Кан и Бущук [109], можно отнести к клейковине, соединив нековалентными связями глиадины и глютенины I и II. [c.219]

В сложных системах, когда предварительное изучение механизма процесса не может дать исходных данных для построения теории, приходится прибегать к эмпирическому представлению о сущности происходящего, строить догадки о возможных вариантах. Решение в этом случае основано на математической статистике, а прием исследования называется стохастическим. Изменение переменных происходит беспорядочно и часго дискретно. В стохастической модели функциональные соотношения случайны. Для данного набора входных значений возможны различные значения выходных, и они могут быть только вероятно предсказаны. [c.200]

Одной из наиболее популярных тем компьютерной генетики является идентификация в природных нуклеотидных последовательностях таких участков, которые кодируют белки. Здесь также приносят реальную пользу математические модели функциональных областей генома, построенные с помощью методов статистики. Большая или меньшая надежность предсказания зависит от степени полноты априорной информации (наличия или отсутствия обучающей выборки). Подробно об этом можно прочесть в 3-й главе (Бородовский М.Ю.). [c.6]

Что такое консенсус-последовательность Составив выборки последовательностей, несущих функциональный синал, исследователь переходит к построению модели функционального сигнала. Правильное выравнивание во многих случаях известно из эксперимента, поэтому мы начнем с рассмотрения такой ситуации, когда проблема выравнивания уже решена. [c.123]

Как объединить решения этих задач для распознавания сайтов, пока не ясно. В последнее время начинается развитие систем, позволяющих легко конструировать модели функциональных сигналов (Staden, 1988) на основании нескольких известных и заложенных в программу типов признаков. Однако возможно, что придется отказаться от простого соединения разработанных алгоритмов и придумать что-нибудь совершенно новое. [c.153]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология