Ошибки в алгоритме

Все ошибки, возникающие в процессе подготовки и решения задачи, можно свести к следующим ошибки в алгоритме ошибки программирования ошибки при подготовке информации ошибки вычислительной машины. [c.41]

Ошибки в алгоритме могут быть как следствием неточности математического описания задачи, так и следствием неправильного выбора численного метода. Типичным примером таких ошибок являются, например, колебательность или расходимость итерационного вычислительного процесса, когда решение либо принципиально не может быть получено данным методом, либо не может быть обеспечена требуемая точность. Ошибки в алгоритме выявляются либо после получения результата, либо непосредственно в процессе счета, когда ЭВМ не выходит на окончание расчетов вследствие зацикливания в некоторых частях программы. [c.41]

Ошибки программирования обусловлены тем, что алгоритм решения неправильно записан на языке программирования. Ошибки на языках программирования нулевого и первого уровней выражаются в том, что неверно записываются мнемокоды, адресные части команд, пропускаются отдельные команды и т. д. При использовании процедурно-ориентированных языков они обычно проявляются в нарушении синтаксиса языка. [c.42]

Все ошибки, возникающие в процессе подготовки и решения задачи, можно свести к следующим ошибки в алгоритме ошибки программирования ошибки при подготовке информации (ошибки, допущенные при перенесении программы и исходных данных на носитель информации) ошибки вычислительной машины. [c.41]

Ошибки в алгоритме могут быть как следствием неточности математической формулировки задачи, так и следствием неправильного выбора метода решения. [c.41]

Ошибки в алгоритме выявляются либо после получения результата, либо непосредственно в процессе счета, ковда машина [c.41]

В основе этого способа лежит анализ распространения ошибок, т. е. анализ того, как ошибка, возникающая на определенном этапе вычислений, распространяется дальше, становится ли ее влияние больше или меньше на точность результатов последующих операций. Однако основным недостатком этого способа является необходимость составления специальных алгоритмов и программ для определения ошибок на каждом этапе вычислений, что для сложных задач может представить определенные трудности. Поэтому способ вычисления ошибки используется в основном для более простых расчетов. [c.176]

Отсюда видно, что дисперсия ошибки оценки по методу МАВ меньше, чем по методу МП (причем обе оценки получаются несмещенными). Здесь имеется в виду, что параметры априорного распределения, используемого для улучшения алгоритма идентификации, выбраны правильно. Однако, как видно из формулы Байеса (8.50), при ошибочном выборе априорного распределения оценка МП может оказаться лучше оценки МАВ. Кроме того, если неизвестные параметры распределения равномерно распределены или если есть значительная неопределенность в априорном распределении (т. е. матрица ковариаций велика), то методы идентификации по максимуму апостериорной вероятности и максимуму правдоподобия равнозначны по своей эффективности. [c.468]

Расчет производился на ЦВМ Минск-22 . Качество решения задачи не уступает результатам, полученным ранее на основе применения расширенного дискретного фильтра Калмана (кривые оценки вектора состояния аналогичны изображенным на рис. 8.9). Однако в данном случае изложенный алгоритм позволил получить прежнюю точность решения задачи оценки при значительно более высоком уровне помех, который достигал 70—80% уровня полезного сигнала (при оценке уровня помех по величине среднеквадратического отклонения). Кроме того, в данном случае удовлетворительная точность решения задачи обеспечивалась при более грубых начальных приближениях вектора состояния (ошибка начальных данных варьировалась в пределах 10—40% от истинного значения вектора состояния). [c.493]

Систематическая ошибка при измерении pH компенсируется соответствующим изменением коэффициента активности (подбором эффективного коэффициента активности). Пусть в нашем распоряжении есть алгоритм и программа для определения нескольких неизвестных констант ЗДМ по потенциометрическим (например, рН-метрическим) измерениям. Тогда никто не мешает включить в число неизвестных констант и константу формальной реакции получения отнесенной к базису частицы, активность которой мы измеряем. В логарифм этой константы войдет поправка, компенсирующая систематическую ошибку потенциометрических измерений. [c.126]

Метод максимального правдоподобия распространен на случай нелинейных моделей, для которых ошибки распределены по Стьюденту. Приведен вид функции, минимизацией которой находят оценки искомых параметров. Описанный алгоритм реализован в виде программы для ЭВМ. Метод позволяет снизить требования, предъявляемые к количеству повторных наблюдений, и по сравнению с МНК дает более реальные оценки параметров. [c.191]

Таким образом, можно заключить, что в разработанном алгоритме перемещение дисперсных элементов в окаймление позволяет его оптимизировать во всех отношениях без дополнительных затрат. Разработанный алгоритм блочно-построчного исключения с шагом неявной блочной обратной подстановки для решения задачи линеаризации системы разделения минимизирует требуемые объемы памяти ЭВМ и позволяет снизить накапливаемые ошибки усечения. [c.260]

Результаты расчета по приведенному алгоритму представлены на рис. 92 и 93. Точность вычислений у, и , , во многом определяется величиной шага интегрирования т]. Последний выбран из условия экономии машинного времени и удовлетворительной сходимости результатов расчета со значениями скорости, вычисленными по формуле (93). С достаточной для инженерных расчетов точностью принята величина максимальной ошибки 5%. Вычисления показали, что такая точность достигается при г 0 0,5 мм. [c.172]

Однако основной недостаток алгоритмов голосования (VI.31) состоит в независимости весов р г от ситуации X, а также в том, что при усреднении может возникнуть ошибка за счет ошибки большинства членов коллектива. Поэтому вводится зависимость веса Цг от распознаваемой ситуации X Хг = Ц (X). Это основное положение коллектива решающих правил, при этом рассматривается зависимость [c.264]

При моделировании некоторых элементарных процессов (мономолеку-лярный распад многоатомных молекул, процессы перераспределения энергии) возникает необходимость расчета длинных (более 100 низкочастотных колебаний молекулы) траекторий. В этом случае оказывается, что применение разностных методов может привести к существенному накоплению ошибки численного интегрирования. Для расчета длинных траекторий был предложен алгоритм, основанный на идее квазилинеаризации [140] и сохранении полной энергии системы вдоль траектории [49], [c.78]

Заметим, что если спектр якобиана принадлежит положительной области, то, как видно из уравнения (5.52), полная ошибка вычислений будет быстро расти, так как она умножается на экспоненту в положительной степени. Таким образом, на участках, где якобиан имеет положительный корень, необходимо ограничивать шаг интегрирования. Так как в алгоритме вычисляется матричная экспонента, то можно непосредственно выявить положительный корень якобиана. [c.145]

Такой модифицированный алгоритм формирует управляющее воздействие на основе компромисса между хорошим управлением и хорошим оцениванием. Несмотря на кажущуюся простоту алгоритма управляющее воздействие определяется лишь численно. Недостатком метода является определенный произвол н выборе коэффициентов при добавке к основному функционалу, зависящей от ошибки оценивания. [c.128]

Цель отладки — устранить ошибки, допущенные на всех предыдущих этапах подготовки задач для решения на ЦВМ и получить программу, дающую правильные результаты. К ошибкам, не позволяющим получить правильных результатов решения задачи на машине, относятся следующие неправильное нанесение программы и исходных данных на носитель информации неправильное написание команд и операторов программы некорректность алгоритма решения задачи. [c.43]

Ошибки в алгоритме решения задачи. Для проверки правильности алгоритма целесообразно вручную проверить его выполнение на упрощенном варианте, например уменьшив число рассматриваемых вариантов до двух-трех и взяв удобные для вычислений цифры. [c.45]

Управляющие воздействия и , вырабатываемые реальной СДО, будут отличаться от как из-за неточности модели (V. 86), так и за счет того, что алгоритм синтеза системы оптимального управления сконструирован с использованием упрощенной модели, а значит в нем самом заложена ошибка, вызывающая отличие 1/ от и°. [c.201]

Структура нейронной сети достаточно хорошо известна, однако для практического построения нейронной сети разработаны алгоритмы обучения, использования математических моделей, алгоритм, реализующий принцип обратного распространения ошибки и др. [c.25]

Кроме ошибок аппроксимации, существует другой источник ошибок численного решения, связанный с погрешностью вычислений. В зависимости от вычислительного алгоритма могут уменьшаться и возрастать ошибки округления. В случае возрастания говорят, что вычислительный метод неустойчив, в случае убывания — устойчив. Для решения задач используют устойчивые методы. Один и тот же алгоритм может быть устойчив при выполнении некоторых условий и неустойчив при их нарушении. Условие неустойчивости является внутренним свойством разностной схемы и не связано с исходной дифференциальной задачей. Исследование устойчивости обычно проводится для линейных задач с постоянными коэффициентами, и результаты исследования, полученные для линейных систем, переносят на нелинейные уравнения газовой динамики, но при этом надо иметь в виду, что [c.271]

Чтение программ поможет вам не только быстрее овладеть навыками работы на ЭВМ, но и лучше разобраться в составлении алгоритмов. Вы можете выявить и устранить ошибки, которые были допущены при написании постановки задачи и создании алгоритма, сможете упростить или модифицировать алгоритм, так как одну и ту же задачу можно решить разными способами. Кроме того, одному и тому же алгоритму могут соответствовать несколько программ, дающих правильное решение. Поэтому, прочтя программу, вы можете предложить другой ее вариант — более краткий или более расширенный, если что-либо в ней окажется неясным или пропущена какая-то операция. [c.408]

Сравнение результатов моделирования поля температур, которые получены методом нечетких множеств и методом Фурье, показывает, что относительная ошибка расчета с использованием нечетких множеств менее 6%. Это доказывает справедливость подхода нечетких множеств при решении такого типа задач. Следует отметить, что реализация на ЭВМ алгоритма расчета поля температур с помощью нечетких множеств требует в 5—6 раз меньше машинного времени, чем расчет методом Фурье. [c.147]

Милос [45], модифицируя метод Кольборна, создает легко реализуемый расчетный алгоритм, заменяя температуру пара у поверхности пленки конденсата температурой хладагента. В пяти примерах, иллюстрирующих применение метода расчета,, вычисленные значения площади поверхности теплообмена конденсаторов превышают действительные значения на 10—30%. Ошибка, вносимая в результаты расчета, в значительной степени зависит от доли термического сопротивления газового слоя в общем термическом сопротивлении. Поэтому приведенные точностные оценки метода следует признать недостаточными. [c.38]

В настоящее время системы автоматического управления (САУ) с применением управляющей вычислительной машины (УВМ) при установке их на действующем химическом производстве, как правило, обнаруживают ошибки и несовершенства проектирования, т. е. выполняют функции анализаторов производства. Значительная часть алгоритма управления и связанный с ним объем памяти УВМ и время затрачиваются на ликвидацию влияния этих несовершенств на нормальное течение технологического процесса. При ликвидации влияния указанных несовершенств эффективность САУ сильно снижается. Так как стоимость САУ значительная, а надежность их относительно мала, то экономически выгоднее идти по пути реконструкции отдельных узлов процесса. Функции же анализа производства может взять на себя мобильная система сбора и переработки информации, которую после выдачи рекомендаций по усовершенствованию САУ можно установить на другом объекте. [c.487]

Далее используем алгоритм вычисления коэффициентов составных частей ошибки слежения [c.309]

Используя алгоритм поиска некорректных правил, найти правило, приводящее к появлению ошибки. Убрать его из БЗ. Пометить правило. Перейти на 2. [c.275]

Наиболее общий и универсальный характер имеют численные методы, представляющие собой алгоритм вычисления приблин енных (или точных) значений искомого решения у 1) на некоторой временной сетке t. В этом случае к алгоритму вычисления предъявляются следующие, требования сходимость в асимптотике, равномерпость приближения А-устойчивость, балансность, положительность решения, экономичность, возможность постоянного контроля ошибки и т. д., которые в целом характеризуют его эффективность. [c.174]

Дополнительно заметим, что поскольку при использовании алгоритма Д-П вместо точного значения оптимума КЭгр применяется его оценка то полученный вариант декомпозиции ИЗС может привести к неоптимальному решению всей задачи синтеза ХТС. Как правило, такая ошибка приводит к несовпадению действительного значения оптимума критерия эффективности синтезированной ХТС с использованной ранее оценкой. Однако эта ситуация может и не произойти, если оценка совпадет с оптимумом КЭ некоторой ХТС с фиксированной неоптимальной технологической топологией, к синтезу которой может привести применение алгоритма, и данная ХТС будет принята за оптимальную. Таким образом, совпадение принятой оценки оптимального значения критерия эффективности с ее истинным значением для синтезированной ХТСч] в общем случае не гарантирует, что полученное с использованием теории элементарной декомпозиции (алгоритма Д-П) решение ИЗС является оптимальным в глобальном смысле. [c.151]

Ранее отмечалось, что одной из важнейших проблем расчета является обеспечение сходимости решения. Неустойчивость решения в значительной степени зависит от накопления ошибок округления вследствие конечности представления чисел в памяти. Особенно существенные ошибки появляются при выполнении операции вычитания сравнимых по величине чисел. Алгоритм, используемый для решения трехдиагональной системы уравнений материального баланса, не содержит операции вычитания сравнимых величин и поэтому обладает устойчивой сходимостью. Тем не менее при наличии зон постоянных концентраций возможна колебательность решения, устранить которую в большинстве случаев удается с помощью форсирующих процедур. Скорость сходимости и затраты машинного времени на решение существенно зависят от числа компонентов разделяемой смеси, числа тарелок и в меньшей степени от начального приближения. Существенным является также выбор метода определения равновесной температуры, так как эта операция выполняется на каждой итерации и для каждой тарелки. [c.341]

Выполнение программной фазы задается с помощью управляющего оператора. На этане редактирования к программе подключаются все программные компоненты ДОС/ЕС, необходимые для организации ввода — вывода исходных данных и результатов расчета. (программы СУВВ), стандартные функции транслятора и все предусмотренные сервисные программы системы. Во время выполнения все логические ошибки (ошибки вследствие неверной записи алгоритма) обрабатываются операционной системой. [c.208]

Ошибки программирования обусловлены тем, что алгоритм решения неправильно запрограммирован. Ошибки ручного нрог-раммирования обычно выражаются в том, что неверно записываются коды операций, неправильно задаются адреса кодов, в записи программы отсутствуют отдельные команды и т. п. При автоматическом программнрованпи ошибки программирования обычно проявляются в нарушении синтаксиса входного языка. [c.42]

При изложении алгоритма Гира будем следовать в основном работе [226], содержащей, на наш взгляд, наиболее удачную методику контроля ошибки вычислений. Основная стратегия состоит в построении интерполирующего полинома 7Г степени q или меньшей (п — номер шага интегрирования), удовлетворяющего д + 2 условиям [c.137]

Поправки на иеидеал ьность жидкой и паровой фаз наход [т по уравнениям (II, 73) —(И,77), причем уравнение (11,77) — ] убп-ческое относительно к — решается аналитически по формулам [Кардано с выбором наименьшего корпя, соответствующего паровому состоянию. Если уравнение (11,77) имеет только одни Д( Й-ствительный корень, соответствующий жидкому состоянию = 0,27), то осуществляется переход к более высокой телшературе. Шелтон н Вуд решали уравнение (11,77) численными методами с и пoлI.зoвaыиo r итераций Ньютона, однако в ых алгоритме нет операций по выделению корпя, относящегося к паровой фазе, что может приводить 1 ошибкам в вычислении констант равновесия . [c.48]

Алгоритм прогопки называют устойчивъш, если прогоночпые коэффициенты а, по модулю пе больше единицы — в этом случае ошибки округления в процессе вычислений не возрастают. Достаточными для устойчивости являются условия [c.251]

Ионное травление изменяет относительное содержание элементов на поверхности образца. Наибольшее влияние на получаемые при анализе профили оказывают шероховатость поверхности после травления и эффекты выбивания и распыления. Определение истинного распределения концентраций по глубине — задача трудно решаемая. Как и большинство обратных задач физических методов, она относится к некорректно поставленным задачам и требует привлечения некоторой априорной информации о зависимостк концентраций от глубины, а также повышения устойчивости решения по отношению к экспериментальным ошибкам с помощью ре-гуляризующих алгоритмов. [c.155]

Идентификация соединений данного гомологического ряда с помощью значений индексов удерживания на каждой из выбранных неподвижных фаз. Использование дробно-линейного уравнения (П1.26) позволяет охарактеризовать газохроматографическое поведение членов любого гомологического ряда. В алгоритм распознавания введены допустимые ошибки при сравнении значений /, Д/, Тнип1 а также предусм отрено наличие блока автоматического подбора допустимых при идентификации отклонений 0 , которые в свою очередь выбираются на основе статистической обработки накопленного экспериментального материала по воспроизводимости параметров удерживания стандартов и контрольных смесей. В алгоритме также учтена возможность изменения 0 в зависимости от класса определяемых соединений и используемой неподвижной фазы. [c.253]

Наша задача состояла в обеспечении простого пути превращения большого количества информации, сконцентрированной химиками в структурных формулах, в детальное численное представление в форматированном виде, необходимом для использования в широко распространенных программах квантовохимических расчетов. Преобразование частичного набора расстояний, полученных из хранимых данных об общих фрагментах, в набор декартовых координат завершается с помошью граф-интерпретатора лисп и примененного нами алгоритма Криппена. Все, что теперь требуется, — это изобразить молекулы на графическом терминале, так чтобы химик мог принять или отвергнуть окончательные конформации. Таким, образом могут быть скорректированы грубые ошибки, допущенные при интерпретации тонкостей стереохимического обозначения. Этот этап будет рассмотрен в нашем полном сообщении. [c.541]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология