Ошибка детерминированные

Может показаться, что детерминированные задачи возникают при идеализации реальных ситуаций, так как в большинстве исследований. ряд входных и выходных величин измеряется с ошибками, и следовательно, они являются случайными величинами. Кроме того, на результаты реального процесса влияет столь большое число факторов, что их полный учет невозможен. Но при хорошей организации исследования ошибки измерения малы и можно исключить факторы, слабо влияющие на у, это позволяет большую часть реа.чьных задач рассматривать как детерминированные. [c.176]

Существует несколько способов классификации математических моделей [11]. В соответствии с природой процесса последний может быть детерминированным или стохастическим. В первом случае каждая переменная или параметр принимают некоторые определенные значения (или ряд значений) в зависимости от заданных условий. В случае стохастического процесса движение неопределенно, конкретное значение любой переменной указать нельзя и известно только ее наиболее вероятное значение. Детерминированными являются модели, основанные на явлениях переноса (исключая случайные ошибки) модель распределения времен пребывания в смесителе — стохастическая. [c.114]

Для исследования качества регулирования широко применяют методы, основанные на нахождении отклика (реакции) системы на детерминированные воздействия в виде ступенчатого воздействия (скачка), импульсного воздействия, сигнала постоянной скорости, гармонического сигнала. Эти воздействия называют типовыми. Качество регулирования проверяют раздельно для задающего и возмущающего воздействий. При этом одно воздействие, например возмущающее / (/), выбирается типовым, а другое (задающее g (()) предполагается постоянным или равным нулю. Показатели качества регулирования проверяют либо по значениям выходной (регулируемой) величины, либо по значениям ошибки. [c.130]

На практике можно получать только записи конечной длины. Статистические вопросы, которые будут обсуждаться ниже, возникают из-за необходимости оценивать точность различных функций, получаемых из конечного объема данных. Даже, если s (/) является детерминированной функцией, возникает смещение, или ошибка усечения, если s(t) известна лишь на конечном интервале —7 /2 t TI2. Чтобы понять влияние этого усечения, рассмотрим временное окно, определяемое с помощью соотношений [c.68]

Задача определения регрессионной модели u=u(x) из (I) при L из (3) уже в детерминированном случае (нулевые ошибки) является типичной некорректной задачей (обратная задача математической физики в терминологии [3], [4])и для ее решения разработан ряд методов регуляризации [3J - [5], в большинстве своем не имеющих наглядного физического истолкования и искусственных с точки зрения эксперимента. Некорректность задачи сохраняется и при случайном характере входящих в (I)- [c.11]

Ошибки можно разделить на два больших класса. Первый класс, детерминированные или систематические ошибки, состоит из ошибок, которые в принципе могут быть приписаны определенным причинам, хотя конкретная причина может быть и не установлена. Такие ошибки характеризуются своей направленностью. Их значение от образца к образцу может быть или постоянным, или пропорциональным размеру образца, или изменяться более сложным образом. В качестве примера можно указать на ошибку, возникающую при взвешивании гигроскопического образца. Эта ошибка всегда положительна по знаку она увеличивается с размером пробы, но зависит и от времени, необходимого для взвешивания, влажности и температуры. Примером отрицательной систематической ошибки является ошибка, обусловленная необратимой адсорбцией в хроматографической колонке. [c.570]

Важной составной частью подготовки является определение продолжительности работ в часах, днях, неделях или единицах трудоемкости. В зависимости от изученности и накопленного опыта ведения работ их временная оценка-может быть детерминированной или вероятностной. Первая из них применяется для работ, по которым накоплен большой опыт или имеются нормы времени, т. е. когда продолжительность работы tom i—j) может быть определена точно или с небольшой ошибкой. [c.106]

Случайной величиной является та, точное значение которой в предстоящем измерении невозможно предсказать. Практически случайные величины появляются двумя путями. В ряде задач величина случайна, так сказать, по сути. Так, случайно количество радиоактивных распадов в секунду для образца, обладающего низкой активностью. В других задачах мы обычно трактуем величину как в основном неслучайную (детерминированную), но становящуюся случайной вследствие того, что при измерении на нее накладывается случайная ошибка. Однако провести четкую границу между теми и другими случайными величинами вряд ли возможно. В теории вероятностей различия между ними не делают. [c.49]

Следует различать два типа ошибок — детерминированные (систематические) и недетерминированные (случайные). Детерминированные ошибки не случайны, они имеют систематические причины и их величину можно [c.196]

Небольшие детерминированные ошибки позволяют иметь высокую точность. Недетерминированные ошибки являются случайными, присущими данному методу анализа. Эти ошибки можно уменьшить, но полностью исключить нельзя. При небольших случайных ошибках до- [c.196]

Мы описали случайные и детерминированные переменные в гл. 2. Детерминированной является та модель, в которой каждой переменной состояния и параметру может быть приписано определенное фиксированное число или присвоен ряд фиксированных чисел для любого данного набора состояний. Вероятностная (статистическая) модель — это не что иное, как математическое описание процесса, в котором переменные являются случайными величинами. Рис. 3.3 иллюстрирует характер использования информации в случае двух простых вероятностных моделей. На рис. 3.3, а случайная ошибка добавляется к выходу детерминированной модели, что дает случайную выходную переменную, поэтому модель процесса будет вероятностной. На рис. 3.3, б случайная выходная переменная возникает вследствие случайного характера входной переменной. В результате мы опять имеем вероятностную модель. Вполне возможно, что уравнения модели могут быть стохастическими, так как содержат случайные коэффициенты. [c.81]

Зависимость между путевым анализом и обычным коэффициентом множественной корреляции Нг(г23) можно вывести из теоремы о полной детерминации дисперсии У. Обратившись к рис. 14.6 (на котором надо опустить следствие 2) и рассматривая 5 как ошибку , не коррелирующую ни с одним из X, мы убедимся, что из уравнения (43) часть дисперсии У, детерминированная причинами Хь Х2, Хз, равна 1—52. Следовательно, по определению [c.249]

Произвольный отбор пробы часто более затруднителен, чем планируемый, так как в этом случае могут оказывать влияние субъективные факторы (личное мнение экспериментатора). Тщательный анализ требуется для установления различных источников детерминированной ошибки и их связи со случайной неопределенной ошибкой. Любая отработка (например, раздавливание или дробление, вторичный отбор проб и хранение) должна быть внимательно изучена. [c.582]

При больших ошибках и шумовом фоне поиск оптимума может оказаться бессмысленным, но в большинстве случаев удается разделить детерминированное и стохастическое влияние, причем пос.чеднее относительно невелико. [c.176]

Первый член правой части последнего уравнения Т детерминированная составляющай, второй член (а 1б 1) характеризует ошибку. В реальных поисковых ситуациях разделить детерминированную величину и ошибку невозможно такое разделение используется лишь для анализа роли ошибок. Оказывается [3, 7], что для снижения влияния роли ошибок необходимо выполнение уже известных условий (VI.24). [c.197]

На рис. 2.1 показаны основные факторы, влияющие на эффективность функционирования ХТС. Если исключить ошибки инженерно-технического персонала и рабочих на всех этапах существования ХТС, а также несовершенство используемых методов конструирования оборудования и проектирования технологических схем, то можно выделить два важнейших фактора снижения эффективности ХТС 1) объективная неопределенность информации о параметрах ХТП, вызванная их сложной детерминированно-стохастической природой [49] и 2) наличие определенного уровня надежности элементов и ХТС в целом. Таким образом, при проектировании высокоэффективных ХТС и разработке мероприятий по обеспечению и повышению надежности ХТС необходим одновременный учет столь разнородных факторов, как характеристик неопределенности исходной информации о параметрах ХТП и показателей надежности элементов и технологических схем ХТС. [c.36]

При подготовке к построению сетевого графика определяют продолжительность работ в часах, днях, неделях или единицах трудоемкости (в зависимости от сложности выполняемого комплекса работ и общей продолжительности его разработки). В за-вискмости ет изученности и накопленноге опыта ведения работ их временную оценку можно определять детерминироваиньш или вероятностным способом. Детерминированный способ применяют для работ, по которым накоплен большой опыт или имеются нормы времени, т. е. когда ожидаемую продолжительность работы /ож(1—/) можно определить точно или с небольшой ошибкой. [c.87]

Поэтому для выбора рациональных технологий или энергосберегающих режимов при перекачке реологически сложных жидкостей целесообразно уметь достаточно точно прогнозировать различные аспекты работы данных трубопроводов. Известные детерминированные методы расчета стационарной и нестационарной работы трубопроводов, перекачивающих неньютоновские жидкости, основанные на применении средних по сечению трубы значений рабочей температуры и скорости перекачиваемой жидкости, часто приводят к значительным ошибкам в прогнозе технологических параметров при различных режимах работы участков трубопровода. Новые знания, получе1шые при теоретических и экспериментальных исследованиях процессов гидродинамики и теплообмена при течении аномальных жидкостей по трубам и каналам, позволяют построить достаточно точную математическую модель стационарных и нестационарных режимов работы трубопроводов различных способов прокладки (различные условия теплообмена с окружающей средой) при транспорте реологически сложных жидкостей. Поэтапное построение модели различных аспектов работы трубопровода, т. е. рассмотрение математической модели каждого стационарного и нестационарного гидродинамического режима в отдельности, в свою очередь, позволило выявить ряд таких новых эффектов в динамике течения аномальных жидкостей, как возникновение застойных зон в гидравлически гладкой трубе, режимы гидродинамического теплового взрыва и т. п. [1—4]. Это, в свою очередь, позволило не только понять и объяснить своеобразные режимы работы некоторых действующих нефтепрово- [c.151]

Образование хаотично сформированных агрегатов является ошибкой, которая приводит к появлению функционально неактивных белков, поэтому в клетках предусмотрены механизмы быстрой их деградации и распада на отдельные аминокислоты. Однако в природе существует немало генетически детерминированных агрегатов, включающих в себя несколько полипептидных цепей, образующих большие белковые макромолекулы. Четвертичной структурой называют ассоциированные между собой две или более субъединиц, ориентированных в пространстве. По-видимому, более правильно применительно к четвертичной структуре белков говорить не об агрегатах, а об ансамблях глобул. Характеризуя четвертичную структуру белков, следует исключать ее псевдоварианты. Так, белковый гормон инсулин состоит из двух полипептидных цепей, но они не являются полноправными глобулами, а образуются в результате ограниченного протеолиза единой полипептидной цепи. Не являются белками с истинной четвертичной структурой и мультиферментные комплексы (гл. 6). Они представляют собой типичные надмолекулярные структуры. При образовании четвертичной структуры отдельные субъединицы взаимодействуют друг с другом исключительно при помощи нековалентных связей, в первую очередь водородных и гидрофобных. Весьма существенным является тот факт, что контактные поверхности взаимодействующих субъединиц комплементарны друг другу В контактных участках расположены гидрофобные группировки, которые получили название липкие пятна . [c.39]

Как указывалось, чисто детерминистское описание задачи, принципиально лежащее в основе геометрического подхода к проблеме распозцавапия, не соответствует реальной действительности. На самом деле все величины, входящие в обучающую последовательность любой задачи, являются случайными величинами. Это относится как к выходным параметрам, характеризующим катализатор, так и к значениям его свойств. Ошибки в первом случае могут привести к неправильному отнесению катализатора к тому или иному классу, ошибки второго рода приводят к смещению положения реализации, т. е. катализатора, относительно координатных осей в гиперпространстве признаков. Поэтому задача прогнозирования приобретает вероятностный характер и требует статистического подхода. Статистический подход, вместе с тем, является мощным методом анализа сложных явлений, где детерминированные функции связи либо априори неизвестны, либо, из-за своей сложности, практически не могут быть установлены. Именно к такой категории явлений в большинстве случаев можно отнести химические процессы, протекающие на гетерогенных катализаторах. [c.102]

Вследствие вышесказанного у пас нет строгих оснований утверждать, что точное решение исходной задачи ведет себя хаотическим образом. Исследуя детерминированный хаос на ЭВМ, необходимо учитывать роль численного метода решения модели и влияние машинно ошибки в его сугцествовании. Будем подразумевать под компьютерной моделью систему, состоящую из следующих факторов математическая модель, численный метод, погрешность вычислений на ЭВМ. [c.178]

Характер выбытия или кривая распределения плотности вероятности выбытия ввода данного года является в общем случае одной из объективных, присущих только одному типу или виду средств труда (например, металлорежущие станки определенного типа), характеристик надежности и может быть получена путем обработки значительного статистического материала. Поэтому применительно к основным фондам промышленности, где даже в отдельную группу основных фоцдов отрасли, такую как рабочие машины, входят средства труда сотен и тысяч наименований, эксплуатирующихся в совершенно равличных условиях, на наш взгляд, нет реальных предаосылок для практического использования этого метода. Наибольшее практическое приложение в настоящее время применительно к процессу воспроизводства основных фовдов получили методы на базе детерминированного подхода, хотя они и не обеспечивают в ряде случаев необходимой точности расчетов вследствие применения таких усредненных показателей, как срок службы средств труда, темпы прироста основных фовдов. Как показывают практические расчеты, эти ошибки не устраняются и при раздельном счете для активной ж пассивной части основных фовдов, хотя точность расчетов при этом несколько повышается. [c.83]

Исходная таблица, содержащая 53 режима для 29 переменных (по 6 для каждого реактора плюс 5 общих, всего 1540 двоичных чисел), преобразовывалась алгоритмом в приведенный выше перечень, который содержит всего 26 двоичных символов. Этот перечень безошибочно классифицирует исходную таблицу на 2 класса по концентрации ацетилена в газе пиролиза. Отсутствие ошибки вообще характерно для детерминированных методов классификации. Для соноставления из исходной таблицы (53X29) была сделана ортогональная выборка по наиболее часто встречающимся в перечне переменным с учетом сохранения в ортогональном плане выявленных существенных взаимодействий было получено следующее уравнение (все переменные сохраняют двоичный характер) [c.100]

До сих пор рассматривались различные марковские процессы и их физические и математические описания, причем математические описания имели вид дифференциального уравнения или распределения услоьнои вероятности приращения или скорости изменения при заданном первоначальном положении. Однако для полного описания случайного процесса или движения необходимо определить распределение вероятности или плотность вероятности для любого шага процесса или для любого момента времени. Рассматривая задачу о системе фазовой автоподстройки частоты или ее механического аналога, обозначим хю (ф, /) плотность вероятности фазовой ошибки (или угла) ф в момент I после начала воздействия внешних сил. Эта величина, конечно, является функцией начального условия, а именно, ошибки по фазе в момент / = О, которую обозначим фо. Может быть, что первоначальное положение точно неизвестно, но что дана его начальная плотность вероятности и) (ф, 0). Это описание включает детерминированное начальное условие, и в этом случае начальная плотность вероятности принимает вид [c.107]

К этим замечаниям относительно обучения следует добавить, что представление о генетически унаследованных признаках как о чем-то постоянном и незыблемом — это ошибка, кстати очень распространенная. Наши гены могут приказать нам быть эгоистичными, но мы вовсе не обязаны подчиняться им всю жизнь. Просто научиться альтруизму при этом может оказаться труднее, чем если бы мы были генетически запрограммированы на альтруизм. Человек — единственное живое существо, на которое преобладающее влияние оказывает культура, приобретенная в результате научения и передачи последующим поколениям. По мнению одних, роль культуры столь велика, что гены, эгоистичны они или нет, в сущности не имеют никакого значения для понимания человеческой природы. Другие с ними не согласны. Все зависит от вашей позиции в спорах о том, что определяет человеческие качества — наследственность или среда. Это подводит меня ко второму предупреждению о том, чем не является эта книга она не выступает в роли защитника той или другой из сторон в споре наследственность или среда . Конечно, у меня имеется собственное мнение по этому вопросу, но здесь я его выскажу лишь в той мере, в какой оно связано с моими взглядами на культуру, излагаемыми в заключительной главе. Если действительно окажется, что гены не имеют никакого отношения к детерминированию поведения современного человека, если мы в самом деле отличаемся в этом отношении от всех остальных животных, тем не менее остается по крайней мере интересным исследовать правило, исключением из которого мы стали так недавно. А если вид Homo sapiens не столь исключителен, как нам хотелось бы думать, то тем более важно изучить это правило. [c.11]

Заметим, одиако, что большое число работ, анализирующих процессы генерации и эволюции аномалий с самых различных позиций и приходящих подчас к противоречащим друг другу выводам, сходятся в одном — методе выделения самих аномалий. Этот метод заключается в вычитании из среднемесячных ел<егодных рядов климатического сезонного хода, принимаемого за норму. Однако, как было показано в разделе 5.1, если в исходном ряду выделить регулярные детерминированные составляющие, аппроксимируемые гармониками (включая кратные), то эти составляющие дадут плавающую норму, относительно которой целесообразно рассчитывать аномалии. Такой подход к выделению аномалий ТПО предлагается и развивается в [26, 172, 175]. Надо заметить, что получаемые относительно плавающей нормы аномалии нуждаются в предварительной обработке, т. е. разделении их на внутригодовые и межгодовые аномалии в рамках [172, 213]. При использовании альтернативного (традиционного) подхода нормальный годовой ход будет деформирован из-за того, что в него при осреднении помимо годовых гармоник будет включаться нерегулярная внутригодовая изменчивость (внутригодовые аномалии). Смещение внутригодовых и межгодовых аномалий может привести к ошибкам при построении пространственной картины, особенно в тех районах океана, где отмечаются сильные пространственные градиенты вклада межгодовой изменчивости. [c.288]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология