Модель временной

Это удалось выяснить при изучении неустойчивости плазмы [146]. Для движущихся потоков, подчиняющихся дисперсионному условию о (со, а) =0, где ю — комплексная величина, а а — действительная, модель временного развития возмущений предсказывает, что неустойчивость развивается через некоторое время после того, как в систему будет введено небольшое произвольное возмущение. Однако в системах с конвективной неустойчивостью,- например в лампах бегущей волны или в двухструйных усилителях, на участках ограниченной длины может сохраняться устойчивость, несмотря на воздействие малых хаотических возмущений, которые хотя и усиливаются, но удаляются от области, где они возникли. Аналогичная ситуация наблюдается и в обычных гидродинамических течениях [41]. Модель, пространственного развития возмущений позволяет исследовать конвективную неустойчивость таких течений. [c.25]

Параметрические модели временных рядов [c.24]

Часто случается, как это было в только что изложенном примере, что первоначально предполагаемая модель временного ряда впоследствии может оказаться несовершенной. Природа этого несовершенства пробной модели может быть использована тогда для ее модификации и построения более совершенной модели. [c.25]

Эмпирические и физические модели. В некоторых случаях можно построить детальные модели временного ряда, основанные на физике, лежащей в основе явления Например, большие усилия были затрачены на построение моделей атмосферной турбулентности [3] и гидродинамической турбулентности [4] В других ситуациях об исследуемом явлении известно так мало, что нужно прибегать к подгонке эмпирических моделей, таких, как модель скользящего среднего — авторегрессии (1.2 9) Большое преимущество физических моделей состоит в том, что они обычно требуют меньшего количества параметров, чем эмпирические модели Чтобы принять решение о том, тратить ли время и усилия для нахождения физической модели или же прибегнуть к помощи эмпирической модели, требуется рассудительность и интуиция. Вообще необходимо идти на компромисс и использовать любые доступные физические сведения, чтобы иметь основу в начале построения. [c.25]

Модели временных рядов используются для различных целей. Наиболее распространенными из них являются а) прогнозирование, б) оценивание передаточных функций, в) фильтрация и управление, г) имитация и оптимизация и д) создание новых физических теорий [c.27]

Создание новых физических теорий. Изложенные выше применения моделей временных рядов относятся к инженерным задачам. Применение анализа временных рядов в физике отличается несколько иным подходом Физик интересуется созданием теорий физических явлений, которые можно использовать для предсказания в возможно более широком диапазоне ситуаций Поэтому изобретаемые им модели являются более детальными, чем те, которые используют инженеры, и должны постоянно модифицироваться и расширяться по мере все большего понимания физической сущности [c.28]

Хотя спектральный анализ и играет большую роль в построении моделей временных рядов, однако наиболее подходящим он является в задачах изучения частотных характеристик [c.29]

Проверку линейной зависимости можно легко провести [при известных условиях без многократных параллельных определений, требуемых в уравнении (9 30)] с помощью критерия серий Вальда — Вольфовица (см разд. 7.5). Для этого определяем разность между вычисленными значениями Y = a + bxi и найденными в ходе эксперимента у,, а затем проверяем последовательность знаков. (О возможностях применения моделей временных рядов см. с. 217.) [c.170]

Моделирование трудовых процессов на погрузочно-разгрузочных работах. Особое внимание уделяется моделированию трудовых приемов с элементом У. Учет в моделях времени на отдых после подъема, переноса предметов. Моделирование трудовых приемов по перемещению грузов с помощью технических средств. [c.93]

Будем исходить из следующей модели временного ряда x t) [c.195]

Эмпирические и физические модели. В некоторых случаях )жно построить детальные модели временного ряда, основанные [c.25]

Включение в модель временной координаты, а также учет в ее рамках пространственных вариаций могут быть осуществлены, если записать функцию р в виде [c.169]

Некоторые исследователи утверадают, что формальное моделирование может в самом лучшем случае обеспечить количественную точность в пределах определений проблемы, но не может привести к существенно новым фундаментальным концепциям. Но, с другой стороны, формализация качественной модели и проверка ее с помощью моделирования часто ведет к радикальным изменениям путей, по которым мы познаем действитег льность. Моделирование ускоряет и усиливает исследовательские обратные связи. Несоответствия между формальными и ментальными модег лями стимулируют усовершенствование обоих, включая изменения основных предположений, таких как границы модели, временные масштабы и динамические гипотезы. [c.50]

Построение экспериментальной модели некоторой физической системы, как правило, не требует знаний о структуре этой системы и какой-либо информации о процессах, происходящих внутри нее. Поэтому часто говорят, что эмпирические модели работают по принципу черного ящика они не содержат физически обоснованной функции, которая связывала бы данные на входе изучаемой системы с параметрами, характеризующими ее состояние. Согласование входных и выходных параметров при создании подобных моделей основывается на статистической обработке экспериментальных данных, на методах теории вероятности и математической статистики [Рай1 е1 а1., 1971]. В зависимости от того, включена ли в модель временная переменная, в стохастическом моделировании выделяют статические и динамические [c.15]

Дейк и Харлеман [98], напротив, учитывают радиационный член, но исключают из рассмотрения процесс турбулентного перемешивания. Лабораторными исследованиями и математическим моделированием им удалось показать, что при поглощении коротковолновой солнечной радиации и отсутствии ветрового перемешивания (но с учетом молекулярной диффузии) в водоеме формируется стратификация. Использование простых моделей временных вариаций поверхностных радиационных эффектов (рис. 3.5) позволило им, тем не менее, выполнить вполне удовлетворительные имитационные расчеты для оз. Тэихоу (см. п. 7.1 и особенно рис. 7.1). [c.84]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология