А   Б  В  Г  Д  Е  Є  Ж  З  І  Ї  Й  К  Л  М  Н  О  П  Р  С  Т  У  Ф  Х  Ц  Ч  Ш  Щ  Ю  Я 


Узагальнення - процедура

Узагальнення процедур, розглянутих для лінійного класифікатора двох класів, на випадок лінійної машини для багатьох класів найбільш просто здійснюється при лінійно поділюваних вибірках. Кажуть, що дане безліч лінійноразделяемость в тому випадку, якщо існує така лінійна машина, яка правильно класифікує всі вибірки.

Арифметична характеристика просторів Snq являє собою узагальнення процедури, викладеної в параграфі 1.10. З точки зору такого підходу можнавважати, що ми маємо тут справу з геометричною алгеброю. Дійсно, ми будемо вивчати алгебраїчні поняття, користуючись мовою геометрії, тому більш доречно говорити саме про геометричній алгебрі, ніж про алгебраїчної геометрії.

Графік функції надеж -припинення подачі. Тепер розглянемо деякі особливості розрахункового алгоритму та узагальнення процедури на випадок оцінки надійності газопроводу, що має - різнотипова обладнання. Pеалізація методу експрес-розрахунку викликає певні труднощі, які восновному пов'язані з формуванням можливих груп станів газопроводу, що призводять до різних пропускним здібностям.

У роботі Міддлтона і Бузганга[31]проведено узагальнення когерентної процедури на випадок корельованих вибіркових значень.

Методотримання формул, що визначають стаціонарні ймовірності для моделі типу GIlMIS l) являє собою узагальнення процедури аналізу, опис якої дано в попередньому розділі. Зокрема, цей метод передбачає розгляд точок регенерації, співпадаючих з надходженняминових заявок на обслуговування. Детальний опис аналізу моделі типу GIIMIS пов'язане з громіздкими математичними викладками, і ми даємо тут лише остаточні формули, які наводяться заради повноти викладу.

Хоча співвідношення прямого МГЕ можуть бути отриманібезпосередньо за допомогою тотожностей Гріна[11, 12], Ймовірно, корисніше скористатися незначним узагальненням процедури інтегрування по частинах, описаної в § 3.5 щоб пояснити нові, що виникають при цьому операції інтегрування за часом.

При побудовіізотопії, що переводить довільний заданий дифеоморфізмів /в елемент безлічі, ми скористаємося міркуваннями, які є узагальненням процедури, застосованої Смейла в[24]при побудові ізо-тошш, що переводить довільний заданий дифеоморфізмів в Q-стійкийдифеоморфізмів.

Надалі ми покажемо, що I (k) можна представити у вигляді асимптотичного ряду за великим параметром k, так що члени вищого в порівнянні з l /k порядку можна отримати шляхом узагальнення процедури інтегрування по частинах.

Це правило єузагальненням процедури Неймана - Пірсона.

У наступних двох параграфах ми розглядаємо тільки автомати перетворень (це припущення не обмежує спільність результатів); однак ми збережемо позначення t /для безлічі вхідних впливів, a U - для безлічіпослідовностей вхідних впливів. Приклад і визначення, дані тут, припускають узагальнення наявної процедури на зберігаються покриття замість зберігаються розбиттів. Наступна лема таки дозволяє перейти до покриттів.

Завдання стохастичногопрограмування являють собою: умовні екстремальні задачі. Тому підхід до стохастичної апроксимації як до системи ітеративних методів стохастичного програмування вимагає узагальнення процедур, розроблених для без-1 умовних екстремальних задач, навипадок задач з обмеженнями. В[9]це питання обходиться, оскільки тут з самого початку передбачається, що розглянуті ітеративні алгоритми не виводять траєкторії процесу з деякого обмеженого замкнутого безлічі. В[304]запропоновано алгоритмистохастичної апроксимації для умовних екстремальних задач, в яких обмеження являють собою рівності, містять функції регресії деяких величин, що залежать від шуканого набору параметрів. Алгоритми використовують класичні схеми стохастичноюапроксимації стосовно до функції Лаграіжа умовної екстремальної задачі. Однак умови збіжності в[304]не сформульовані.

Наведений короткий аналіз використання слова вимір в типових роботах, присвячених застосуванню математичних методів вконкретних науках, де такі методи раніше не застосовувалися[12; 13; 14], А також матеріали робіт[21; 23]не допомагають зрозуміти, чому в останні роки з'явилися публікації, де посилаючись саме на ці роботи, вимірювання вже розглядаються як узагальнені. З тих робіт, з якими намвдалося познайомитися, тільки в публікаціях В. Г. Кноррінг[19; 20; 24]ставиться сам питання про узагальнення різних процедур.

Щоб переглянути переконання у відповідності з новим знанням, система вирішення завдань повинна вміти міркувати про залежності, що зв'язують між собоюпоточні переконання. Нові переконання можуть бути наслідком нової інформації, отриманої або виведеної системою. У цьому розділі розглядається питання реєстрації та використання інформації про залежності при перегляді переконань, причому спочатку буде показано, в якіймірою ці методи є узагальненням процедури повернення в ході пошуку.

Алгоритми координації розбиваються на два основні класи: безитератівние і ітеративні. В алгоритмах першого класу здійснюється одноразовий обмін інформацією між рівнями: елементипередають центру набір варіантів своєї роботи, допустимих з точки зору локальних обмежень і досить повно відбивають можливості елементів, а центр визначає варіанти, оптимальні для всієї системи і повідомляє я еле-там. В алгоритмах другого класуоптимальне рішення визначається в ході ітеративного обміну інформацією між центром і елементами. Далі розглядаються узагальнення процедури координації для багаторівневих систем і систем, в яких допускається безпосереднє взаємодія між елементами.

У статті[138]мова йде про динамічну систему, описуваної одним скалярним диференціальним рівнянням стану. На скалярну функцію управління накладається обмеження типу рівності. Для відшукання оптимального управління використовується варіаційнечислення в поєднанні з методом невизначених множників Лагранжа. У наступній статті тих же авторів[139]дається узагальнення процедури на випадок векторного нелінійного диференціального рівняння стану, що містить знову-таки один параметр. Тут так само, як і в роботі[138], Інформаційна матриця, з умови максимуму детермінанта якої знаходиться скалярна функція управління, являє собою скалярну величину.

Pелаксація в цих методах забезпечується оптимізацією по малому параметру або параметрами, що регулює відповідно область слабкого або голчастого варіювання управління. Цей параметричний пошук є найбільш трудомісткою частиною ітераційного процесу. У деяких класах задач від операції оптимізації по малому параметру можна звільнитися, якщо в даному класі задач можливе отримання точних (без залишкових членів) формул прирощення цільового функціонала нетрадиційного типу. Такі нелокальні процедури поліпшення кусочно-безперервних управлінь розглянуті в[4]для лінійних станом систем управління. У[5]запропоновані узагальнення зазначених нелокальних процедур для квадратичних за станом керованих систем. У даній роботі з аналогічних позицій обгрунтовуються процедури нелокального поліпшення дискретних управлінь, які подаються у вигляді кусочно-постійних функцій часу, в системах, квадратичних станом.

Pассматріваются математичні моделі координації функціонування підсистем інтегрованих АСУ промисловими системами. Показується, як необхідність координації виникає на певному етапі еволюції промислових АСУ. Наводиться загальна схема координації у багаторівневих динамічних системах, а також математична постановка задачі координації в дворівневих системах, що складаються з центру і ряду елементів нижнього рівня, взаємодія між якими відбувається тільки через центр. Пропонується оригінальна процедура координації в таких системах, при якій для кожного елемента конструюється завдання векторної оптимізації та рішення, оптимальне для всієї системи, шукається в межах ефективної безлічі цього завдання. На основі загальної процедури конструюються різні чисельні методи координації, які розбиваються на два основні класи: безитератівние і ітеративні. Pассматріваются узагальнення процедури: для багаторівневих систем; для систем, в яких допускається безпосереднє взаємодія між елементами; для систем, в описі яких присутня невизначеність. Описано досвід використання методів координації для підприємств з безперервним характером виробництва і для гнучких виробничих систем.