функция координат

силовая функция
Скалярная функция координат и, может быть, времени, градиент которой равен силе, действующей на материальную точку, находящуюся в рассматриваемом силовом поле.
[Сборник рекомендуемых терминов. Выпуск 102. Теоретическая механика. Академия наук СССР. Комитет научно-технической терминологии. 1984 г.]

Тематики

• теоретическая механика

Обобщающие термины

• динамика

EN

• force function

DE

• Potentialfunktion

FR

• fonction de forces

переключательная функция
Зависимость значений выходных координат комбинационного дискретного объекта от значений входных координат.
[Сборник рекомендуемых терминов. Выпуск 107. Теория управления.
 Академия наук СССР. Комитет научно-технической терминологии. 1984 г.]

Тематики

• автоматизация, основные понятия

EN

• switching function

функция коммутации
(МСЭ-Т Х.145).
[ http://www.iks-media.ru/glossary/index.html?glossid=2400324]

Тематики

• электросвязь, основные понятия

EN

• switching function
• SF

функция переключения
—
[Я.Н.Лугинский, М.С.Фези-Жилинская, Ю.С.Кабиров. Англо-русский словарь по электротехнике и электроэнергетике, Москва, 1999 г.]

Тематики

• электротехника, основные понятия

EN

• switching function

переходная функция
—
[Я.Н.Лугинский, М.С.Фези-Жилинская, Ю.С.Кабиров. Англо-русский словарь по электротехнике и электроэнергетике, Москва, 1999 г.]

Тематики

• электротехника, основные понятия

EN

• transition function

функция переходов
Зависимость значений внутренних координат последовательностного дискретного объекта от значений его входных и внутренних координат.
[Сборник рекомендуемых терминов. Выпуск 107. Теория управления.
 Академия наук СССР. Комитет научно-технической терминологии. 1984 г.]

Тематики

• автоматизация, основные понятия

EN

• transition function

функция выходов
Зависимость значений выходных координат последовательностного дискретного объекта от значений его входных и внутренних координат.
[Сборник рекомендуемых терминов. Выпуск 107. Теория управления.
 Академия наук СССР. Комитет научно-технической терминологии. 1984 г.]

Тематики

• автоматизация, основные понятия

EN

• output function

функция положения механизма
Зависимость координаты выходного звена от обобщенных координат механизма.
[Сборник рекомендуемых терминов. Выпуск 99. Теория механизмов и машин. Академия наук СССР. Комитет научно-технической терминологии. 1984 г.]

Тематики

• теория механизмов и машин

Обобщающие термины

• синтез механизмов

EN

• position function of a mechanism

DE

• Lagefunktion eines Getriebes

FR

• fonction de position du mécanisme

координаты системы
Переменные величины, значения которых характеризуют какое-либо качество системы, а в совокупности — ее состояние в данный момент. Координат может быть бесчисленное множество, для практических же целей всегда приходится отбирать определенное их число. Например, состояние такой сложной системы, как завод, на начало каждого года с достаточной для некоторых расчетов полнотой характеризуют показатели: производственная мощность, «возраст» оборудования, численность работающих, уровень их квалификации. Таким образом, можно определить любую систему как совокупность ее координат. То же самое можно отнести и к отдельному элементу системы. Рассматривая координаты как компоненты вектора q, можно описать систему следующим образом: q = (q1, q2, …, qn), и если система динамическая и переменные изменяются во времени, то Q(t) = [q1(t), q2(t),..., qn(t)]. Это выражение (вектор-функция) означает: в каждый момент времени t система Q находится в состоянии, определяемом значениями в тот же момент всех n координат системы. Такая вектор-функция описывает траекторию поведения системы.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• system coordinates

линейное программирование
—
[ http://www.iks-media.ru/glossary/index.html?glossid=2400324]

линейное программирование
Область математического программирования, посвященная теории и методам решения экстремальных задач, характеризующихся линейной зависимостью между переменными. В самом общем виде задачу Л.п. можно записать так. Даны ограничения типа или в так называемой канонической форме, к которой можно привести все три указанных случая Требуется найти неотрицательные числа xj (j = 1, 2, …, n), которые минимизируют (или максимизируют) линейную форму Неотрицательность искомых чисел записывается так: Таким образом, здесь представлена общая задача математического программирования с теми оговорками, что как ограничения, так и целевая функция — линейные, а искомые переменные — неотрицательны. Обозначения можно трактовать следующим образом: bi — количество ресурса вида i; m — количество видов этих ресурсов; aij — норма расхода ресурса вида i на единицу продукции вида j; xj — количество продукции вида j, причем таких видов — n; cj — доход (или другой выигрыш) от единицы этой продукции, а в случае задачи на минимум — затраты на единицу продукции; нумерация ресурсов разделена на три части: от 1 до m1, от m1 + 1 до m2 и от m2 + 1 до m в зависимости от того, какие ставятся ограничения на расходование этих ресурсов; в первом случае — «не больше», во втором — «столько же», в третьем — «не меньше»; Z — в случае максимизации, например, объем продукции или дохода, в случае же минимизации — себестоимость, расход сырья и т.п. Добавим еще одно обозначение, оно появится несколько ниже; vi — оптимальная оценка i-го ресурса. Слово «программирование» объясняется здесь тем, что неизвестные переменные, которые отыскиваются в процессе решения задачи, обычно в совокупности определяют программу (план) работы некоторого экономического объекта. Слово, «линейное» отражает факт линейной зависимости между переменными. При этом, как указано, задача обязательно имеет экстремальный характер, т.е. состоит в отыскании экстремума (максимума или минимума) целевой функции. Следует с самого начала предупредить: предпосылка линейности, когда в реальной экономике подавляющее большинство зависимостей носит более сложный нелинейный характер, есть огрубление, упрощение действительности. В некоторых случаях оно достаточно реалистично, в других же выводы, получаемые с помощью решения задач Л.п. оказываются весьма несовершенными. Рассмотрим две задачи Л.п. — на максимум и на минимум — на упрощенных примерах. Предположим, требуется разработать план производства двух видов продукции (объем первого — x1; второго — x2) с наиболее выгодным использованием трех видов ресурсов (наилучшим в смысле максимума общей прибыли от реализации плана). Условия задачи можно записать в виде таблицы (матрицы). Исходя из норм, зафиксированных в таблице, запишем неравенства (ограничения): a11x1 + a12x2 ? bi a21x1 + a22x2 ? b2 a31x1 + a32x2 ? b3 Это означает, что общий расход каждого из трех видов ресурсов не может быть больше его наличия. Поскольку выпуск продукции не может быть отрицательным, добавим еще два ограничения: x1? 0, x2? 0. Требуется найти такие значения x1 и x2, при которых общая сумма прибыли, т.е. величина c1 x1 + c2 x2 будет наибольшей, или короче: Удобно показать условия задачи на графике (рис. Л.2). Рис. Л.2 Линейное программирование, I (штриховкой окантована область допустимых решений) Любая точка здесь, обозначаемая координатами x1 и x2, составляет вариант искомого плана. Очевидно, что, например, все точки, находящиеся в области, ограниченной осями координат и прямой AA, удовлетворяют тому условию, что не может быть израсходовано первого ресурса больше, чем его у нас имеется в наличии (в случае, если точка находится на самой прямой, ресурс используется полностью). Если то же рассуждение отнести к остальным ограничениям, то станет ясно, что всем условиям задачи удовлетворяет любая точка, находящаяся в пределах области, края которой заштрихованы, — она называется областью допустимых решений (или областью допустимых значений, допустимым множеством). Остается найти ту из них, которая даст наибольшую прибыль, т.е. максимум целевой функции. Выбрав произвольно прямую c1x1 + c2x2 = П и обозначив ее MM, находим на чертеже все точки (варианты планов), где прибыль одинакова при любом сочетании x1 и x2 (см. Линия уровня). Перемещая эту линию параллельно ее исходному положению, найдем точку, которая в наибольшей мере удалена от начала координат, однако не вышла за пределы области допустимых значений. (Перемещая линию уровня еще дальше, уже выходим из нее и, следовательно, нарушаем ограничения задачи). Точка M0 и будет искомым оптимальным планом. Она находится в одной из вершин многоугольника. Может быть и такой случай, когда линия уровня совпадает с одной из прямых, ограничивающих область допустимых значений, тогда оптимальным будет любой план, находящийся на соответствующем отрезке. Координаты точки M0 (т.е. оптимальный план) можно найти, решая совместно уравнения тех прямых, на пересечении которых она находится. Противоположна изложенной другая задача Л.п.: поиск минимума функции при заданных ограничениях. Такая задача возникает, например, когда требуется найти наиболее дешевую смесь некоторых продуктов, содержащих необходимые компоненты (см. Задача о диете). При этом известно содержание каждого компонента в единице исходного продукта — aij, ее себестоимость — cj ; задается потребность в искомых компонентах — bi. Эти данные можно записать в таблице (матрице), сходной с той, которая приведена выше, а затем построить уравнения как ограничений, так и целевой функции. Предыдущая задача решалась графически. Рассуждая аналогично, можно построить график (рис. Л.3), каждая точка которого — вариант искомого плана: сочетания разных количеств продуктов x1 и x2. Рис.Л.3 Линейное программирование, II Область допустимых решений здесь ничем сверху не ограничена: нужное количество заданных компонентов тем легче получить, чем больше исходных продуктов. Но требуется найти наиболее выгодное их сочетание. Пунктирные линии, как и в предыдущем примере, — линии уровня. Здесь они соединяют планы, при которых себестоимость смесей исходных продуктов одинакова. Линия, соответствующая наименьшему ее значению при заданных требованиях, — линия MM. Искомый оптимальный план — в точке M0. Приведенные крайне упрощенные примеры демонстрируют основные особенности задачи Л.п. Реальные задачи, насчитывающие много переменных, нельзя изобразить на плоскости — для их геометрической интерпретации используются абстрактные многомерные пространства. При этом допустимое решение задачи — точка в n-мерном пространстве, множество всех допустимых решений — выпуклое множество в этом пространстве (выпуклый многогранник). Задачи Л.п., в которых нормативы (или коэффициенты), объемы ресурсов («константы ограничений«) или коэффициенты целевой функции содержат случайные элементы, называются задачами линейного стохастического программирования; когда же одна или несколько независимых переменных могут принимать только целочисленные значения, то перед нами задача линейного целочисленного программирования. В экономике широко применяются линейно-программные методы решения задач размещения производства (см. Транспортная задача), расчета рационов для скота (см. Задача диеты), наилучшего использования материалов (см. Задача о раскрое), распределения ресурсов по работам, которые надо выполнять (см. Распределительная задача) и т.д. Разработан целый ряд вычислительных приемов, позволяющих решать на ЭВМ задачи линейного программирования, насчитывающие сотни и тысячи переменных, неравенств и уравнений. Среди них наибольшее распространение приобрели методы последовательного улучшения допустимого решения (см. Симплексный метод, Базисное решение), а также декомпозиционные методы решения крупноразмерных задач, методы динамического программирования и др. Сама разработка и исследование таких методов — развитая область вычислительной математики. Один из видов решения имеет особое значение для экономической интерпретации задачи Л.п. Он связан с тем, что каждой прямой задаче Л.п. соответствует другая, симметричная ей двойственная задача (подробнее см. также Двойственность в линейном программировании). Если в качестве прямой принять задачу максимизации выпуска продукции (или объема реализации, прибыли и т.д.), то двойственная задача заключается, наоборот, в нахождении таких оценок ресурсов, которые минимизируют затраты. В случае оптимального решения ее целевая функция — сумма произведений оценки (цены) vi каждого ресурса на его количество bi— то есть равна целевой функции прямой задачи. Эта цена называется объективно обусловленной, или оптимальной оценкой, или разрешающим множителем. Основополагающий принцип Л.п. состоит в том, что в оптимальном плане и при оптимальных оценках всех ресурсов затраты и результаты равны. Оценки двойственной задачи обладают замечательными свойствами: они показывают, насколько возрастет (или уменьшится) целевая функция прямой задачи при увеличении (или уменьшении) запаса соответствующего вида ресурсов на единицу. В частности, чем больше в нашем распоряжении данного ресурса по сравнению с потребностью в нем, тем ниже будет оценка, и наоборот. Не решая прямую задачу, по оценкам ресурсов, полученных в двойственной задаче, можно найти оптимальный план: в него войдут все технологические способы, которые оправдывают затраты, исчисленные в этих оценках (см. Объективно обусловленные (оптимальные) оценки). Первооткрыватель Л.п. — советский ученый, академик, лауреат Ленинской, Государственной и Нобелевской премий Л.В.Канторович. В 1939 г. он решил математически несколько задач: о наилучшей загрузке машин, о раскрое материалов с наименьшими расходами, о распределении грузов по нескольким видам транспорта и др., при этом разработав универсальный метод решения этих задач, а также различные алгоритмы, реализующие его. Л.В.Канторович впервые точно сформулировал такие важные и теперь широко принятые экономико-математические понятия, как оптимальность плана, оптимальное распределение ресурсов, объективно обусловленные (оптимальные) оценки, указав многочисленные области экономики, где могут быть применены экономико-математические методы принятия оптимальных решений. Позднее, в 40—50-х годах, многое сделали в этой области американские ученые — экономист Т.Купманс и математик Дж. Данциг. Последнему принадлежит термин «линейное программирование». См. также: Ассортиментные задачи, Базисное решение, Блочное программирование, Булево линейное программирование, Ведущий столбец, Ведущая строка, Вершина допустимого многогранника, Вырожденная задача, Гомори способ, Граничная точка, Двойственная задача, Двойственность в линейном программировании, Дифференциальные ренты, Дополняющая нежесткость, Жесткость и нежесткость ограничений ЛП, Задача диеты, Задача о назначениях, Задача о раскрое, Задачи размещения, Исходные уравнения, Куна — Таккера условия, Множители Лагранжа, Область допустимых решений, Опорная прямая, Распределительные задачи, Седловая точка, Симплексная таблица, Симплексный метод, Транспортная задача.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика
• электросвязь, основные понятия

EN

• linear programming

диссипативная функция
Нрк функция Рэлея
Функции обобщенных координат и обобщенных скоростей механической системы, частные производные которой по обобщенным скоростям, взятые с обратным знаком, равны соответствующим обобщенным диссипативным силам.
[Сборник рекомендуемых терминов. Выпуск 102. Теоретическая механика. Академия наук СССР. Комитет научно-технической терминологии. 1984 г.]

Недопустимые, нерекомендуемые

• функция Рэлея

Тематики

• теоретическая механика

Обобщающие термины

• динамика

EN

• dissipation function
• dissipative function
• rayleigh dissipative function

DE

• Zerstreuungsfunktion
• Zerstreuungsfunktion von Rayleigh

FR

• fonction de dissipation

диссипативная функция
Нрк функция Рэлея
Функции обобщенных координат и обобщенных скоростей механической системы, частные производные которой по обобщенным скоростям, взятые с обратным знаком, равны соответствующим обобщенным диссипативным силам.
[Сборник рекомендуемых терминов. Выпуск 102. Теоретическая механика. Академия наук СССР. Комитет научно-технической терминологии. 1984 г.]

Недопустимые, нерекомендуемые

• функция Рэлея

Тематики

• теоретическая механика

Обобщающие термины

• динамика

EN

• dissipation function
• dissipative function
• rayleigh dissipative function

DE

• Zerstreuungsfunktion
• Zerstreuungsfunktion von Rayleigh

FR

• fonction de dissipation

диссипативная функция
Нрк функция Рэлея
Функции обобщенных координат и обобщенных скоростей механической системы, частные производные которой по обобщенным скоростям, взятые с обратным знаком, равны соответствующим обобщенным диссипативным силам.
[Сборник рекомендуемых терминов. Выпуск 102. Теоретическая механика. Академия наук СССР. Комитет научно-технической терминологии. 1984 г.]

Недопустимые, нерекомендуемые

• функция Рэлея

Тематики

• теоретическая механика

Обобщающие термины

• динамика

EN

• dissipation function
• dissipative function
• rayleigh dissipative function

DE

• Zerstreuungsfunktion
• Zerstreuungsfunktion von Rayleigh

FR

• fonction de dissipation

associated parabolic groups — ассоциированные параболические группы

confocal parabolic cylinders — софокусные параболические цилиндры

function of parabolic cylinder — функция параболического цилиндра

nearly parabolic motion — почти параболическое движение

parabolic coordinate system — система параболических координат

parabolic cylindrical coordinate system — система координат параболического цилиндра

parabolic cylindrical coordinates — координаты параболического цилиндра

parabolic differential equation — параболическое дифференциальное уравнение, дифференциальное уравнение параболического типа

parabolic differential equation in wide sense — параболическое дифференциальное уравнение в широком смысле

parabolic extrapolation method — метод параболической экстраполяции

parabolic partial differential equation — параболическое дифференциальное уравнение в частных производных

parabolic radio telescope — параболический радиотелескоп

parabolic reflector antenna — антенна с параболическим отражателем, параболическая антенна

standard parabolic subgroup — стандартная параболическая подгруппа

surface of parabolic type — поверхность параболического типа

uniformly parabolic operator — равномерно параболический оператор