-
1 метод размерности
метод размерности
Метод определения числа и структуры безразмерных степенных комплексов, построенных из величин, существенных для данного моделируемого объекта на основе сопоставления размерности этих величин.
[Сборник рекомендуемых терминов. Выпуск 88. Основы теории подобия и моделирования. Академия наук СССР. Комитет научно-технической терминологии. 1973 г.]Тематики
Обобщающие термины
- критерии подобия, величины, погрешности моделирования
EN
DE
FR
Русско-немецкий словарь нормативно-технической терминологии > метод размерности
-
2 метод размерности
метод размерности
Метод определения числа и структуры безразмерных степенных комплексов, построенных из величин, существенных для данного моделируемого объекта на основе сопоставления размерности этих величин.
[Сборник рекомендуемых терминов. Выпуск 88. Основы теории подобия и моделирования. Академия наук СССР. Комитет научно-технической терминологии. 1973 г.]Тематики
Обобщающие термины
- критерии подобия, величины, погрешности моделирования
EN
DE
FR
Русско-английский словарь нормативно-технической терминологии > метод размерности
-
3 метод размерности
метод размерности
Метод определения числа и структуры безразмерных степенных комплексов, построенных из величин, существенных для данного моделируемого объекта на основе сопоставления размерности этих величин.
[Сборник рекомендуемых терминов. Выпуск 88. Основы теории подобия и моделирования. Академия наук СССР. Комитет научно-технической терминологии. 1973 г.]Тематики
Обобщающие термины
- критерии подобия, величины, погрешности моделирования
EN
DE
FR
Русско-французский словарь нормативно-технической терминологии > метод размерности
-
4 epsilon-grid technique
метод покрытия (напр., пространства состояния) эпсилон-сетью (используется, напр., при определении размерности аттрактора)Англо-русский словарь промышленной и научной лексики > epsilon-grid technique
-
5 блочное программирование
блочное программирование
Метод решения сложных задач линейного программирования путем разложения модели на блоки. Крупноразмерная модель (включающая много показателей в исходной таблице) сводится к нескольким моделям меньшей размерности. Получившиеся задачи решаются вместе по специальным правилам согласования. Необходимость такого подхода обосновывается тем, что с ростом размерности трудоемкость, да и просто сложность решения задач растет невероятно быстро. «Проклятие размерности», по меткому выражению американского математика Р.Беллмана, характерно для большинства реальных задач математического программирования. Широко применяется Б.п. в отраслевых задачах оптимизации, где естественно разложение, «декомпозиция» общей модели отрасли либо на блоки – модели предприятий, либо на блоки, соответствующие последовательным стадиям переработки сырья (производственным переделам). Среди теоретических схем Б.п. наиболее известны две: метод декомпозиции Данцига-Вульфа и метод планирования на двух уровнях Корнаи-Липтака (Дж. Данциг и П.Вульф – американские, Я. Корнаи и Т. Липтак – венгерские ученые). Обе они представляют собой последовательные (итеративные) пересчеты, взаимно увязывающие решения главной «отраслевой» задачи и локальных задач предприятий. Различие же между ними состоит в том, что в первом случае итеративный процесс основан на корректировке двойственных оценок ресурсов и продукции (такая корректировка делает для «предприятия» выгодными планы, все более приближающиеся к оптимальному плану отрасли), а во втором случае – на корректировке лимитов общеотраслевых ресурсов, выделяемых предприятиям. При этом задача сводится к игре между центром, варьирующим допустимые распределения ресурсов, и предприятиями (варьирующими допустимые двойственные оценки ресурсов); ценой игры является сумма целевых функций предприятий. Иначе говоря, схема Данцига-Вульфа построена по принципу «централизованное определение цен – децентрализованное определение наилучших возможностей», а схема Корнаи-Липтака – по принципу «централизованное лимитирование возможностей – децентрализованное выявление эффекта от их использования» [1]. В обоих случаях важную роль играют двойственные оценки, причем их оптимальный уровень выявляется вместе с оптимальным распределением ресурсов, т.е. собственно планом (именно в этом состоит принцип оптимального планирования). [1] Эта удачная, на наш взгляд, формулировка заимствована из кн.: Математические методы в планировании отраслей и предприятий. М.: Экономика, 1973.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]Тематики
EN
Русско-английский словарь нормативно-технической терминологии > блочное программирование
-
6 анализ
(м)Analyse (f);анализ размерности — Dimensionsbetrachtung (f), Dimensionsanalyse (f);
гранулометрический анализ — Korngrößentrennung (f); Körnungsanalyse (f); Kornverteilungsbestimmung (f);
весовой анализ — Gravimetrie (f); Massenanalyse (f);
анализ отказов — Ausfallanalyse (f);
анализ воды — Wasseranalyse (f); Wasserzerlegung (f);
анализ сточных вод — Abwasseranalyse (f); Abwasseruntersuchung (f);
анализ затрат — Verbrauchsanalyse (f);
-
7 упорядоченный
прил. ordered -
8 вполне упорядоченный
-
9 мультипликативная размерность
Русско-английский научный словарь > мультипликативная размерность
-
10 линейно упорядоченный
Русско-английский военно-политический словарь > линейно упорядоченный
-
11 мультипликативная размерность
Русско-английский военно-политический словарь > мультипликативная размерность
-
12 размерность
Русско-английский словарь по информационным технологиям > размерность
-
13 динамическое программирование
динамическое программирование
—
[Е.С.Алексеев, А.А.Мячев. Англо-русский толковый словарь по системотехнике ЭВМ. Москва 1993]
динамическое программирование
Раздел математического программирования, совокупность приемов, позволяющих находить оптимальные решения, основанные на вычислении последствий каждого решения и выработке оптимальной стратегии для последующих решений. Процессы принятия решений, которые строятся по такому принципу, называются многошаговыми процессами. Математически оптимизационная задача строится в Д. п. с помощью таких соотношений, которые последовательно связаны между собой: например, полученный результат для одного года вводится в уравнение для следующего (или, наоборот, для предыдущего), и т.д. Таким образом, можно получить на вычислительной машине результаты решения задачи для любого избранного момента времени и «следовать» дальше. Д.п. применяется не обязательно для задач, связанных с течением времени. Многошаговым может быть и процесс решения вполне «статической» задачи. Таковы, например, некоторые задачи распределения ресурсов. Общим для задач Д.п. является то, что переменные в модели рассматриваются не вместе, а последовательно, одна за другой. Иными словами, строится такая вычислительная схема, когда вместо одной задачи со многими переменными строится много задач с малым числом (обычно даже одной) переменных в каждой. Это значительно сокращает объем вычислений. Однако такое преимущество достигается лишь при двух условиях: когда критерий оптимальности аддитивен, т.е. общее оптимальное решение является суммой оптимальных решений каждого шага, и когда будущие результаты не зависят от предыстории того состояния системы, при котором принимается решение. Все это вытекает из принципа оптимальности Беллмана (см. Беллмана принцип оптимальности), лежащего в основе теории Д.п. Из него же вытекает основной прием — нахождение правил доминирования, на основе которых на каждом шаге производится сравнение вариантов будущего развития и заблаговременное отсеивание заведомо бесперспективных вариантов. Когда эти правила обращаются в формулы, однозначно определяющие элементы последовательности один за другим, их называют разрешающими правилами. Процесс решения при этом складывается из двух этапов. На первом он ведется «с конца»: для каждого из различных предположений о том, чем кончился предпоследний шаг, находится условное оптимальное управление на последнем шаге, т.е. управление, которое надо применить, если предпоследний шаг закончился определенным образом. Такая процедура проводится до самого начала, а затем — второй раз — выполняется от начала к концу, в результате чего находятся уже не условные, а действительно оптимальные шаговые управления на всех шагах операции (см. пример в статье Дерево решений). Несмотря на выигрыш в сокращении вычислений при использовании подобных методов по сравнению с простым перебором возможных вариантов, их объем остается очень большим. Поэтому размерность практических задач Д.п. всегда незначительна, что ограничивает его применение. Можно выделить два наиболее общих класса задач, к которым в принципе мог бы быть применим этот метод, если бы не «проклятие размерности». (На самом деле на таких задачах, взятых в крайне упрощенном виде, пока удается лишь демонстрировать общие основы метода и анализировать экономико-математические модели). Первый — задачи планирования деятельности экономического объекта (предприятия, отрасли и т.п.) с учетом изменения потребности в производимой продукции во времени. Второй класс задач — оптимальное распределение ресурсов между различными направлениями во времени. Сюда можно отнести, в частности, такую интересную задачу: как распределить урожай зерна каждого года на питание и на семена, чтобы в сумме за ряд лет получить наибольшее количество хлеба?
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]Тематики
EN
Русско-английский словарь нормативно-технической терминологии > динамическое программирование
-
14 итеративное агрегирование
итеративное агрегирование
Метод организации информации при решении планово-экономических задач большой размерности на основе итеративной увязки подзадач, показатели которых определены с разной степенью детализации. Этот принцип организации информации противоположен принципу, применяемому в блочном программировании: там исходная задача подразделяется на подзадачи, соответствующие разным уровням управления, в которых, однако, фигурируют показатели одной и той же степени детализации. См. также Агрегирование.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]Тематики
EN
Русско-английский словарь нормативно-технической терминологии > итеративное агрегирование
См. также в других словарях:
метод размерности — Метод определения числа и структуры безразмерных степенных комплексов, построенных из величин, существенных для данного моделируемого объекта на основе сопоставления размерности этих величин. [Сборник рекомендуемых терминов. Выпуск 88. Основы… … Справочник технического переводчика
метод размерности — Метод определения числа и структуры безразмерных степенных комплексов, построенных из величин, существенных для данного моделируемого объекта на основе сопоставления размерности этих величин … Политехнический терминологический толковый словарь
Метод главных компонент — (англ. Principal component analysis, PCA) один из основных способов уменьшить размерность данных, потеряв наименьшее количество информации. Изобретен К. Пирсоном (англ. Karl Pearson) в 1901 г. Применяется во многих областях,… … Википедия
Метод Главных Компонент — (англ. Principal components analysis, PCA) один из основных способов уменьшить размерность данных, потеряв наименьшее количество информации. Изобретен К. Пирсоном (англ. Karl Pearson) в 1901 г. Применяется во многих областях, таких как… … Википедия
метод — метод: Метод косвенного измерения влажности веществ, основанный на зависимости диэлектрической проницаемости этих веществ от их влажности. Источник: РМГ 75 2004: Государственная система обеспечения еди … Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации
Метод Фибоначчи с запаздываниями — (Lagged Fibonacci generator) один из методов генерации псевдослучайных чисел. Особенности распределения случайных чисел, генерируемых линейным конгруэнтным алгоритмом, делают невозможным их использование в статистических алгоритмах, требующих… … Википедия
Метод Крамера — (правило Крамера) способ решения квадратных систем линейных алгебраических уравнений с ненулевым определителем основной матрицы (причём для таких уравнений решение существует и единственно). Назван по имени Габриэля Крамера (1704–1752),… … Википедия
Метод обратного распространения ошибки — (англ. backpropagation) метод обучения многослойного перцептрона. Впервые метод был описан в 1974 г. А.И. Галушкиным[1], а также независимо и одновременно Полом Дж. Вербосом[2]. Далее существенно развит в 1986 г. Дэвидом И. Румельхартом, Дж … Википедия
МЕТОД ДЕКОМПОЗИЦИИ — метод решения задачи линейного программирования, сводящий ее к последовательности задач меньшей размерности. Суть М.д. можно объяснить на примере решения задачи линейного программирования с двумя системами ограничений, заданных в виде равенств.… … Большой экономический словарь
МЕТОД СИМПЛЕКС — метод решения задачи линейного программирования. Согласно М.С. оптимальное решение задачи линейного программирования должно быть опорным допустимым решением, то есть заданные ограничения ai1x1 + ai2x2 + ... ainxn = bi выполняются и по крайней… … Большой экономический словарь
Метод главных компонент МГК — Метод главных компонент, МГК * метад галоўных кампанент, МГК * principal component analysis or РCA один из основных математических методов уменьшения размерности данных с их наименьшей потерей, цель кторого снизить сложность вычислений для… … Генетика. Энциклопедический словарь