один+из+тысячи

ни он, ни она не будет там — neither he nor she will be there

они не видели ни его, ни её — they saw neither him nor her

ни за ни против — neither for nor against

ни тот ни другой — neither (the one nor the other):

ни та ни другая сторона (+ не) — neither side

ни рыба ни мясо — neither fish nor fowl

это ни к селу ни к городу — that is neither here nor there

не упало ни (одной, единой) капли — not a (single) drop fell

ни шагу дальше! — not a step further!

ни души на улице — not a soul in the street

ни разу не видел его — never saw him

ни слова больше! — not another word!

ни один из них (+ не) — none of them

ни один из ста, из тысячи (+ не) — not one in a hundred, in a thousand

ни один человек не может сделать это — nobody can do that

не мог найти ни одного примера — could not find a single instance

не пропустил ни одной лекции — did not miss a single lecture

ни в какой книге он не мог найти этого — he could find that in no book, he could not find that in any book (whatever)

не приводится ни в какой другой книге — is given in no other book

не зависит ни от каких обстоятельств — does not depend on any circumstances (whatever)

он ни с кем не советовался — he consulted nobody, he did not consult anybody

он ни на кого не полагается — he relies on nobody

ни в чём не сомневался — doubted nothing, did not doubt anything

ни на что не годится — is good for nothing

он это ни на что не променяет — he will not exchange it for anything

он получил это ни за что — he got it for nothing

он ни за что не догадается — he will never guess

ни на чём не основанный — groundless

ни за какие деньги! — not for anything!

ни за что на свете! — not for the world!

ни за что на свете не стал бы делать этого — would not do it for the world

гиперинфляция
Крайняя степень инфляции, когда ее темпы превышают (как считается обычно) 50 % в месяц, то есть в тысячи раз в год. Саморазвитие гиперинфляции приводит к тому, что цены растут за год даже не в тысячи, а в миллионы раз. Гиперинфляция – один из самых разрушительных процессов в экономике. Ее предотвращение, если страна попала в трудную финансовую ситуацию, является первой задачей государства. В такой ситуации оказалась Россия в конце 1992 года после того, как была сорвана попытка «шоковой терапии». Страна чудом удержалась у края гиперинфляции. В полной мере ее испытали СССР и Германия в начале 20-х гг. прошлого века и Югославия в 1992 -94 гг., а также Венгрия после второй мировой войны. Подробнее см. Инфляция.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• hyperinflation

пять тысяч — five thousand

в тысячу раз больший а — thousand times greater

он тысячу раз прав — he is absolutely right

тысяча семьсот рублей — one thousand seven hundred roubles

тысячи людей — thousands of people

тысячу извинений — a thousand apologies

один на тысячу — one in a thousand

в тысячу раз больший — a thousand times greater

тысяча семьсот сорок шестой год — seventeen hundred and forty-six

тысяча семьсот рублей — one thousand seven hundred roubles

пять тысяч — five thousand

волоконно-оптический кабель
Кабель, содержащий одно или несколько оптических волокон и предназначенный для передачи данных. 
[ http://www.lexikon.ru/dict/net/index.html]

волоконно-оптический кабель
-
[Лугинский Я. Н. и др. Англо-русский словарь по электротехнике и электроэнергетике. 2-е издание - М.: РУССО, 1995 - 616 с.]

оптический кабель
Кабельное изделие, содержащее одно или несколько оптических волокон, объединенных в единую конструкцию, обеспечивающую их работоспособность в заданных условиях эксплуатации.
Примечание. При необходимости оптический кабель может содержать также токопроводящие жилы.
[ ГОСТ 26599-85]

КЛАССИФИКАЦИЯ

По назначению все кабели можно разделить на три категории:

• внутренней прокладки (indoor);
• наружной прокладки (outdoor);
• специальные.

Кабели внутренней или внутреобъектовой прокладки. используются внутри телефонных станций, офисов, зданий и помещений клиентов/абонентов. По условию прокладки эти кабели в свою очередь можно разделить на:

• кабели вертикальной прокладки (riser cable);
• кабели городской прокладки (distribution cable);
• шнуры коммутации (patch cord).

Кабели наружной прокладки могут применяться практически на любых линиях связи;

• воздушные (aerial);
• подземные (buried);
• подводные (undersea, underwater).

Кабели воздушной подвески подвешиваются на опорах различного типа и, в свою очередь, делятся на кабели:

• самонесущие (self-supporting, например, типа ADSS – All-Dielectric Self-supporting;
• полностью диэлектрические самонесущие;
• с несущим тросом или без него, подвешиваемые на опорах различного типа, в том числе на опорах ЛЭП и контактной сети железных дорог;
• прикрепляемые (lashed, например, типа ADL – полностью диэлектрические прикрепляемые), которые крепятся к несущему проводу с помощью диэлектрических шнуров или ленты, или же с помощью специальных зажимов, или спиралевидных отрезков металлической проволоки;
• навиваемые (wrapped, например, типа SkyWrap компании Focas) – навиваются вокруг несущего, например, фазового провода или провода заземления (грозотроса);
• встраиваемые в грозотрос (типа ORGW – Optical ground Wire – ОКГТ – оптический кабель в грозотросе).

Кабели подземной прокладки в свою очередь делятся на:

• кабели, прокладываемые в кабельной канализации и туннелях;
• кабели, закапываемые в грунт;
• кабели, автоматической прокладки (АП) в специальных трубах (например, трубах типа Silikor – ПЭ трубы компании Dura-Line).

Подводные кабели имеют следующие разновидности:

• кабели, укладываемые на дно несудоходных рек, неглубоких озёр и болот (используются при прохождении водных преград небольшой длины);
• кабели, укладываемые на дно морей и океанов (что может означать не только укладку на дно, но и закрепление на определённой глубине, или закапывание в донный грунт на определённую глубину).

К специальным кабелям относят следующие:

• одноволоконные полностью диэлектрические (ПД) кабели в тонкой специальной оболочке для использования в сети внутренней коммутации различных спецустройств и приборов;
• многоволоконные плоские (ПД) кабели, используемые для внутренних шин и компьютерных сетей суперкомпьютеров;
• многоволоконные объёмные (матричные) ПД кабели, используемые для прямой (несканируемой) передачи плоских графических изображений объектов (например, для передачи видеоизображений – содержат тысячи или десятки тысяч волокон).

По конструкции кабели делятся на ряд типов в зависимости от назначения, условий прокладки и других конструктивных элементов. К этим элементам относятся:

• оптические волокна, имеющие первичное и вторичное защитные покрытия или специально подготовленные для укладки в кабель (например, соединённые вместе в плоскую ленту, а несколько плоских лент в матрицу – для увеличения общего числа волокон в кабеле до нескольких сот);
• трубчатые модули, пластмассовые или металлические, в которых располагаются ОВ, называемые также оптическими модулями (ОМ);
• профилированные сердечники, в продольных (по винтовой линии на периферии) пазах которых укладываются отдельные волокна, пучки волокон или размещаются трубчатые модули;
• силовые элементы: центральные (в виде корда или металлической жилы) – ЦСЭ или внешние (в виде одного или нескольких повивов металлической проволоки). В качестве ЦСЭ может быть стеклопластиковый (СП) стержень, пучок специальных высокопрочных арамидных нитей (Кевлар, Тварон или Терлон), стальная поволока или стальной профилированный стержень;
• специальные элементы, например, токопроводящие слои и повивы кабеля в грозотросе (ОКГТ) для уменьшения удельного сопротивления троса току короткого замыкания (КЗ);
• технологические элементы типа гидрофобных заполнителей (гелей) или водоблокирующих лент, препятствующих проникновению (и распространению вдоль кабеля) влаги, увеличивающей затухание в ОВ кабеля, и различных технологических обмоток и оболочек, служащих для различных целей, в том числе и для тех же целей, что и гели;
• технологические элементы типа корделей (модулей-заполнителей), используемых вместо оптических модулей в случае малого числа требуемых волокон для сохранения выбранной геометрии конструкции кабеля (их диаметры, как правило, одинаковы с диаметром трубок для удобства формирования повива);
• специальные интегрированные элементы типа служебных жил медного провода, используемых вместе с модулями и корделями в гибридных кабелях для заказчиков, использующих две среды передачи;
• защитная броня либо в виде стальной (чаще гофрированной) ленты для защиты от механических повреждений и грызунов, либо в виде круглых (реже сегментированных) стальных нержавеющих или оцинкованных проволок накрученных в виде повивов (в один или несколько слоёв) для придания нужных защитных и механических свойств.

Тематики

• оптические линии связи

EN

• fiber optic cable
• fiber-optics cable
• optical-fiber cable

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