соответствующая величина

в натуральную величину — full size

вычисленная величина не очень точна — the calculated value is of a limited accuracy

измерять величину — measure a quantity

на значительную величину — by a large amount, to a considerable extent

определять величину — define a quantity

порядок величины — the order of magnitude

пренебрегать величиной — neglect a quantity, ignore a quantity

сдвинутый на... величину — displaced by the amount

того же порядка величины — of the same order of magnitude

3.14 стандартизованная случайная величина (standardized variable): Случайная величина, математическое ожидание которой равно нулю, а среднеквадратическое отклонение - единице.

Если случайная величинах имеет математическое ожидание μ, а среднеквадратическое отклонение - σ, то соответствующая стандартизованная случайная величина имеет вид (Х - μ)/σ.

Примечание - Распределение стандартизованной случайной величины называют «стандартным распределением».

Источник: ГОСТ Р ИСО 12491-2011: Материалы и изделия строительные. Статистические методы контроля качества оригинал документа

золотое правило накопления
Гипотетическая траектория сбалансированного роста экономики, при которой каждое поколение сберегает для будущих поколений такую же часть национального дохода, какую оставляет ему предыдущее поколение. (При этом устанавливается равенство предельной эффективности капитала[1] темпу экономического роста.) В Солоу модели роста Золотым правилом сбережения называется правило выбора оптимального объема капитала для максимизации удельного объема потребления. Соответствующая величина капиталовооруженности называется капиталовооруженностью по Золотому правилу, а норма сбережения (инвестиций) - нормой сбережения по Золотому правилу. «Золотое правило», сформулированное Е.Фелпсом, рассматривается в некоторых теориях экономического роста как некий упрощенный подход к определению оптимальной нормы накопления. [1] См.: Эффективность факторов производства.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• golden rule of accumulation

емкость химического источника тока
емкость
Величина, соответствующая количеству электричества в ампер-часах, которое химический источник тока может отдать при разряде от начального до конечного напряжения при определенном режиме разряда.
[ ГОСТ 15596-82]

EN

capacity (for cells or batteries)
electric charge which a cell or battery can deliver under specified discharge conditions
NOTE – The SI unit for electric charge, or quantity of electricity, is the coulomb (1 C = 1 A·s) but in practice, capacity is usually expressed in ampere hours (Ah).
[IEV number 482-03-14]

FR

capacité (d’éléments ou batteries), f
charge électrique qu’un élément ou une batterie peut fournir dans des conditions de décharge spécifiées
NOTE – Dans le système international SI, l’unité de charge électrique, ou quantité d’électricité, est le coulomb (1 C = 1 A·s) mais en pratique, la capacité est généralement exprimée en ampères heures (Ah).
[IEV number 482-03-14]

Тематики

• источники тока химические

Классификация

Синонимы

• емкость

EN

• capacity (for cells or batteries)

DE

• Kapazität
• Kapazität der chemischen Stromquelle

FR

• capacité (d’éléments ou batteries), f

51. Емкость химического источника тока

Емкость

Kapazitat der chemischen

Stromquelle;

Kapazitat

Величина, соответствующая количеству электричества в ампер-часах, которое химический источник тока может отдать при разряде от начального до конечного напряжения при определенном режиме разряда

Источник: ГОСТ 15596-82: Источники тока химические. Термины и определения оригинал документа

номинальная мощность
-
[Интент]

Тематики

• электротехника, основные понятия

EN

• name plate rating
• nominal power
• power rating
• rated burden
• rated capacity
• rated output
• rated power
• rating

3.5 номинальная мощность (rated wattage): Мощность, маркируемая на лампе.

Источник: ГОСТ Р 53881-2010: Лампы со встроенными пускорегулирующими аппаратами для общего освещения. Требования безопасности оригинал документа

1.5.11 номинальная мощность (rated wattage): Мощность, заданная в соответствии с настоящим стандартом.

Источник: ГОСТ Р 52706-2007: Лампы накаливания вольфрамовые для бытового и аналогичного общего освещения. Эксплуатационные требования оригинал документа

3.3 номинальная мощность (rated output): Числовое значение выходной мощности, включенное в номинальные данные.

Источник: ГОСТ Р 52776-2007: Машины электрические вращающиеся. Номинальные данные и характеристики оригинал документа

3.3 номинальная мощность (rated power): Потребляемая мощность, указанная для прибора производителем.

Источник: ГОСТ Р МЭК 62301-2011: Приборы бытовые электрические. Измерение потребляемой мощности в режиме ожидания оригинал документа

1.3.6 номинальная мощность (rated wattage): Мощность, заданная в соответствии с настоящим стандартом.

Источник: ГОСТ Р 52712-2007: Требования безопасности для ламп накаливания. Часть 1. Лампы накаливания вольфрамовые для бытового и аналогичного общего освещения оригинал документа

3.12 номинальная мощность (rated power): Величина мощности, объявленная производителем и соответствующая указанным режимам эксплуатации устройства или оборудования.

Примечание - Номинальная мощность - величина максимальной непрерывной электрической мощности, выдаваемой в режиме нормальной эксплуатации и при нормальных внешних условиях, которая была задана в процессе проектирования ВЭУ.

Источник: ГОСТ Р 54418.12.1-2011: Возобновляемая энергетика. Ветроэнергетика. Установки ветроэнергетические. Часть 12-1. Измерение мощности, вырабатываемой ветроэлектрическими установками оригинал документа

3.14 номинальная мощность (rated power), Q_H (Q_N): Реактивная мощность реактора, заданная для работы при номинальных напряжении и частоте.

Источник: ГОСТ Р 54801-2011: Трансформаторы тяговые и реакторы железнодорожного подвижного состава. Основные параметры и методы испытаний оригинал документа

1.3.6 номинальная мощность (rated wattage): Мощность, маркируемая на лампе.

Источник: ГОСТ Р 53879-2010: Лампы со встроенными пускорегулирующими аппаратами для общего освещения. Эксплуатационные требования оригинал документа

3.3 номинальная мощность (rated wattage): Мощность, маркируемая на лампе.

Источник: ГОСТ Р МЭК 62560-2011: Лампы светодиодные со встроенным устройством управления для общего освещения на напряжения свыше 50 В. Требования безопасности оригинал документа

распределение вероятностей (в математической статистике)
Ряд чисел, показывающих, как часто встречается то или иное значение случайной величины, или соответствующая таблица, диаграмма или математическая формула, их заменяющая. Различают эмпирические Р.в., получаемые в результате экспериментов и измерений, и теоретические Р.в. (к которым бывает удобно с той или иной точностью приводить эмпирические Р.). Если, например, при обработке результатов наблюдения получены некоторые числовые данные, то можно сгруппировать их, собрав в каждую группу или одинаковые значения, или значения, попадающие в тот или иной интервал. Обозначая через x1, x2, …, xm последовательность данных наблюдений и через n1, n2, …, nm частоты (числа соответствующих им наблюдений), получим эмпирическое статистическое распределение. Случайная величина считается заданной, если известен закон ее распределения, т.е. известно или может быть определено, какова частота ее тех или иных значений в общей их совокупности. Одной из форм его выражения является функция распределения, равная вероятности того, что случайная величина будет меньше произвольно выбранного значения (или равна ему). Исследование эмпирического Р.в. (см. также Выборочные методы) производится с помощью известных из теории вероятностей свойств Р. вероятностей теоретически возможных значений случайной величины, т.е. теоретических Р.в., среди которых особенно широко применяются: нормальное, логарифмически нормальное, биномиальное. При этом используются математико-статистические характеристики Р. в., например, такие, как мода, медиана, квантили, среднее значение, дисперсия. Если число переменных, характеризующих признак, более одного, то статистическое Р.в. становится многомерным. На него также обобщаются все приведенные выше понятия, связанные с одномерным Р.в.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• probability distribution

аддитивный на функциях избыточного спроса — additive across excess demand functions

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

остаточная емкость химического источника тока
остаточная емкость
Величина, соответствующая количеству электричества в ампер-часах, которое частично разряженный химический источник тока может отдать при установленном режиме разряда до конечного напряжения.
[ ГОСТ 15596-82]

EN

residual capacity
capacity remaining in a cell or battery following a discharge, operation or storage under specific test conditions
[IEV number 482-03-16]

FR

capacité résiduelle, f
capacité restant dans un élément ou une batterie après décharge, utilisation ou stockage dans des conditions d’essais spécifiques
[IEV number 482-03-16]

Тематики

• источники тока химические

Классификация

Синонимы

• остаточная емкость

EN

• residual capacity

DE

• Restkapazität, f

FR

• capacité résiduelle, f

3.1.5 нормативный КПД (nominal efficiency): Величина КПД, соответствующая определенному классу энергоэффективности, выбранная по таблицам настоящего стандарта.

Источник: ГОСТ Р 54413-2011: Машины электрические вращающиеся. Часть 30. Классы энергоэффективности односкоростных трехфазных асинхронных двигателей с короткозамкнутым ротором (код IE) оригинал документа