эффективен для

This procedure is particularly advantageous for determinations at low levels.

The method works for all the patients alike.

ионная имплантация
Процесс изменения физических или химических свойств приповерхностного слоя твердого тела путем внедрения соответствующих атомов потоком ионизированных частиц.
[ http://www.manual-steel.ru/eng-a.html]

ионная имплантация
Средство для введения легирующих добавок в полупроводниковый материал. Заряженные атомы (ионы) ускоряются в электрическом поле и внедряются в полупроводниковый материал. Данный метод особенно эффективен для создания тонких легированных областей. Такой процесс гораздо точнее, чем диффузионный метод легирования.
[ http://www.cscleansystems.com/glossary.html]

Тематики

• металлургия в целом
• полупроводниковые приборы

EN

• ion implantation

ионная имплантация
Процесс изменения физических или химических свойств приповерхностного слоя твердого тела путем внедрения соответствующих атомов потоком ионизированных частиц.
[ http://www.manual-steel.ru/eng-a.html]

ионная имплантация
Средство для введения легирующих добавок в полупроводниковый материал. Заряженные атомы (ионы) ускоряются в электрическом поле и внедряются в полупроводниковый материал. Данный метод особенно эффективен для создания тонких легированных областей. Такой процесс гораздо точнее, чем диффузионный метод легирования.
[ http://www.cscleansystems.com/glossary.html]

Тематики

• металлургия в целом
• полупроводниковые приборы

EN

• ion implantation

прокатка в контролируемых средах
Прокатка в средах определенного состава с целью защиты нагретого металла от интенсивного взаимодействия с активными газами (О₂, N₂, Н₂ и др.), содержащимися в обычной воздушной среде. В качестве контролируемых сред применяют вакуум разной глубины (прокатка в вакууме), инертные и другие защитные газы определенной чистоты (прокатка в газозащитных и инертных средах). Прокатку в контролируемых средах осуществляют на специальном оборудовании, включающем герметизированные камеры, соединенные вакуумными затворами. Обычно это камеры загрузки, нагрева, рабочая, охлаждения и выгрузки. Первые разработки выполнялись почти одновременно в СССР и США и позднее в Японии в 1950-1965 гг. (в СССР- МИСиС, ЦНИИЧЕРМЕТ, ВНИИМЕТМАШ, ХФТИ АН УССР, УкрНИИМЕТ, ВИЛС). Значительный вклад в развитии проблемы внесли ученые СССР и России — И. М. Павлов, А. В. Крупин, В. Н. Чернышев, В. М. Амоненко, Ф. Е. Долженков; в США — L. М. Bianchi. Процесс эффективен для производства высококачественных полуфабрикатов и изделий из тугоплавких, редких, радиоактивных металлов и сплавов, металлических порошков, композиционных материалов.
[ http://www.manual-steel.ru/eng-a.html]

Тематики

• металлургия в целом

EN

• rolling of control mediums

прокатка в контролируемых средах
Прокатка в средах определенного состава с целью защиты нагретого металла от интенсивного взаимодействия с активными газами (О₂, N₂, Н₂ и др.), содержащимися в обычной воздушной среде. В качестве контролируемых сред применяют вакуум разной глубины (прокатка в вакууме), инертные и другие защитные газы определенной чистоты (прокатка в газозащитных и инертных средах). Прокатку в контролируемых средах осуществляют на специальном оборудовании, включающем герметизированные камеры, соединенные вакуумными затворами. Обычно это камеры загрузки, нагрева, рабочая, охлаждения и выгрузки. Первые разработки выполнялись почти одновременно в СССР и США и позднее в Японии в 1950-1965 гг. (в СССР- МИСиС, ЦНИИЧЕРМЕТ, ВНИИМЕТМАШ, ХФТИ АН УССР, УкрНИИМЕТ, ВИЛС). Значительный вклад в развитии проблемы внесли ученые СССР и России — И. М. Павлов, А. В. Крупин, В. Н. Чернышев, В. М. Амоненко, Ф. Е. Долженков; в США — L. М. Bianchi. Процесс эффективен для производства высококачественных полуфабрикатов и изделий из тугоплавких, редких, радиоактивных металлов и сплавов, металлических порошков, композиционных материалов.
[ http://www.manual-steel.ru/eng-a.html]

Тематики

• металлургия в целом

EN

• rolling of control mediums

быстрая скачкообразная перестройка частоты
Метод псевдослучайной перестройки частоты, применяемый для защиты от помех, при котором время переключения частоты выбирается меньшим или равным длительности одного информационного символа. При быстрой перестройке за время передачи одного символа может происходить один или более скачков частоты. Данный метод защиты от помех наиболее эффективен при высокой скорости перемещения мобильных станций. Ср. stow frequency ~.
[Л.М. Невдяев. Телекоммуникационные технологии. Англо-русский толковый словарь-справочник. Под редакцией Ю.М. Горностаева. Москва, 2002]

Тематики

• электросвязь, основные понятия

EN

• fast frequency hopping

быстрое переключение частот
—
[ http://www.iks-media.ru/glossary/index.html?glossid=2400324]

Тематики

• электросвязь, основные понятия

EN

• fast frequency hopping

быстрое скачкообразное изменение частоты
Метод псевдослучайной перестройки частоты, при котором период переключения частоты выбирается меньшим или равным, чем длительность временного интервала, занимаемого одним информационным символом. При быстрой перестройке за время передачи одного символа может происходить один или более скачков по частоте. Данный метод защиты от помех наиболее эффективен при высокой скорости перемещения мобильных станций.
[Л.М.Невдяев. Мобильная связь 3-го поколения. Москва, 2000 г.]

Тематики

• мобильная связь

EN

• FFH
• Fast Frequency Hopping

азотирование
1. ХТО с насыщением поверхностного слоя стали, чугуна и сплавов тугоплавких металлов азотом при 500—1200 °С. Наиболее широко в промышленности применяется а. стали. Азотиров. слой толщиной, как правило, <1 мм приобретает в результате образования в нем дисперсных нитридных фаз высокую твердость без к.-л. дополнит. обработки, а размеры стальных изделий после а. изменяются мало. Поэтому азотируют готовые стальные изделия после окончательной ТО (улучшением) и чистовой механич. обработки (шлифования). А. стальных изделий может вестись в газ. (частично диссоциированный NH₃ обычно с добавками N₂> СО₂ и О₂) или жидкой (расплав NaCN или KCN) средах при 500-600 ^оС. Для ускорения процесса и снижения хрупкости азотиров. слоя газовое а. чаще выполняют сначала при 500— 520 °С, а затем при 560-600 ^оС. Для газ. а. используют в основном колпаковые печи с электрообогревом и принудительной вентиляцией, с герметически закрытым металлическим муфелем (ретортой), а для жидкостного а. — герметичные соляные ванны. Более эффективен разработанный в последние годы процесс ионного а. в разреженной азотсодержащей среде между катодом (деталью) и анодом возбуждается тлеющий разряд, и ионы азота, бомбардируя поверхность катода, нагревают ее до темп-ры насыщения. Темп-ра А. 470-580 ^оС, разрежение 0,13-1,3 кПа, рабочее напряжение от 400 до 1100 В, продолжительность а. - от нескольких минут до 24 ч. В качестве азотсодержащих газов применяют NH₃, N₂ и смесь N₂ с Н₂. Ионное а. ведут в две стадии: очистка поверхности катодным распылением и собственно насыщение.Обычно для а. применяют стали, легир. нитридообразующими элементами — Аl, Сг, Мо. В таких сталях азотир. слой имеет большую твердость (НУ 1100-1200), чем в углеродистых сталях, и менее склонен к потере твердости при нагреве. А. применяют для повышения: твердости и износостойкости; усталостной прочности; сопротивления коррозии стальных изделий.
2. Насыщение жидкого металла азотом путем присадки азотир. ферросплавов, органич. азотсодержащих вещ-в, продувки или обдува азотсодержащим газом или плазменным факелом. Наиболее широко в промыш-ти применяют а. (от 0,01 до 0,025 % N) микролегир. (Ti, V, Аl), низколегир. (0,10-0,20 % С; 1,3-1,7 % Мn) строит. сталей, так как оно обеспечивает в результате выделения дисперсных карбонитридных фаз при кристаллизации, горячей пластич. деформации и полиморфном превращении формирование мелкозернистого состояния в готовом прокате и, как следствие, повышение его прочности, вязкости и хладостойкости.
[ http://metaltrade.ru/abc/a.htm]

Тематики

• металлургия в целом

EN

• nitriding

азотирование
1. ХТО с насыщением поверхностного слоя стали, чугуна и сплавов тугоплавких металлов азотом при 500—1200 °С. Наиболее широко в промышленности применяется а. стали. Азотиров. слой толщиной, как правило, <1 мм приобретает в результате образования в нем дисперсных нитридных фаз высокую твердость без к.-л. дополнит. обработки, а размеры стальных изделий после а. изменяются мало. Поэтому азотируют готовые стальные изделия после окончательной ТО (улучшением) и чистовой механич. обработки (шлифования). А. стальных изделий может вестись в газ. (частично диссоциированный NH₃ обычно с добавками N₂> СО₂ и О₂) или жидкой (расплав NaCN или KCN) средах при 500-600 ^оС. Для ускорения процесса и снижения хрупкости азотиров. слоя газовое а. чаще выполняют сначала при 500— 520 °С, а затем при 560-600 ^оС. Для газ. а. используют в основном колпаковые печи с электрообогревом и принудительной вентиляцией, с герметически закрытым металлическим муфелем (ретортой), а для жидкостного а. — герметичные соляные ванны. Более эффективен разработанный в последние годы процесс ионного а. в разреженной азотсодержащей среде между катодом (деталью) и анодом возбуждается тлеющий разряд, и ионы азота, бомбардируя поверхность катода, нагревают ее до темп-ры насыщения. Темп-ра А. 470-580 ^оС, разрежение 0,13-1,3 кПа, рабочее напряжение от 400 до 1100 В, продолжительность а. - от нескольких минут до 24 ч. В качестве азотсодержащих газов применяют NH₃, N₂ и смесь N₂ с Н₂. Ионное а. ведут в две стадии: очистка поверхности катодным распылением и собственно насыщение.Обычно для а. применяют стали, легир. нитридообразующими элементами — Аl, Сг, Мо. В таких сталях азотир. слой имеет большую твердость (НУ 1100-1200), чем в углеродистых сталях, и менее склонен к потере твердости при нагреве. А. применяют для повышения: твердости и износостойкости; усталостной прочности; сопротивления коррозии стальных изделий.
2. Насыщение жидкого металла азотом путем присадки азотир. ферросплавов, органич. азотсодержащих вещ-в, продувки или обдува азотсодержащим газом или плазменным факелом. Наиболее широко в промыш-ти применяют а. (от 0,01 до 0,025 % N) микролегир. (Ti, V, Аl), низколегир. (0,10-0,20 % С; 1,3-1,7 % Мn) строит. сталей, так как оно обеспечивает в результате выделения дисперсных карбонитридных фаз при кристаллизации, горячей пластич. деформации и полиморфном превращении формирование мелкозернистого состояния в готовом прокате и, как следствие, повышение его прочности, вязкости и хладостойкости.
[ http://metaltrade.ru/abc/a.htm]

Тематики

• металлургия в целом

EN

• nitriding

задача о назначениях
Вид задачи линейного программирования, с помощью которой решаются вопросы типа: как распределить рабочих по станкам, чтобы общая выработка была наибольшей или затраты на заработную плату наименьшими (поскольку для каждой комбинации «рабочий — станок» характерна своя производительность труда), как наилучшим образом распределить экипажи самолетов, как назначить людей на различные должности (отсюда и название задачи) и т.д. Математически такие задачи — частный случай распределительных задач с той особенностью, что в них объемы наличных и требующихся для выполнения каждой работы ресурсов равны единице, т.е. aj = bj = 1, и все xij=1, если работник i назначен на работу j, или нулю в остальных случаях (обозначения см. в статье Распределительные задачи). Иначе говоря, для выполнения каждой работы расходуется только один вид ресурса, а каждый ресурс может быть использован на одной работе: ресурсы неделимы между работами, а работы — между ресурсами. Исходные данные группируются в таблице, которая называется «матрицей оценок», результаты — в «матрице назначений«. Количество возможных вариантов назначений равно факториалу числа работ и ресурсов и огромно даже в небольшой задаче. Поэтому для нахождения оптимального варианта применяют специальные алгоритмы. Среди них особенно эффективен при решении задачи вручную так называемый венгерский метод.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• assignment problem

регрессионный анализ
Метод оценки, использующий регрессионный способ по измеренным значениям, например, для сортировки по классам.
[Система неразрушающего контроля. Виды (методы) и технология неразрушающего контроля. Термины и определения (справочное пособие). Москва 2003 г.]

регрессионный анализ
Раздел математической статистики, объединяющий практические методы исследования регрессионной зависимости (см. Регрессия) между величинами по данным статистических наблюдений. Итальянский статистик Р.Бенини, как считается, был первым, кто с практической пользой применил в экономике метод множественной регрессии. (1907) Он удачно оценил функцию спроса на кофе в Италии как функцию цен на кофе с одной стороны и на сахар — с другой. История знает, однако, немало ложных выводов, показывающих, что без глубокого анализа доверять обнаруженным регрессионным зависимостям бывает рискованно. Метод Р.а. состоит в выводе уравнения регрессии (включая оценку его параметров), с помощью которого находится средняя величина случайной переменной, если величина другой (или других в случае множественной или многофакторной регрессии) известна. (В отличие от этого корреляционный анализ применяется для нахождения и выражения тесноты связи между случайными величинами)[1]. Практически речь идет о том, чтобы, анализируя множество точек на графике (т.е. множество статистических данных), найти линию, по возможности точно отражающую заключенную в этом множестве закономерность, тенденцию — линию регрессии. Для этого требуется наилучшим образом оценить параметры уравнения. Существует ряд математико-статистических приемов, позволяющих решить эту задачу. В случаях, когда искомая закономерность может быть принята за линейную, наиболее эффективен метод наименьших квадратов. Р.а. применяется в различного рода экономических исследованиях (производственные функции, анализ эластичности спроса от цены и др.), особенно при анализе хозяйственной деятельности предприятий (для определения влияния отдельных факторов на результаты) и во многих других областях экономической науки и хозяйственной практики. Пример: средняя себестоимость поковок в кузнечных цехах московских заводов, по статистическим исследованиям, описывалась уравнением регрессии: Y = 72,8 + 0,605x1 + 0,082x2 + + 0,834x3, где x1 — заработная плата на 1 т поковок; x2 — удельная металлоемкость, x3 — удельные цеховые расходы. Это уравнение означает, что лишний расход одного рубля заработной платы приведет (в среднем в большой массе наблюдений) к повышению себестоимости тонны поковок на 0,605 руб. Соответственно рассчитывается и влияние двух остальных факторов. [1] Впрочем, распространена также более широкая трактовка Р.а., охватывающая и то, что здесь названо корреляционным анализом. И, наконец, ряд авторов считают Р.а. частью теории корреляции как общей теории взаимоотношений между случайными величинами.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• виды (методы) и технология неразр. контроля
• экономика

EN

• regression analysis

3.3 регрессионный анализ en regression analysis

Набор процедур, связанных с оцениванием моделей                   fr analyse de régression

зависимости отклика от предсказывающих переменных

Источник: Р 50.1.040-2002: Статистические методы. Планирование экспериментов. Термины и определения

3.3 регрессионный анализ en regression analysis

Набор процедур, связанных с оцениванием моделей                   fr analyse de régression

зависимости отклика от предсказывающих переменных

Источник: 50.1.040-2002: Статистические методы. Планирование экспериментов. Термины и определения

задача о назначениях
Вид задачи линейного программирования, с помощью которой решаются вопросы типа: как распределить рабочих по станкам, чтобы общая выработка была наибольшей или затраты на заработную плату наименьшими (поскольку для каждой комбинации «рабочий — станок» характерна своя производительность труда), как наилучшим образом распределить экипажи самолетов, как назначить людей на различные должности (отсюда и название задачи) и т.д. Математически такие задачи — частный случай распределительных задач с той особенностью, что в них объемы наличных и требующихся для выполнения каждой работы ресурсов равны единице, т.е. aj = bj = 1, и все xij=1, если работник i назначен на работу j, или нулю в остальных случаях (обозначения см. в статье Распределительные задачи). Иначе говоря, для выполнения каждой работы расходуется только один вид ресурса, а каждый ресурс может быть использован на одной работе: ресурсы неделимы между работами, а работы — между ресурсами. Исходные данные группируются в таблице, которая называется «матрицей оценок», результаты — в «матрице назначений«. Количество возможных вариантов назначений равно факториалу числа работ и ресурсов и огромно даже в небольшой задаче. Поэтому для нахождения оптимального варианта применяют специальные алгоритмы. Среди них особенно эффективен при решении задачи вручную так называемый венгерский метод.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• assignment problem

регрессивный анализ
Средство статистического анализа, позволяющее выявить взаимосвязь зависимых и независимых переменных. См. Метод наименьших квадратов (Least-Squares Method).
[ http://www.lexikon.ru/dict/uprav/index.html]

Тематики

• бухгалтерский учет

EN

• regression analysis

регрессионный анализ
Метод оценки, использующий регрессионный способ по измеренным значениям, например, для сортировки по классам.
[Система неразрушающего контроля. Виды (методы) и технология неразрушающего контроля. Термины и определения (справочное пособие). Москва 2003 г.]

регрессионный анализ
Раздел математической статистики, объединяющий практические методы исследования регрессионной зависимости (см. Регрессия) между величинами по данным статистических наблюдений. Итальянский статистик Р.Бенини, как считается, был первым, кто с практической пользой применил в экономике метод множественной регрессии. (1907) Он удачно оценил функцию спроса на кофе в Италии как функцию цен на кофе с одной стороны и на сахар — с другой. История знает, однако, немало ложных выводов, показывающих, что без глубокого анализа доверять обнаруженным регрессионным зависимостям бывает рискованно. Метод Р.а. состоит в выводе уравнения регрессии (включая оценку его параметров), с помощью которого находится средняя величина случайной переменной, если величина другой (или других в случае множественной или многофакторной регрессии) известна. (В отличие от этого корреляционный анализ применяется для нахождения и выражения тесноты связи между случайными величинами)[1]. Практически речь идет о том, чтобы, анализируя множество точек на графике (т.е. множество статистических данных), найти линию, по возможности точно отражающую заключенную в этом множестве закономерность, тенденцию — линию регрессии. Для этого требуется наилучшим образом оценить параметры уравнения. Существует ряд математико-статистических приемов, позволяющих решить эту задачу. В случаях, когда искомая закономерность может быть принята за линейную, наиболее эффективен метод наименьших квадратов. Р.а. применяется в различного рода экономических исследованиях (производственные функции, анализ эластичности спроса от цены и др.), особенно при анализе хозяйственной деятельности предприятий (для определения влияния отдельных факторов на результаты) и во многих других областях экономической науки и хозяйственной практики. Пример: средняя себестоимость поковок в кузнечных цехах московских заводов, по статистическим исследованиям, описывалась уравнением регрессии: Y = 72,8 + 0,605x1 + 0,082x2 + + 0,834x3, где x1 — заработная плата на 1 т поковок; x2 — удельная металлоемкость, x3 — удельные цеховые расходы. Это уравнение означает, что лишний расход одного рубля заработной платы приведет (в среднем в большой массе наблюдений) к повышению себестоимости тонны поковок на 0,605 руб. Соответственно рассчитывается и влияние двух остальных факторов. [1] Впрочем, распространена также более широкая трактовка Р.а., охватывающая и то, что здесь названо корреляционным анализом. И, наконец, ряд авторов считают Р.а. частью теории корреляции как общей теории взаимоотношений между случайными величинами.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• виды (методы) и технология неразр. контроля
• экономика

EN

• regression analysis

Slavery was well-adapted to “effort-intensive” activities such as mining and sugar production, but not to “care-intensive” assignments such as olive oil, wine, and animal husbandry. — Рабство хорошо подходило для "энергоемких" видов деятельности, как например, добывающая или сахарная промышленность, но не для "заботоемких", как например, производство оливкового масла, вина или животноводства.