Описание
Regularizing algorithms for diagnosing
Артикул Маркета
6048847242
Внешний вид товаров и/или упаковки может быть изменён изготовителем и отличаться от изображенных на Яндекс Маркете.
Пэй
2 113 ₽
–47%
–200 ₽
С доставкой по клику
Заказ от 1500₽
Пэй
2 113 ₽
–47%
Доставка Маркета
1 окт, по клику 0 ₽
Москва
1 окт, пункт выдачи 0 ₽
Москва
Быстрый возврат
О возвратах
Т8 Издательские Технологии
Магазин
19.1Kзаказов
593подписчика
6лет на Маркете
О товаре
Описание
Печатная книга «Regularizing algorithms for diagnosing» в мягкой обложке, язык - английский. В книге 116 страниц, она напечатана на белой офсетной бумаге плотностью 80 г/м². Формат издания — 152x229 мм. Все книги аккуратно упаковываем в прочный трёхслойный непрозрачный картонный конверт.
In this work several approaches of a stable method for construction of the diagnostic matrix for gas turbine engine are being researched, when initial data are given inexactly, and their maximal deviation estimation is known. The essence of the problem is the following: the equations in minor deviations describing the gas turbine engine give us system of linear algebraic equations AC=B, where the matrix C is called a diagnostic matrix, the matrix A components comprise the coefficients of the calculated parameters, and the matrix B components comprise the coefficients of measured parameters. However, as a rule the matrix A is sparse and ill-conditioned matrix, so there is a problem of stable inversion, as a result the problem becomes ill-posed. Therefore, methods of ill-posed problem theory are used: normal pseudosolution is searched instead of an exact solution (it is important to note that normal pseudosolution is not always approximates to the exact one) using classical Tikhonov's regularization method, however, that method causes inherent obstacles, which possible solutions are discovered. There are described 3 approaches of finding the regularization parameter.
In this work several approaches of a stable method for construction of the diagnostic matrix for gas turbine engine are being researched, when initial data are given inexactly, and their maximal deviation estimation is known. The essence of the problem is the following: the equations in minor deviations describing the gas turbine engine give us system of linear algebraic equations AC=B, where the matrix C is called a diagnostic matrix, the matrix A components comprise the coefficients of the calculated parameters, and the matrix B components comprise the coefficients of measured parameters. However, as a rule the matrix A is sparse and ill-conditioned matrix, so there is a problem of stable inversion, as a result the problem becomes ill-posed. Therefore, methods of ill-posed problem theory are used: normal pseudosolution is searched instead of an exact solution (it is important to note that normal pseudosolution is not always approximates to the exact one) using classical Tikhonov's regularization method, however, that method causes inherent obstacles, which possible solutions are discovered. There are described 3 approaches of finding the regularization parameter.
Характеристики
Артикул Маркета
6048847242
Внешний вид товаров и/или упаковки может быть изменён изготовителем и отличаться от изображенных на Яндекс Маркете.Возрастное ограничение 18+
Нет отзывов и оценок
Но можно задать вопрос, чтобы узнать о товаре больше
Рекомендуем
Цена с картой Яндекс Пэй 1280 ₽ вместо
Пэй
Цена с картой Яндекс Пэй 1355 ₽ вместо
Пэй
Цена с картой Яндекс Пэй 1625 ₽ вместо
Пэй
Цена с картой Яндекс Пэй 1991 ₽ вместо
Пэй
Цена с картой Яндекс Пэй 573 ₽ вместо
Пэй
Цена с картой Яндекс Пэй 279 ₽ вместо
Пэй
Цена с картой Яндекс Пэй 408 ₽ вместо
Пэй
Цена с картой Яндекс Пэй 216 ₽ вместо
Пэй
Цена с картой Яндекс Пэй 2452 ₽ вместо
Пэй
Цена с картой Яндекс Пэй 877 ₽ вместо
Пэй
Цена с картой Яндекс Пэй 871 ₽ вместо
Пэй
Цена с картой Яндекс Пэй 1287 ₽ вместо
Пэй
Цена с картой Яндекс Пэй 523 ₽ вместо
Пэй
Цена с картой Яндекс Пэй 651 ₽ вместо
Пэй
Цена с картой Яндекс Пэй 1723 ₽ вместо
Пэй
Войдите в аккаунтИ тогда откроется корзина, а цены на Маркете могут стать ниже