Рандомизация

Метод доступа с хешированием основан ыа алгоритмическом определении адресов физической записи по значениям ключей. Метод в отличие от прямого доступа допускает отображение многих ключей в один адрес. Алгоритм преобразования ключа в адрес называют алгоритмом хеширования или рандомизации. Одинаковые ключи преобразуются в одинаковые адреса. При использовании алгоритмов хеширования необходимо учитывать несоответствие порядка храпения физических записей порядку исходных ключей. Ниже показан пример метода доступа с помощью хеширования. [c.118]

Изменения во внутренней модели (на физическом уровне), включающие изменения указателей, конфигурации оборудования и размещения БД, размера блоков и областей, необходимых атрибутов, алгоритмов рандомизации. [c.127]

Разностный метод 58 Рандомизация 118 Распределение Стьюдента 43 Расходомеры 209, 210, 212, 213 Расчетный шаг времени 85 Режим [c.357]

Метод рандомизации выбора направления движения. Все описанные выше методы имеют в своей основе конечное число реализаций вполне определенного приближенного алгоритма. Однако эти алгоритмы страдают тем недостатком, что каждый из них может система- [c.300]

Недостатком рассмотренных дисперсионных планов является большой объем наблюдений. Для сокращения объема наблюдений применяют планы с ограничениями на рандомизацию, например, планы типа латинских квадратов. Однако, такие планы не позволяют оценивать влияние эффектов взаимодействия. [c.89]

Экспериментальное обследование может быть осуществлено без ограничений на рандомизацию условий эксперимента или при определенных ограничениях на рандомизацию. Под рандомизацией условий эксперимента понимается всякая процедура их проведения, обеспечивающая случайность результатов наблюдений. Однако такие условия не всегда целесообразно создавать при экспериментальных исследованиях, например, когда необходимо оценить влияние систематических факторов. [c.291]

Структурная схема алгоритма первоначального цикла показана на рис. VI. 15. Пункты I и 2 обозначают на схеме рандомизацию значений параметров системы. Вычисление численных значений коэффициентов левой части уравнения системы (пункт 3) выполняется по алгоритмам, изложенным в п. 15. В пункте 4 описывается проверка выполнения условий > 0. Если система содержит звенья с временным запаздыванием, как в рассматриваемом примере, то проверяется возможность применения приближенного представления функции запаздывания (пункт 5), если звеньев с временным запаздыванием в системе нет, то этот пункт не выполняется. Далее следует оценка запасов устойчивости разомкнутой системы по числам Шз, (пункт 6), которая осуществляется по алгоритмам, рассмотренным в п. 28. После этого вычисляются значения коэффициентов с, и коэффициентов для назначенных значений амплитуд выходной координаты (пункты [c.253]

Другая трудность связана с проблемой оценки доверительного интервала для найденных решений обратной задачи — параметров-а/. Наиболее надежен., здесь метод рандомизации (раскачки) исходных данных, который предполагает многократное решение обратной задачи с возмущенными функциями f (S, т). Из сказанного видно, что процедура оценки погрешности решения обратной задачи по этому методу во много раз более трудоемка, чем само решение. [c.175]

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МЕТОДА РАНДОМИЗАЦИИ ДЛЯ ОЦЕНКИ [c.328]

Время обработки спектров протонов в 256 каналах анализатора — примерно 3 мин. Для оценки погрешностей полученных спектров в дискретных энергетических интервалах был использован метод рандомизации, или метод раскачки исходных данных (спектра протонов отдачи). Суть этого метода заключается в следующем спектр нейтронов восстанавливается многократно со случайной вариацией значений спектра протонов отдачи в выбранных энергетических интервалах в предположении, что они имеют нормальное (гауссово) распределение. Это позволяет учитывать статистические погрешности, обусловленные статистическими флюктуациями количества импульсов в каналах амплитудного анализатора. Для учета погрешностей, вносимых нестабильностью измерительной аппаратуры, моделировалось плавание калибровочной кривой или зависимости эл( 0 в пределах калибровочного коридора, ширину которого устанавливали экспериментально. Многократное восстановление спектра осуществлялось по четырем калибровочным кривым — границам калибровочного коридора и его диагонали, что позволяло учитывать максимальные и минимальные значения не только функции эл(1 > но и ее производной. [c.329]

Число опытов рандомизации выбирали с учетом получения устойчивого значения дисперсии спектров в выбранных энергетических интервалах, что выполнялось при 30—40 опытах рандомизации. [c.329]

Использование метода рандомизации для оценки погрешностей спектров быстрых нейтронов с учетом погрешностей измерений (328). Об определении эффективности Ge(Li)-детектора при гамма-спектрометрическом анализе объемных проб (331). [c.336]

Чтобы исключить влияние систематических ошибок, вызванных различными причинами, была выбрана случайная последовательность проведения экспериментов (рандомизация во времени). [c.177]

Ес и идеальную смесь упорядочить (например, расположить слоями частицы одного цвета), то при последующем достаточно длительном смешивании произойдет ее рандомизация с предельно достижимой степенью гомогенности, соответствующей уравнению (31). [c.135]

Контролируемым фактором является изменчивость химического состава в совокупности единиц принятой массы материала (или на нескольких уровнях одновременно). Единицы каждой совокупности интерпретируют как уровни контролируемого фактора. Они могут быть фиксированными (в эксперименте участвует вся совокупность уровней, например все слитки) или случайными, когда исследуется выборка уровней (например, экземпляров СО). Эффект неконтролируемых факторов усредняют рандомизацией порядка измерений. Для выделения эффектов, связанных с систематическими изменениями условий выполнения измерений, эксперимент разбивают на блоки (дни работы установки, отдельные операторы, фотопластинки при фотографическом спектральном анализе и т.д.) с рандомизацией порядка измерений внутри блоков. [c.139]

Некоторые из этих рекомендаций япляются очевидными Это от-носится к соблюдению требований ГОСТов и ТУ на металлорежущие стаики, обрабатываемые и инструментальные материалы и режущие инструменты. Наиболее важными являются методические рекомендации по уменьшению систематических ошибок. К ним можно отнести необходимость построения испытаний как сравнительных тщательный контроль и отбор обрабатываемого материал ла и режущих инструментов, в том числе и использование их из ОДНОЙ партии поставки рандомизацию (перемешивание) заготовок и инструментов введение единых эталонных составов СОЖ и периодическое повторение испытаний их обеспечение постоянства скорости резания с ошибкой не более 0,5% и т. д. [c.90]

Следует подчеркнуть, что при реализации планов 2 при наличии дрейфа необходимо выполнять условия рандомизации. Единственным ограничением на рандомизацию является строгая последовательность проведения опытов. Опыты нельзя ставить в слу- [c.29]

Реализация матрицы планирования осуществляется на экспериментальных установках, позволяющих имитировать комплексное воздействие на изделия эксплуатационных факторов, Предписанные матрицей планирования условия должны быть выполнены в процессе проведения. эксперимента. Здесь необходимо обратить внимание на два момента во-первых, на рандомизацию эксперимента. Случайный порядок проведения опытов при А 5 может быть осуществлен, например, с помощью вытягивания бумажек с номерами опытов, а при больших значениях к — с использованием таблиц [c.99]

Чтобы исключить влияние систематических ошибок, вызванных внешними условиями, перед началом эксперимента выполняется рандомизация опытов, запланированных матрицей, с помощью таблицы случайных чисел [1]. В матрице планирования обычно предполагается каждое значение параметра оптимизации определять по трем параллельным опытам. Присвоив параллельным опытам номера с 9 по 24, получаем последовательность реализации опытов 24, 19. 4, 9, 5, 7, 21,8, 10, 15, 2, 23, 12, 14, 13, 16, 22, 1, 20, 3, 17. 6, М, 18. В табл. 7.2 приведены матрица планирования и результаты экспериментов. [c.212]

Таким образом, обеспечивается простейшая рандомизация плана с условием, что во всех точках сочетания уровней переменных различны. Чтобы определить уравнение плоскости, наилучшим образом соответствующей этим четырем точкам, рассмотрим ошибку уравнения, определяющего значение р, [c.36]

Рандомизация опытов предусматривает случайный порядок проведения опытов, что может быть достигнуто с помощью таблицы случайных чисел. Благодаря рандомизации компенсируется воздействие внешних факторов, не поддающихся количественной оценке,- изменения влажности и температуры воздушной среды, параметров электрического тока в цепи и т.п. [c.103]

Когда часть средних результатов или все они отягчены систематическими погрешностями, а рандомизация последних не достигнута, возникает вопрос нельзя ли, все же, получать искомые оценки, используя представления не о случайных, а о типичных выборках. Ответ состоит в следующем. Во-первых, как и в общем, должен быть обоснован выбор модели и показано, что в данном случае можно говорить о наличии генерального множества и выборки. Во-вторых, надо доказать, что выборка — типичная, а для этого надо знать параметры подмножеств, составляющих генеральное, что крайне трудно осуществить. Наконец, если и выполнить обработку, то остается открытым вопрос о том, какое же из подмножеств содержит более правильные результаты,— опять таки чрезвычайно сложная задача, не решаемая традиционными способами (например, приданием разных весов в зависимости от числа данных в серии). [c.157]

Следует предусматривать и использование различных приемов для учета, компенсации и устранения погрешностей. В различных областях измерений существуют широко применяемые для исключения известных погрешностей методы, которые могут иметь и собственные названия. Например, метод компенсации погрешности по знаку процесс измерения строится таким образом, что при вьшолнении двух наблюдений погрешность в первый результат с одним знаком, а во второй — с другим, и среднее арифметическое полученных результатов не содержит погрешность. Этот метод используют ддя исключения вариации показаний (погрешности из-за гистерезиса), выполняя два измерения с противоположными направлениями подачи измеряемой величины. При способе замещения процесс измерения строится так, что измеряемый объект заменяют известной мерой, находящейся в тех же условиях. Так, при точных взвешиваниях на равноплечих весах применяют такой способ на одну чашку весов устанавливают взвешиваемый предмет, а на другую помещают какой-нибудь груз (дробь) до уравновешивания. Затем взвешиваемый предмет снимают, и на его место кладут гири. Значение массы гирь, использованных для восстановления равновесия, соответствуют значению массы взвешиваемого предмета. Этот способ точного взвешивания носит специфическое название — способ БорДа. Широкое применение в практике измерений для исключения известных погрешностей получил способ рандомизации. Этот способ заключается в том, что выполняют ряд наблюдений, изменяя условия или [c.73]

V = 2 =256 опытов при ПФЭ. Если учесть в среднем два дублирования с рандомизацией, то приходится число опытов довести до 256-3 = 768. [c.481]

Минимально необходимое число уровней факторов на единицу больше порядка интерполяционного полинома. Поскольку результаты наблюдений отклика носят случайный характер, приходится в каждой точке плана проводить т параллельных опытов (обычно т = 2ч-4), осреднение результатов которых дает возможность уменьшить погрешность оценки истинного значения отклика а ]/т раз. Эксперимент делится на т серий опытов. В каждой серии последовательность опытов рандомизируется, т. е. с помощью таблицы случайных чисел определяется случайная последовательность реализации опытов в каждой серии. Рандомизация-позволяет ослабить или исключить вовсе влияние неконтролируемых случайных или систематических погрешностей на результаты-исследования. Рандомизация подробно описана, например, в [2]. [c.118]

Этот прием превращения систематической погрешности в случайную называется рандомизацией. Он позволяет пршстически исключить многие неизвестные систематические погрешности. Приведем еще два примера такого исключения систематических погрешностей. [c.24]

В настоящей работе рассматривается применение метода планирования экспериментов на математической модели проектируемой многокритериальной системы — метода планируемого ЛП-поиска [3]. Это метод многоуровневого планирования, специфической особенностью которого является сочетание в нем свойств поискового метода ЛП-поиска [4] и рандомизации машинных экснериментов. Такое сочетание позволяет осуществить достаточно тщательный дискретный обзор пространства исследуемых параметров с одновременным использованием оценок математи- [c.12]

Задача решалась на ЭЦВМ Мипск-2 с использованием математической модели, данной в работах [4, 5]. При решении задачи по методике, изложенной в [1, 2], осуществлялась рандомизация всего процесса поиска оптимальных сочетаний параметров Иу. Таким способом строилась матрица планирования экспериментов, часть которой дана в табл. 1. Параметры матрицы планирования выбраны следующими N = 218 — общее число всех машинных экспериментов па ЭЦВМ, г = 6 — размерность исходного пространства варьируемых параметров, = 16 — число уровней, на которые разбивался каждый параметр aj, Mg — число серий экспериментов или число реализаций на каждом уровне параметра а,- (g = , 2,. . N- ) общее число экспериментов [c.4]

Рассматривается возможность рандомизации поискового процесса в задачах проектирования машин, осуществляемого с помощью ЭВМ. На основе дальнейшей статистической обработки полученных результатов на начальном этапе определяются наиболее существенные параметры и их парные сочетания в смысле влияния на величину заданной функции цели. Способ основан на использовании ЛП -оеток. [c.181]

На основе критерия Романовского [7] экспериментально [81 показано, что числа /(, вьгчисляемые по формуле (2), являются псевдослучайными. В результате рандомизации процесса дискретного обзора пространства параметров аля каждого исследуемого параметра может быть составлена таблица. На пересечении строки и столбца в ней стоит значение (а) (/i = 1,. . . , rf) для таких вариантов, у которых во всех сериях экснериментов значение величины рассматриваемого уровня -го параметра остается одно и то же. Для каждого параметра aj рассмотренная таблица будет содержать одно и то же количество строк и столбцов (Mj = onst шТ = oast), при этом общее число всех проведенных на ЭВМ экспериментов равно N — М]Т. [c.4]

После нахождения области определений факторов, их уровней и интервалов варьирования, определения метода оптимизации строят матрицу планирования эксперимента, устанавливают чйсло повторных (параллельных) опытов, проводят рандомизацию. После этого выполидат эксперимент и обрабатывают. его результаты. Для методов ПФЭ и ДФЭ обработку результатов ведут по схеме проверка воспроизводимости, вычисление коэффицнеитов регрессии, проверка значимости коэффициентов, проверка адекватности модели н интерпретации полученных результатов. [c.219]

Рандомизация. Чтобы исключить влияние систематических ошибок. вызванных внешними условиями (например, изменение среды), т. е. при постановке опытов, запланированных матрицей, выдана случайная их последовательность. Общее число опытов 24. Получаем последовательность проведения опытов по таблице случайных чисел. Из произвольного места таблицы случайных чисел выписы- [c.224]

Формула (2.52) систематическую погрешность переводит в разряд случайных, осуществляя рандомизацию систематической составляющей. Сущность рандомизации состоит в следующем. Например, систематическая погрешность СИ изменяется от экземпляра к экземпляру. Вся совокупность (партия) СИ данного вида и класса характеризуется функцией плотности, СКО или интервалом, в котором с установленной вероятностью на одится систематическая погрешность СИ. Поэтому при работе с данным СИ в силу отсутствия информации о погрешностях конкретного экземпляра используют распределения погрешностей для всей совокупности, т. е. фактически учитывают систематическую погрешность как случайную. [c.103]

Особую группу среди решеток с регулярной топологией составляют псевдорешетки, не содержащие циклических конфигураций (решетки Бете или деревья Кайлея). Разработаны методы рандомизации решеток, в результате использования которых, варьируя параметр рандомизации, можно получить целый спектр рандомизированных решеток. Широко применяются случайные решетки, представление о которых введено в работах А. Н. Колмогорова 1937 г. по расчету скорости кристаллизации в среде с хаотическим распределением затравки. [c.22]

Случайный порядок реализации опытов, исключающий влияние систематических ошибок (рандомизация опытов), устанавливается с по>мощью таблицы случайных чисел 1]. Обработку результатов экспериментов осуществляют в рассмотренной выше последовательности. Прежде всего следует проверить однородность дисперсий, используя, например, критерий Фишера (F — критерий). Однако в нашем случае, как это видно из та бл. 3.2, в этом нет необходимости, поскольку все д испероии. имеют одинаковый порядок и могут считаться однородными (а требо- [c.65]

Когда имеются основания рассматривать результаты аттестационного анализа данного СО как выборку, обычно упускают из виду, что очистка исходных данных (отбрасывание сомнительных, несогласующихся с большинством других и т. п.) иногда может приводить к тому, что вместо предполагаемой естественной рандомизации может произойти искусственная дерандомизация. [c.158]

Практически постоянство [ОК] на образцах разных серий одной группы обеспечивается рандомизацией при их отборе путем чередования образцов. разных серий. Величину [ОК] для образцов одной группы определяют катодным травлением при комнатной температуре одной или двух оерий образцов в 10 -ной H280 добавкой катионного ингибитора коррозий стали при плотности тока 5 А/дм . При катодной защите и сильной электростатической адсорбции ингибитора "перетрав" металла значительно уменьшается. Условно принимаем "перетрав" стали при "эталонном" травлении, равным нулю, и для одной и той же группы образцов [c.42]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...