Список вопросов базы знаний

Любую задачу из области техники или математики легко переложить на язык ЭВМ

Метод Монте-Карло эффективен при решении тех задач, в которых нужен результат с большой точностью

Метод наименьших квадратов позволяет найти точную зависимость между переменными по экспериментальным данным

Методы регрессионного анализа позволяют строить модели, описывающие взаимосвязь между наборами данных

Методы регрессионного анализа совпадают с методами интерполяции

На практике для вычисления площади плоской фигуры метод Монте-Карло используют часто

Первоначально метод Монте-Карло использовался главным образом для решения задач нейтронной физики

Первые отечественные работы по методу Монте-Карло появились в 1944 году

При математико-статистическом описании неровностей профиля поверхности при производственной обработке важную роль играет понятие средней линии случайного профиля

С помощью метода Монте-Карло можно проводить количественные оценки интегралов

В некоторых случаях интервальный вариационный ряд изображается графически в виде кумуляты

Важной особенностью алгоритма Хошена-Копельмана является его однопроходность

Важные характеристики кластера (длина корреляции, среднее число узлов) вблизи перехода описываются показательной функцией с различными критическими показателями

Для анализа исходной совокупности применяют только относительные показатели вариации

Индивидуальные значения признака (варианты), из которых вычисляется средняя величина, могут быть разных видов и иметь разные единицы измерения

Квартиль делит исходную совокупность на четыре равные части

Количество выделяемых групп с равными интервалами определяется по формуле Стерджесса

Мертвые концы кластера участвуют в проводимости

Один из основных вопросов, на которые пытается ответить теория перколяции, - при какой доле закрашенных квадратов возникает цепочка черных квадратов, соединяющая верхнюю и нижнюю стороны сетки

Основной задачей статистического наблюдения является получение в короткие сроки полной и достоверной информации об изучаемом явлении

Относительные числа называют частотами

Перколяцию можно рассматривать только на плоских структурах

При простой сводке производится только подсчет итогов по всей совокупности в целом

Сводка - первый этап статистического исследования

Фрактальная размерность всегда является целым числом

В линейном пространстве любой набор векторов образует линейно-независимую систему

В случае одношаговых методов главный член погрешности довольно часто реально преобладает над членами высшего порядка

Задачи с оттоком энергии составляют существенную долю задач, встречающихся в приложениях

Малое возмущение начального условия для всех дифференциальных уравнений приводит к малому расхождению решений

Оценки погрешности для всех конечно-разностных схем, удовлетворяющих условию альфа, являются завышенными

Погрешность начальных условий имеет менее высокий порядок малости, чем погрешность аппроксимации

При использовании обоих типов расчетных формул на каждом шаге требуется производить обращение матрицы, размерность которой равна размерности системы

Проще всего применить для нахождения значений y какой-либо из многошаговых методов типа Рунге-Кутта

Сеточная функция точно удовлетворяет конечно-разностному уравнению, соответствующему линейному дифференциальному уравнению

Собственные значения матрицы могут лежать в круге или на его границе

Сравнение результатов расчетов с различными шагами является основным способом для получения суждения о величине реальной погрешности и используется относительно часто

Среди конечно-разностных методов следует выделить методы, у которых один из корней характеристического уравнения равен 1, а остальные лежат строго внутри единичного круга - сюда относятся методы Адамса

Теорема о главном члене погрешности использует интегралы для ее оценки

У разностного и дифференциального уравнений отсутствует близость решений во всех ситуациях

Формулы Рунге-Кутта и конечно-разностные схемы, формально переписанные для случая систем уравнений, имеют тот же порядок погрешности, что и в случае одного уравнения

Для одновременного вычисления собственных значений и собственных векторов применяется только метод Зайделя

Для решения системы методом итерации необходимо выбрать нулевое приближение

Идея метода релаксации заключается в том, что на каждом шаге обращается в нуль минимальная по модулю невязка путем изменения значения соответствующей компоненты приближения

Итерационные методы позволяют найти корни системы с заданной точностью путем сходящихся бесконечных процессов

Квадратная матрица называется невырожденной, если ее определитель отличен от нуля

Метод QR-разложения можно считать более простой версией LU-разложения

Метод релаксации, или метод ослабления - еще один точный способ решения линейных систем

Метод, называемый схемой Халецкого, относится к точным методам решения систем линейных уравнений

Одним из распространенных методов решения проблемы собственных значений является метод скалярных произведений

Произведение матриц A и B имеет смысл тогда и только тогда, когда количество строк матрицы А совпадает с количеством столбцов матрицы В