Wyniki wyszukiwana dla hasla wzory aproksymacja�zier, blad trapezow
img070 70 (j - 1, n) (6.5) Wzory (6.4) i (6.5) noszę nazwę reguły wyznaczania pochodnych cząstkowych
img072 72 6. Metody aproksymacyjne jest minimalna. Ale przekształcając wzór (59) łatwo otrzymać n
img074 74    6. Metody aproksymacyjne procesu uczenia podczas pokazu obiektu xk o prz
img076 76 6. Metody aproksymacyjne W ten sposób po znalezieniu zestawu wag V„‘ gwarantujących bezbłę
img078 78 6. Metody aproksymacyjne error - zmienna logiczna ustawiana w momencie stwierdzenia pomyłk
img080 80 6. Metody aproksymacyjne Wówczas m Cx) = Cx) = Y, V*i,    (71) i/=0 i włzor
img082 82 6. Metody aproksymacyjne Rys. 6.8. Dychotomie liniowe dla m = 2 oraz N = 4 Tabela 6.1. War
img090 90 7. Metody specjalne7.3. Metoda aproksymacji stochastycznej Stosunkowo często w literaturze
img090 90 7.3.    Korzystając ze wzoru Taylora z resztę Peono, wyprowadzić wzory 
img090 90 7.3.    Korzystając ze wzoru Taylora z resztę Peono, wyprowadzić wzory 
img091 91 7.3. Metoda aproksymacji stochastycznej Łatwo zauważyć, że funkcja rozdzielająca opisuje g
img101 101 101 Błędy instrumentalne Błąd libeli X Błąd kolimacyjny x Błąd inklinacyjąy V Błąd
img101 101 101 Błędy instrumentalne Błąd libeli X Błąd kolimacyjny x Błąd inklinacyjąy V Błąd
img133 133 • odstęp sygnał - błąd kwantowania 133 q (1.4.lOb) Hielkość błędu kwantowania
img135 135 Odstęp sygnał - błąd kwantowania oraz szybkość transaisji nie sę wielkościami zupełnie
img139 139 Odstęp sygnał - błąd kwantowania wynosiłby wtedy (1.4.15) i byłby niezależny od poziomu s
img143 Sn = -{*->] (1 ~rf n- 2 (8.15) Wzory (8.13) i (8.14) mogą być użyte do weryfikacji hipotez
img146 146 Rys. 1.55. Asymptotyczne zależności odstępu sygnał - błąd kwantowania od poziomu sygnału
img148 148 Jeżeli jednak występuje "błąd nie równoległości osi celowej do OGi li-beli niwelacyj
img148 148 S2 * x2 (1 ♦ al - 2 ctx fj) Łatwo można sprawdzić, że błąd predykcji przyjmuje minimalną

Wybierz strone: [ 8 ] [ 10 ]