ВУЗ:
Составители:
ВОПРОСЫ ДЛЯ САМОПРОВЕРКИ
1. Какие известны по литературным источникам методы ма-
тематического моделирования, их недостатки?
2. Как устранены недостатки существующих методов матема-
тического моделирования в изложенной выше разработке?
3. Что такое математическая модель, зачем надо ее выявлять
и как ее анализировать?
4. Как производится выбор показателей процесса, существен-
ных факторов, планов проведения экспериментов, как выполняются
эксперименты
для математического моделирования?
5. Почему для выявления математических моделей выбраны
уравнения в виде рядов (многочленов), как называются эти уравне-
ния и коэффициенты при каждом члене многочлена?
6. Как объяснить применение при математическом моделиро-
вании понятия регрессии?
7. Соответствует ли количество коэффициентов регрессии в
уравнении регрессии количеству уровней фактора (для однофактор-
ного процесса
)?
8. В каких случаях матрицы определения коэффициентов рег-
рессии становятся ортогональными и зачем надо добиваться орто-
гональности матриц?
9. Сколько надо определить коэффициентов ортогонализации,
если принять два, три, четыре, пять уровней фактора (для однофак-
торного процесса)?
10. Почему нерационально применять больше пяти уровней
фактора?
11. Равно ли количество членов многочлена и коэффициентов
регрессии количеству опытов по плану проведения экспериментов
(при полном факторном эксперименте)?
12. Почему показатели степени фактора в уравнении регрес-
сии приняты буквенными?
13. Можно ли изменять величины показателей степени факто-
ра при выявлении математических моделей и если можно, то в ка-
ких случаях, сколько раз, какие величины показателей степени ра-
ционально
принимать первоначально в последующем, что является
критерием правильности выбора показателей степени фактора?
14. Как определяются коэффициенты регрессии при ортого-
нальности матрицы?
15. Какие преимущества достигаются при определении коэф-
фициентов регрессии независимо друг от друга?
ВОПРОСЫ ДЛЯ САМОПРОВЕРКИ 1. Какие известны по литературным источникам методы ма- тематического моделирования, их недостатки? 2. Как устранены недостатки существующих методов матема- тического моделирования в изложенной выше разработке? 3. Что такое математическая модель, зачем надо ее выявлять и как ее анализировать? 4. Как производится выбор показателей процесса, существен- ных факторов, планов проведения экспериментов, как выполняются эксперименты для математического моделирования? 5. Почему для выявления математических моделей выбраны уравнения в виде рядов (многочленов), как называются эти уравне- ния и коэффициенты при каждом члене многочлена? 6. Как объяснить применение при математическом моделиро- вании понятия регрессии? 7. Соответствует ли количество коэффициентов регрессии в уравнении регрессии количеству уровней фактора (для однофактор- ного процесса)? 8. В каких случаях матрицы определения коэффициентов рег- рессии становятся ортогональными и зачем надо добиваться орто- гональности матриц? 9. Сколько надо определить коэффициентов ортогонализации, если принять два, три, четыре, пять уровней фактора (для однофак- торного процесса)? 10. Почему нерационально применять больше пяти уровней фактора? 11. Равно ли количество членов многочлена и коэффициентов регрессии количеству опытов по плану проведения экспериментов (при полном факторном эксперименте)? 12. Почему показатели степени фактора в уравнении регрес- сии приняты буквенными? 13. Можно ли изменять величины показателей степени факто- ра при выявлении математических моделей и если можно, то в ка- ких случаях, сколько раз, какие величины показателей степени ра- ционально принимать первоначально в последующем, что является критерием правильности выбора показателей степени фактора? 14. Как определяются коэффициенты регрессии при ортого- нальности матрицы? 15. Какие преимущества достигаются при определении коэф- фициентов регрессии независимо друг от друга?
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 50
- 51
- 52
- 53
- 54
- …
- следующая ›
- последняя »