Канонический репер
репер, однозначно связанный с исследуемой фигурой или ее точкой
функция y = ex или y = ax, т.е. в целом показательная функция; принята также запись y = expax
В работе исследуется задача восстановления вероятностных характеристик многомерных случайных функций по характеристикам проекций с учетом поглощения. Показывается, что если не накладывать каких-то ограничений на характер случайности многомерной функции, то задача характеризуется сильной неоднозначностью. В то же время если потребовать, чтобы случайная функция принимала не более чем счетное число состояний, то возможно восстановить ее распределение по распределениям проекций.
На основе аппарата функций релаксации рассмотрен новый класс матричных градиентных методов, обобщающий классические градиентные методы, методы Ньютона и методы Левенберга-Маркуардта. В отличие от классических прототипов, построенные методы сохраняют сходимость для невыпуклых задач нелинейного программирования в условиях высокой степени жесткости целевых функционалов.
репер, однозначно связанный с исследуемой фигурой или ее точкой
дифференциал функции нескольких переменных
тензор, среди индексов которого имеются как ковариантные, так и контравариантные