Вронскиан
определитель, состоящий из функций f1 (x), f2 (x),..., fn (x) и их производных до (n − 1)-го порядка
элемент a ∈ M такой, что b ≤ a для любого b ∈ M
Наибольший общий делитель
Определение 1
Наибольшее натуральное число, на которое делятся без...
Значит ,среди этих делителей есть наибольший, который называют наибольшим общим делителем чисел $a$ и...
пересечение этих множеств: $\left\{{\rm 1,2,3,4,6,12}\right\}$- данное множество будет определять множество...
Наибольший элемент в данном множестве будет число $12$....
общее кратное чисел $a$ и $b$ делится на K$(a;b)$
Если $a\vdots b$ , то К$(a;b)=a$
Если К$(a;b)=k$ и $m$
Рассматривается реализация булевых функций схемами из ненадежных функциональных элементов в базисах, содержащих функцию h(x1,..., ) множества H2k + 1. Предполагается, что базисные элементы независимо друг от друга с вероятностью ε (ε ∈ (0; 1/2)) подвержены инверсным неисправностям на входах элементов. В работе показано: 1) в произвольном конечном полном базисе B, содержащем функцию h(x1,..., ) множества H2k + 1, все булевы функции можно реализовать схемами с ненадежностью не более aεk+1 + εk+2 при, где a =, m наибольшее число входов элементов в полном конечном базисе B; 2) в базисе, содержащем все функции, зависящие не более чем от двух переменных, и функцию h(x1,..., ) ∈ H2k + 1, функции 0, 1, x1, x2, …, xn можно реализовать абсолютно надежно, а все остальные функции можно реализовать асимптотически оптимальными по надежности схемами, функционирующими с ненадежностью, асимптотически (при ε → 0) равной aεk+1, где a =.
Определение 1
Алгоритмы обработки одномерных массивов — это алгоритмы работы с множеством элементов...
Алгоритм определения максимального компонента массива
Чтобы определить наибольшее значение, нужно ввести...
$M$, то нужно присвоить $M$ значение этого компонента....
Очевидно, что переменная $M$ не должна иметь исходное значение, равное нулю, поскольку если массив имеет...
Суть пузырьковой сортировки заключается в попарном сравнении компонентов массива между собой и элементы
В подходе Artificial General Intelligence (Universal AI) интеллект рассматривается как информационный процессор, потребляющий и выдающий информацию, которой и определяется поведение системы. В рамках этого подхода M. Hutter получил способ выбора оптимальной траектории агента в абстрактной среде. Однако этот способ требовал численных оценок вознаграждения при том или ином движении, способ получения которых оставался открытым. Также этот метод не подходит для оценок движения группы агентов. В настоящей работе оценки вознаграждений предоставляются самой средой и предложен способ выбора траектории, который применим для группы агентов. Параллельное выполнение группой интеллектуальных агентов ряда задач, представляется тензорным произведением соответствующих процессов в категории игр Конвея, которая сопоставлена среде и движениям агентов. Оптимальный маршрут группы определяется как игра с наибольшим суммарным выигрышем в этой категории. Выигрыш представлен степенью определенности (видимос...
Возможность создать свои термины в разработке
Еще чуть-чуть и ты сможешь писать определения на платформе Автор24. Укажи почту и мы пришлем уведомление с обновлением ☺️
Включи камеру на своем телефоне и наведи на Qr-код.
Кампус Хаб бот откроется на устройстве