Тогда такой объект называется инвариантным относительно данной операции.... Пример 1
Например, трансляционная симметрия идеальных кристаллов позволила ученым развить весьма... Трансляционное повторение таких эффектов в пространстве помогает получить решетки Бравэ.... обобщенное хаотичное движение, которое в итоге совмещает фигуру саму с собой, оставив ее структуру инвариантной... Из него вытекает понятие элементов симметрии (плоскости, оси, центры системы), набор которых создает трансляционные
Доказаны: независимость величины фильтрационного расхода в движении со свободной поверхностью от оператора сдвига и U:=exp(l(d/dx)); сходимость полученных решений для депрессионной кривой к решению Дюпюи при l ->+0 (длинные перемычки, длинные потоки), равномерная по длине потока; сходимость дельта ->+0 при удлинении перемычки, равномерная по глубине наполнения нижнего бьефа.
В работе изучается усреднение случайных операторов сдвига аргумента в пространстве квадратично интегрируемых по трансляционно-инвариантной мере комплекснозначных функций на линейных топологических пространствах. В качестве примера рассмотрен случай пространства l ∞. Трансляционно-инвариантная мера на пространстве l ∞, построенная при помощи схемы Каратеодори, обладает свойством счетной аддитивности, но не обладает свойством σ-конечности. Также рассматриваются различные приближения измеримых множеств. Рассматриваются однопараметрические группы сдвигов вдоль постоянного векторного поля в пространстве l ∞ и полугруппы сдвигов на случайный вектор, распределение которого задается семейством гауссовских мер. Получен критерий сильной непрерывности группы сдвигов вдоль постоянного векторного поля. Установлены условия на семейство гауссовских мер, достаточные для сохранения полугруппового свойства усредненного однопараметрического семейства линейных операторов и его сильной непрерывности.
метод обучения без учителя, обнаруживающий ассоциации среди элементов данных, например товары, которые часто покупают вместе; есть три типичные ассоциативные метрики: поддержка {X} показывает, как часто появляется X; достоверность {X->Y} показывает, как часто Y появляется в присутствии X; лифт {X->Y} показывает то, как часто X и Y появляются вместе, в сравнении с тем, как часто они появляются по отдельности.
Оставляя свои контактные данные и нажимая «Попробовать в Telegram», я соглашаюсь пройти процедуру
регистрации на Платформе, принимаю условия
Пользовательского соглашения
и
Политики конфиденциальности
в целях заключения соглашения.
Пишешь реферат?
Попробуй нейросеть, напиши уникальный реферат с реальными источниками за 5 минут