ная величина тг может быть обеспечена выполнением еще одного
функционального преобразования
1
Zi = Z m*.
В этом случае
1
Zi = [exP( — Х )]тх =[ехр ( —тхХ 0) ] т* = ехр (— Х0).
Сравнивая последнее выражение с (8.11), находим
тг = \.
В общем случае стабилизация масштаба на выходе стохасти ческого аппроксиматора может быть достигнута еще одним мас штабным функциональным преобразованием с помощью другого ФПВВ. Однако при этом неизбежно появление дополнительной ошибки вычислений, что совсем нежелательно.
Заметим, что в рассмотренном частном примере цель может быть достигнута применением только одного преобразователя, вычисляющего функцию
При этом, однако, преобразователь теряет свойство универсаль ности, так как его применение оказывается связанным с опреде ленным масштабом входной переменной.
Очень удобным универсальным ФПВВ здесь мог бы оказаться аппроксиматор, вычисляющий функцию вида
Z = Y X.
Однако создание такого аппроксиматора, по крайней мере на совре менном этапе развития СтВМ, весьма проблематично.
Подводя итог, можно в общем случае рекомендовать вторичное (масштабное) преобразование, если оно достигается простыми средствами, не вызывающими появления дополнительных ошибок аппроксимации, например, с помощью комбинационных логиче ских схем. Если же такая возможность отсутствует, масштаб входной переменной должен учитываться при проектировании ФПВВ.
Итак, при подготовке задачи к решению на СтВМ можно вы делить следующие этапы:
составление последовательности операций, которые должны выполняться операционными блоками машины;
разбиение операций на группы, выполняемые за один прием (по одной команде);
составление программы решения задачи в виде последователь ности команд;
предварительное определение пределов изменения исходных, промежуточных и выходных переменных;
