| Падеж | Единственное число | Множественное число |
|---|---|---|
| Именительный Кто? Что? |
линеариза́ция | линеариза́ции |
| Родительный Кого? Чего? |
линеариза́ции | линеариза́ций |
| Дательный Кому? Чему? |
линеариза́ции | линеариза́циям |
| Винительный (неод.) Кого? Что? |
линеариза́цию | линеариза́ции |
| Творительный Кем? Чем? |
линеариза́цией линеариза́циею |
линеариза́циями |
| Предложный О ком? О чём? |
линеариза́ции | линеариза́циях |
Линеаризация — (от лат. linearis — линейный), один из методов приближённого представления замкнутых нелинейных систем, при котором исследование нелинейной системы заменяется анализом линейной системы, в некотором смысле эквивалентной исходной. Методы линеаризации имеют ограниченный характер, т. е. эквивалентность исходной нелинейной системы и её линейного приближения сохраняется лишь для ограниченных пространственных или временных масштабов системы, либо для определенных процессов, причём, если система переходит с одного режима работы на другой, следует изменить и её линеаризированную модель. Применяя линеаризацию, можно выяснить многие качественные и особенно количественные свойства нелинейной системы. (Википедия)
Линеаризация — (от лат. linearis — линейный), один из методов приближённого представления замкнутых нелинейных систем, при котором исследование нелинейной системы заменяется анализом линейной системы, в некотором смысле эквивалентной исходной. Методы линеаризации имеют ограниченный характер, т. е. эквивалентность исходной нелинейной системы и её линейного приближения сохраняется лишь для ограниченных пространственных или временных масштабов системы, либо для определенных процессов, причём, если система переходит с одного режима работы на другой, следует изменить и её линеаризированную модель. Применяя линеаризацию, можно выяснить многие качественные и особенно количественные свойства нелинейной системы.
Все значения слова «линеаризация»На основе расчёта подбирается регулирующий клапан, способный работать в оптимальной зоне регулирования с максимальной линеаризацией и, соответственно, точностью регулирования.
Оценивание параметров нелинейной регрессии может базироваться: на линеаризации уравнения благодаря подходящим преобразованиям и оценки его параметров посредством применения метода наименьших квадратов; на оценке параметров на базе метода максимального правдоподобия и применения процедур оптимизационных методов.
Такие отклонения в процессе уже являются критическими для контуров регулирования, поскольку они выходят за зону линеаризации параметра и работают с нарастающей ошибкой.