Хранение и обработка экспериментальных данных. Математическое моделирование : сборник научных трудов / Рос. акад. наук, Кол. науч. центр, Поляр. геофиз. ин-т. – Апатиты : [б. и.], 1992.

оценкакачествамодели. Остановимсянапервойзадаче. Все множествоимеющихсяметодовиалгоритмовможносвестик двумслучаям: а- регулярныйилислучайныйпоисквконечноммножест веструктур jf {, . . . ,f-n j = та, n = const - методы шаговойрегрессии (ШР) /1,2/, эволюционнойидентификации (Эй) /3/ иим подобные; 5 - синтезструктур, прикоторомрасматриваютсямодели изоескокечнсго, хотяиограниченного, множества { f , , . . . , f ] t га, п =* const - методагруппового учетааргументов (МГУА) /4/. Методаструктурнойидентификациимогутиметьбольшое количествореализации, поэтомуанализметодовбудем, как правило, проводитьнаконкретныхалгоритмах (алгоритмы, раз работанныеавтором, имеютидентичныеназвания). Траекторииструктурматематических моделей Длянаглядностианализаалгоритмовструктурнойиденти фикациивведемпонятиеотраекторииструктурматематических моделей. ТраекториейструктурТ= ~ F......Fn > будемназыватьломануюлиниювнекоторомпространстве R , каждаявершинакоторойсоответствуетопределеннойструктуре F;. Тогдалюбойалгоритмструктурнойидентификации (пссвоей природемногошаговый) будетпорождатьсвоютраекториюв R . Вершиныломанойявляютсяпромежуточнымимоделями, оптималь нымидляданногошагаалгоритма. ВкачествепримеровпространстваR можноназвать: фун кциональноепространствоF ,пространствопараметровСивыбо рочноепространствоV. Вкаждомизнихтраекторииструктур dyjyT высвечиватьсясразныхсторон. Вметрическомпрост ранствепараметров C m (m- числокоэффициентоввмаксималь носложноймодели) лучшеанализировать поведение коэффици ентовмоделиприизмененииееструктуры. Выборочноепрост- оанство ѵ - векторноеметрическоепространство, размерность которогоопределяетсячисломэкспериментальныхточек/I/; внемкаждаяпеременнаямоделипредставляетсявектором. При фиксированныхвекторахвходныхпеременныхвекторвыходной 32