Селекция скоростей в области

Что произойдет, если в расчет спектра скоростей включить только дальние выносы Хотя данные таких выносов необходимы для лучшей селекции скоростей, с ними связана проблема растяжения. Следовательно, на спектр скоростей, рассчитанный на основе только данных выносов, влияет обнуление на малых временах. Эта проблема представлена на рис.3.35, где расстановка постепенно ограничивается областью дальних выносов на входной выборке ОСТ. Отметим потерю пиков когерентности в неглубоких отражениях (вследствие обнуления) и дальнейшее ухудшение пиков когерентности, соответствующих более глубоким отражениям. Отсюда следует, что адекватное разрешение в спектре скоростей можно получить только в том случае, если длина расстановки обеспечивает охват ближних и дальних выносов. Это аналогично выносу, сделанному в разделе 1.2.4 о временном разрешении, для которого требуются как низкие, так и высокие частоты.  [c.27]


Электронный инструментарий обеспечивает экспоненциальный рост показателей в работе по созданию лекарств против рака (она заключается в поиске дефектных генов, вызывающих большинство видов этого заболевания, и создании избирательно действующих на них препаратов). Всего за 10 лет, с 1993 по 2003-й, исследователи осуществят идентификацию всех 100—150 тысяч человеческих генов. Электронные средства помогут им и в поиске веществ, вступающих в химические реакции с конкретными генами, и в их селекции по критерию эффективности/токсичности, резко сузив тем самым область поиска эффективных средств против рака. Одна крупная фармацевтическая фирма рассчитывает выйти к 2003 году на скорость синтеза и селекции препаратов 50 тысяч в день вместо 50 тысяч в месяц в 1998 году и 50 тысяч в год в 1993 году.  [c.283]

Решение задач оптимизации сопровождает любую аналитическую работу, при обработке значительных объемов информации на первое место выходит не столько точность, сколько скорость и эффективность работы оптимизирующего алгоритма. Генетические алгоритмы на сегодняшний день признаются наиболее совершенными в своей области. Это новый метод поиска оптимальных решений сложных задач, основанный на эволюционных принципах селекции лучших решений.  [c.151]