following form g1: g1ðt;xðtÞÞ¼ðaðtÞ

following form g1: g1ðt;xðtÞÞ¼ðaðtÞ
0:2Þð3
aðtÞÞ ð31Þ Dynamic programming leads to the strategy uðÞ that optimizes reliabilityat any horizon, and the only approximation is that of the discretization. This is showcased for T¼100 by Fig.1, which shows that only initial states grouped around b0 ¼0 have a good reliability. There is, however, a sizable reliability kernel Rel (0.95,100), which shows which initial states – or which system designs – lead to the lowest probability of failure. Such reliability kernels can also be computed at any horizon, which allows for observing the evolution of Rel(0.95,T) asT increases. Its size decreases very little until it abruptly ceases to exist when T tops 254 (Fig. 2). This stability of the reliability kernel Rel(0.95,T) as the horizon increases is matched by that of the optimal strategy. Whatever the horizon, the backward sequence of feedback maps x↦uðt;xÞ from the final date T to the initial date is the same, and what is more, the map becomes constant for trT
10. It is noted un and represented in Fig. 3. For a given value of a, the value of un increases as b increases. Yet the relationship between un and b is different for each single value of a, so that the map is very complex. This map has been obtained through the use of dynamic programming, and it is important to recall that usual time-variant reliability kernel are not devised to yield such complex main- tenance strategies. Outcrossing rates as approximated by Pðtout ¼tÞ=Δt can be estimated using this feedback map. SinceΔt¼1, using Eq. (28) the outcrossing rate takes the approximate value of ðλð1
pfðt;x0; unðÞÞÞ after less than 10 time steps, where λ210
4 is the probability of leaving at t conditional on staying in the survival set up to t
1. λ is independent on the initial state, so that the differences in reliability displayed in Fig. 1 account for the probability of leaving the survival set within these first ten time steps. After t¼10, the probability of failure increases very slowly.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ตามแบบฟอร์ม g1: g1ðt; xðtÞÞ¼ðaðtÞ 0:2Þð3 aðtÞÞ ð31Þ ไดนามิกเขียนโปรแกรมนำไปÞ uð กลยุทธ์ที่เพิ่มประสิทธิภาพ reliabilityat ฟ้าใด ๆ และประมาณเพียงคือ discretization นี้ นี้จะจัดแสดงสำหรับ T¼100 โดยภาพ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าเพียง เริ่มต้นรัฐจัดสถาน b0 ¼0 มีความน่าเชื่อถือดีขึ้น ได้ อย่างไรก็ตาม ความยากลำบากเคอร์เนล Rel (0.95,100), ซึ่งแสดงที่อเมริกาเริ่มต้น – หรือ การออกแบบระบบนำไปสู่ความเป็นไปได้ต่ำสุดของความล้มเหลว เมล็ดเช่นความน่าเชื่อถือยังถูกคำนวณที่ขอบฟ้าใด ๆ ซึ่งช่วยให้การสังเกตวิวัฒนาการของ Rel(0.95,T) asT เพิ่มขึ้น ขนาดลดน้อยมากจนกว่าจะยุติทันทีอยู่เมื่อ T tops 254 (Fig. 2) นี้เสถียรภาพของเคอร์เนลความน่าเชื่อถือ Rel(0.95,T) เป็นเพิ่มระดับการจับคู่ โดยที่กลยุทธ์เหมาะสม X↦uðt สิ่งขอบฟ้า แผนผังลำดับย้อนหลังของผลป้อนกลับ xÞ จากวัน final T วันเริ่มต้นจะเหมือนกัน และอะไรคือเพิ่มเติม แผนที่จะคงที่สำหรับ trT 10 ก็ตามสหประชาชาติและ represented ใน Fig. 3 หาค่ากำหนดค่า การของสหประชาชาติเพิ่มเป็น b เพิ่มขึ้น ยังความสัมพันธ์ระหว่างสหประชาชาติและ b แตกต่างกันสำหรับแต่ละค่าเดียวของการ เพื่อให้แผนที่มีความซับซ้อนมากขึ้น แผนที่นี้ได้รับโดยใช้การเขียนโปรแกรมแบบไดนามิก และจะต้องเรียกคืนเคอร์เนลที่น่าเชื่อถือเวลาตัวแปรปกติจะไม่กำหนดให้กลยุทธ์หลัก tenance ซับซ้อนดังกล่าว Outcrossing ราคาเป็นการเลียนแบบ โดย Pðtout ¼tÞ = Δt สามารถประเมินการใช้แผนผังความคิดเห็นนี้ SinceΔt¼1 ใช้ Eq. (28) อัตรา outcrossing ใช้ค่าโดยประมาณของ ðλð1 pfðt; x 0 ÞÞÞ unð หลังจากขั้นตอนเวลาน้อยกว่า 10 λ 2 10 4 อยู่ที่น่าออกจากที่ไม่มีเงื่อนไขในการในการอยู่รอดที่ค่า t 1 Λเป็นอิสระในสถานะเริ่มต้น เพื่อให้ความแตกต่างในความน่าเชื่อถือที่ปรากฏในบัญชี Fig. 1 ความน่าเป็นของการอยู่รอดออกจากที่ตั้งภายใน first สิบครั้งขั้นตอนเหล่านี้ หลังจาก t¼10 ความเป็นไปได้ของความล้มเหลวเพิ่มขึ้นช้ามาก

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ต่อไปนี้รูปแบบ G1: g1ðt; xðtÞÞ¼ðaðtÞ 0: 2Þð3aðtÞÞð31Þการเขียนโปรแกรมแบบไดนามิกนำไปสู่​​การ UD กลยุทธ์Þที่เพิ่มประสิทธิภาพ reliabilityat ขอบฟ้าใด ๆ และประมาณเพียงว่าในการแบ่ง? นี้จะจัดแสดงT¼100โดยรูปที่ 1 ซึ่งแสดงให้เห็นว่ารัฐเริ่มต้นเพียงกลุ่มรอบ b0 ¼0มีความน่าเชื่อถือที่ดี มี แต่ความน่าเชื่อถือเมล็ดขนาดใหญ่ Rel (0.95,100) ซึ่งแสดงให้เห็นที่รัฐเริ่มต้น - หรือที่การออกแบบระบบ - นำไปสู่​​ความน่าจะเป็นที่สุดของความล้มเหลว เมล็ดความน่าเชื่อถือดังกล่าวยังสามารถคำนวณที่ขอบฟ้าใด ๆ ซึ่งจะช่วยให้การสังเกตวิวัฒนาการของ Rel (0.95, T) การเพิ่มขึ้นของความรัก ขนาดของมันลดลงน้อยมากจนกว่าจะสิ้นสุดลงทันทีว่ามีอยู่เมื่อท็อปส์ซู T 254 (รูปที่ 2). ความมั่นคงของความน่าเชื่อถือนี้เคอร์เนล Rel (0.95, T) เป็นเส้นขอบฟ้าที่เพิ่มขึ้นจะถูกจับคู่โดยที่กลยุทธ์ที่ดีที่สุด ไม่ว่าขอบฟ้าลำดับย้อนกลับของแผนที่ความคิดเห็นx↦uðt; Xth จากวัน NAL ในสาย T วันที่เริ่มต้นเหมือนกันและสิ่งที่เพิ่มเติมแผนที่จะกลายเป็นคงที่สำหรับ TRT 10? มันเป็นข้อสังเกตและยกเลิกการแสดงในรูปที่ 3. ราคาที่กำหนดของค่าการเพิ่มขึ้นของการยกเลิกการเพิ่มข แต่ความสัมพันธ์ระหว่างการยกเลิกและขแตกต่างกันสำหรับแต่ละค่าเดียวเพื่อให้แผนที่มีความซับซ้อนมาก แผนที่นี้ได้รับผ่านการใช้งานของการเขียนโปรแกรมแบบไดนามิกและมันก็เป็นสิ่งสำคัญที่จะจำได้ว่าปกติเวลาที่แตกต่างเคอร์เนลความน่าเชื่อถือไม่ได้วางแผนที่จะให้ผลผลิตเช่นซับซ้อนกลยุทธ์การบำรุงคลัง outcrossing อัตราที่ห้วงPðtout¼tÞ = Δtสามารถประมาณโดยใช้แผนที่ความคิดเห็นนี้ SinceΔt¼1โดยใช้สมการ (28) อัตรา outcrossing ใช้ค่าประมาณของðλð1pfðt; x0; และ? ÞÞÞหลังจากที่น้อยกว่า 10 ขั้นตอนเวลาที่λ? 2? 10? 4 ความน่าจะเป็นของการออกจากที่ t เงื่อนไขในการเข้าพักในการอยู่รอดจัดตั้งขึ้นเพื่อ t? 1 λมีความเป็นอิสระในสถานะเริ่มต้นเพื่อให้ความแตกต่างในความน่าเชื่อถือที่แสดงในรูป 1 บัญชีสำหรับความน่าจะเป็นของการออกจากการอยู่รอดตั้งอยู่ภายในสายแรกสิบเหล่านี้ขั้นตอนเวลา หลังจากt¼10น่าจะเป็นของการเพิ่มขึ้นของความล้มเหลวที่ช้ามาก

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ตามแบบฟอร์ม G1 ð G1 t ; x ð T T ÞÞ¼ðเป็นðÞ
0:2 Þð 3
เป็นð T ÞÞð 31 Þพลวัตไปสู่กลยุทธ์ที่คุณð  Þ reliabilityat ขอบฟ้าที่เพิ่มใด ๆและการประมาณเท่านั้น คือเรื่องของค่า . นี้คือการแสดงที ¼ 100 ”ซึ่งแสดงเพียงเริ่มต้นรัฐจัดกลุ่มรอบ B0 ¼ 0 มีความน่าเชื่อถือดี อย่างไรก็ตาม ระดับความน่าเชื่อถือของรถไฟ ( 0.95100 )ซึ่งแสดงที่อเมริกาหรือที่ระบบเริ่มต้น–การออกแบบ–นำไปสู่โอกาสต่ำสุดของความล้มเหลว เมล็ดความน่าเชื่อถือดังกล่าวยังสามารถคำนวณที่ขอบฟ้า ซึ่งช่วยให้สังเกตวิวัฒนาการของรถไฟ ( 0.95 , T ) เพิ่มขึ้น AST . ขนาดของมันลดลงน้อยมากจนมันชะงักหยุดอยู่ที่ตัว T 254 ( รูปที่ 2 ) ความมั่นคงของความน่าเชื่อถือในรถไฟ ( 0.95t ) ขอบฟ้าเพิ่มเป็นกับที่ของกลยุทธ์ที่ดีที่สุด ไม่ว่าขอบฟ้า ลำดับย้อนหลังติชมแผนที่ x ↦ u ð t ; x Þจากจึงนาลวันที่ T วันที่เริ่มต้นเหมือนกัน และสิ่งที่เพิ่มเติมคือ แผนที่จะคงที่สำหรับ TRT
10 มันเป็นข้อสังเกตของสหประชาชาติ และแสดงในรูปที่ 3 เพื่อให้ ค่าของ ค่าของการเพิ่มขึ้นของสหประชาชาติเป็น B เพิ่มแต่ความสัมพันธ์ระหว่างสหประชาชาติและ B แตกต่างกันสำหรับแต่ละค่าเดียวของ เพื่อให้แผนที่มีความซับซ้อนมาก แผนที่นี้ได้ผ่านการใช้โปรแกรมแบบไดนามิก และมันเป็นสิ่งสำคัญที่ต้องจำว่า ปกติเวลา ตัวแปรแบบไม่วางแผนกลยุทธ์ เพื่อผลิตเมล็ด tenance ซับซ้อนหลักเช่นข้ามอัตราโดยประมาณโดย P ðตู¼ T = T ÞΔสามารถประมาณโดยใช้ข้อมูลแผนที่ ตั้งแต่Δ T ¼ 1 ใช้อีคิว ( 28 ) ข้ามเท่ากันใช้ค่าโดยประมาณของðλð 1
PF ð t ; x0 ; และð  ÞÞÞหลังจากขั้นตอนน้อยกว่า 10 ครั้ง ที่λ  2  10
4 ความน่าจะเป็นของออกจากที่ทีอยู่ในเงื่อนไขการตั้งที
1 λเป็นอิสระในสถานะเริ่มต้นเพื่อที่แตกต่างกันความน่าเชื่อถือที่แสดงในรูปที่ 1 บัญชีสำหรับความน่าจะเป็นของออกจากชุดการอยู่รอดภายในเหล่านี้ จึงตัดสินใจเดินทางไปถึง 10 ขั้นตอน หลังจากที¼ 10 , ความน่าจะเป็นของความล้มเหลว
เพิ่มขึ้นอย่างช้าๆ