We present a double precision algor

We present a double precision algorithm based upon rational approximations for the
inverse standard normal first order loss function. This function is used frequently in inventory
management. No direct approximation or closed formulation exists for the inverse
standard normal first order loss function. Calculations are currently based on root-finding
methods and intermediate computations of the cumulative normal distribution or tabulations.
Results then depend on the accuracy and valid range of that underlying function. We
deal with these issues and present a direct, double precision accurate algorithm valid in the
full range of double precision floating point numbers.
20

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เรานำอัลกอริทึมความแม่นยำสองตามเหตุผลเพียงสำหรับการประมาณการปกติมาตรฐานผกผันสั่งสูญเสียฟังก์ชันแรก ฟังก์ชันนี้ถูกใช้บ่อยในสินค้าคงคลังการจัดการ ประมาณโดยตรงหรือกำหนดปิดไม่อยู่ค่าผกผันมาตรฐานปกติสั่งสูญเสียฟังก์ชันแรก คำนวณกำลังยึดรากค้นหาวิธีการและประมวลผลกลางของการแจกแจงสะสมปกติหรือตารางผลลัพธ์ขึ้นอยู่กับความถูกต้องและช่วงที่ทำงานต้นแบบที่ถูกต้องแล้ว เราจัดการกับปัญหาเหล่านี้ และนำเสนอตรง คู่ความแม่นยำถูกต้องอัลกอริทึมใช้ในการมายความแม่นยำสองหมายเลขจุดทศนิยมลอยตัว 20

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เรานำเสนอขั้นตอนวิธีที่แม่นยำสองอยู่บนพื้นฐานของเหตุผลประการสำหรับผกผันมาตรฐานปกติฟังก์ชั่นการสูญเสียสั่งซื้อครั้งแรก
ฟังก์ชั่นนี้มักจะถูกใช้ในสินค้าคงคลังการจัดการ
ไม่มีตรงหรือใกล้เคียงกับสูตรที่มีอยู่สำหรับปิดผกผันมาตรฐานปกติฟังก์ชั่นการสูญเสียสั่งซื้อครั้งแรก การคำนวณจะขึ้นอยู่ในขณะนี้ในรากหาวิธีการและการคำนวณกลางของการแจกแจงสะสมปกติหรือ tabulations. ผลนั้นขึ้นอยู่กับความถูกต้องและช่วงที่ถูกต้องของฟังก์ชั่นพื้นฐานที่ เราจัดการกับปัญหาเหล่านี้และนำเสนอตรงขั้นตอนวิธีการที่ถูกต้องแม่นยำสองที่ถูกต้องในช่วงเต็มของความแม่นยำสองลอยหมายเลขจุด. 20

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เราได้เสนออัลกอริทึมการประมาณสองเท่าขึ้นอยู่กับเหตุผล
ผกผันมาตรฐานปกติก่อนเพื่อการสูญเสียฟังก์ชัน ฟังก์ชันนี้เป็นฟังก์ชันที่ใช้บ่อยในการจัดการสินค้าคงคลัง

ไม่เจอะเจอ หรือปิดการกำหนดมีอยู่ผกผัน
มาตรฐานปกติก่อนเพื่อการสูญเสียฟังก์ชัน การคำนวณกำลังตามหา
รากวิธีการและระดับกลางวิธีการสะสมหรือการทดสอบการแจกแจงแบบปกติ .
ผลแล้วขึ้นอยู่กับความแม่นยำและถูกต้องในช่วงที่ต้นแบบฟังก์ชัน เรา
จัดการกับปัญหาเหล่านี้ และปัจจุบันโดยตรง สองเท่าถูกต้องขั้นตอนวิธีที่ถูกต้องในช่วงเต็มของคู่ที่ต้องการ

20 ตัวเลขทศนิยม .