4. Concluding remarksWe have develo

4. Concluding remarks
We have developed the ISN1OLF algorithm with rational approximations for the inverse standard normal first order loss
function. This ISN1OLF function approximation algorithm has a double precision accuracy within the full range of double
precision floating point numbers. As further research we see the inverse of the second order loss function and also the inverse
of the combined function (20). Within inventory optimizations these inverse functions are often used.
½ ¼ U1ðzÞ U1ðz þ zc Þ c 0: ð

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

4. สรุปข้อสังเกตเราได้พัฒนาอัลกอริทึม ISN1OLF มีเพียงการเชือดประมาณธรรมดามาตรฐานผกผันสั่งสูญเสียก่อนฟังก์ชันการ ขั้นตอนวิธีการประมาณฟังก์ชัน ISN1OLF นี้มีความถูกต้องความแม่นยำสองเท่าภายในช่วงเต็มของคู่หมายเลขจุดลอยตัวความแม่นยำ เป็นการวิจัยต่อไป เราดูค่าผกผันของฟังก์ชันสูญเสียลำดับที่สอง และผกผันรวมฟังก์ชัน (20) ภายในสินค้าคงคลังเพิ่มประสิทธิภาพ ฟังก์ชันผกผันเหล่านี้มักจะใช้½¼ U1ðzÞ U1ðz þ zc Þ 0 c: ð

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

4.
สรุปคำพูดของเรามีการพัฒนาอัลกอริทึมที่มีประมาณISN1OLF
เหตุผลที่ตรงกันข้ามมาตรฐานปกติการสูญเสียสั่งซื้อครั้งแรกฟังก์ชั่น ขั้นตอนวิธีการประมาณนี้ฟังก์ชั่น ISN1OLF
มีความถูกต้องแม่นยำสองในช่วงที่เต็มรูปแบบของคู่ความแม่นยำจำนวนจุดลอยตัว เป็นงานวิจัยต่อไปเราจะเห็นผกผันของฟังก์ชั่นการสูญเสียคำสั่งที่สองและยังผกผันของฟังก์ชันรวม (20)
ภายในการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของสินค้าคงคลังที่ตรงกันข้ามเหล่านี้มักจะใช้.
½¼U1ðzÞU1ðzþ ZC Þค 0: D

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

4 . สรุปข้อสังเกต
เราได้พัฒนาขั้นตอนวิธีการ isn1olf ด้วยเหตุผลตรงกันข้ามมาตรฐานปกติก่อนเพื่อการสูญเสีย
ฟังก์ชัน ฟังก์ชันนี้ isn1olf ประมาณนี้มีความถูกต้องความแม่นยำสองเท่าในช่วงเต็มของคู่
แม่นยำตัวเลขจุดลอยตัว เป็นวิจัยต่อไป เราเห็นผกผันของฟังก์ชันเพื่อการสูญเสียที่สองและยังผกผัน
ของฟังก์ชันรวม ( 20 ) ในการเพิ่มประสิทธิภาพของฟังก์ชันผกผันเหล่านี้มักจะใช้ ¼ U1
½ð Z Þ U1 Z þð ZC Þซี 0 : ð