Condition Number of the Jacobian Ma

Condition Number of the Jacobian Matrix. The condition number is used in numerical analysis to analyze the propagation of errors in matrix A or vector b in
solving variable vector x for the linear equation Ax = b. If matrix A is ill-conditioned,
even very small variations in vector b (or A) may result in significant changes in solu- tion vector x.
For the linearized load flow equations, the condition number of the Jacobian matrix can be used to measure its conditioning and whether any small variations in vector b (or A) may result in significant changes in solution vector x. For the linearized load flow equations, the condition number of the Jacobian matrix can be used to measure its conditioning and whether any small variations in loads may lead to large changes in bus voltages. If the condition number is greater than a specified threshold, the current operating state is close to the collapse point.

Results (Vietnamese) 1:

Tình trạng số của ma trận Jacobi. Một số điều kiện được sử dụng trong phân tích số để phân tích tuyên truyền của các lỗi trong ma trận A hoặc b trong vectorgiải quyết biến vectơ x cho phương trình tuyến tính Ax = b. Nếu ma trận A là vô điều kiện,Các biến thể thậm chí rất nhỏ trong vector b (hay A) có thể dẫn đến significant những thay đổi trong vector solu tion x.Cho phương trình flow linearized tải, tình trạng, số ma trận Jacobi có thể được dùng để đo lạnh của nó và cho dù bất kỳ biến thể nhỏ trong vector b (hay A) có thể dẫn đến significant những thay đổi trong giải pháp vectơ x. Đối với các linearized tải flow phương trình, điều kiện, số ma trận Jacobi có thể được sử dụng để đo lường của nó lạnh và cho dù bất kỳ biến thể nhỏ trong tải có thể dẫn đến những thay đổi lớn trong xe buýt điện áp. Nếu tình trạng số lớn hơn ngưỡng specified, nhà nước điều hành hiện nay là gần điểm sụp đổ.

Results (Vietnamese) 2:

Điều kiện Số Jacobian Matrix. Các số điều kiện được sử dụng trong phân tích số để phân tích việc tuyên truyền sai sót trong ma trận A hoặc vector b trong
việc giải quyết các biến vector x cho phương trình tuyến tính Ax = b. Nếu ma trận A là vô điều kiện,
thậm chí biến thể rất nhỏ trong vector b (hoặc A) có thể dẫn đến những thay đổi trọng yếu trong solu- vector sự x.
Đối với tải tuyến tính fl ow phương trình, số lượng điều kiện của ma trận Jacobian có thể được sử dụng để đo lường máy của mình và liệu có sự thay đổi nhỏ trong vector b (hoặc A) có thể dẫn đến những thay đổi trọng yếu trong vector giải pháp x. Đối với tải tuyến tính fl ow phương trình, số lượng điều kiện của ma trận Jacobian có thể được sử dụng để đo lường điều của nó và cho dù bất kỳ sự thay đổi nhỏ trong tải có thể dẫn đến những thay đổi lớn trong điện áp xe buýt. Nếu số điều kiện là lớn hơn một ngưỡng fi ed cụ thể, tình trạng hoạt động hiện nay là gần với điểm sụp đổ.