Übersetzungen für „approximieren“ im Deutsch » Spanisch-Wörterbuch

appretieren* [apreˈti:rən] VERB trans

appretieren

aprestar

appretieren

dar apresto

fleckunempfindlich appretieren

impregnar contra manchas

apportieren* [aporˈti:rən] VERB intr, trans (Hund)

apportieren

cobrar

deprimieren* [depriˈmi:rən] VERB trans

deprimieren

deprimir

er ist ganz deprimiert

está muy deprimido

deprimierend sein

ser deprimente

approbiert ADJ

approbiert

titulado

maximieren* [maksiˈmi:rən] VERB trans a. MATH

maximieren

elevar al máximo

maximieren

maximizar

applaudieren* [aplaʊˈdi:rən] VERB intr

applaudieren

aplaudir

applaudieren

dar palmas

appellieren* VERB intr

appellieren an

hacer un llamamiento a

appellieren an

apelar a

appellieren JUR

hacer una apelación

animieren* [aniˈmi:rən] VERB trans

animieren zu

animar a

animieren zu

estimular a

optimieren* [ɔptiˈmi:rən] VERB trans

optimieren

optimar

optimieren

optimizar

komprimieren* [kɔmpriˈmi:rən] VERB trans

komprimieren

comprimir

Daten komprimieren COMPUT

comprimir datos

proklamieren* [proklaˈmi:rən] VERB trans

proklamieren

proclamar

armieren* [arˈmi:rən] VERB trans ARCHIT, MILIT, TECH

armieren mit

armar con/de

Einsprachige Beispiele (nicht von der PONS Redaktion geprüft)

Deutsch

Man erkennt, wie gut/schlecht Teilsummen der Fourierreihe (der Längen n= 3,6,12) die Funktion approximieren.

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Nun könnte man diese beiden Anteile mit verschiedenen Ansatzfunktionen approximieren.

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Für kann die t-Verteilung durch die Standardnormalverteilung approximiert werden.

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Diese Fläche kann durch eine Summe von Teilflächen approximiert werden und geht im Grenzwert in das Integral über.

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Die Zielfunktion wird durch eine Taylorreihe am Mittelwertvektor approximiert.

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Der simpliziale Approximationssatz besagt, dass man jede stetige Abbildung zwischen Simplizialkomplexen (nach hinreichend feiner Unterteilung) durch simpliziale Abbildungen approximieren kann.

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Letztere ist wesentlich besser approximierbar als, zum Beispiel lässt sich durch den Bruch mit einer Abweichung von nur zirka 0,00126 approximieren.

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Da irrational ist und daher beliebig genau approximiert werden kann, gibt es keine Optimallösung, obwohl die Zielfunktion durch die erste Bedingung nach oben beschränkt ist.

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Ziel ist es nun, die Parameter so zu wählen, dass die Modellfunktion die Daten bestmöglich approximiert.

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Es approximiert aber jedwedes Modell der Hyperelastizität bei kleinen Dehnungen in erster Ordnung.

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