scilab - en to ru translation catalogue (113 entries)

en: %s: Wrong size for input arguments: Same sizes expected.
ru: %s: Неверный размер входных параметров: ожидался одинаковый размер.

en: %s: Wrong value for input argument #%d: not a valid reference to Cholesky factors.
ru: %s: Неверное значение входного параметра №%d: недействительная ссылка на разложение Холецкого.

en: %s: Wrong value for input argument #%d: Must be symmetric positive definite matrix.
ru: %s: Неверное значение входного параметра №%d: ожидалась симметричная положительно определённая матрца.

en: %s: No more memory.
ru: %s: Не осталось доступной памяти.

en: %s: An error occurred: %s
ru: %s: Произошла ошибка: %s

en: factorization
ru: разложение

en: %s: Wrong value for input argument #%d: Must be a valid reference to a Cholesky factorization
ru: %s: Неверное значение входного аргумента №%d: должна быть корректная ссылка на разложение Холецкого

en: %s: Memory allocation error.
ru: %s: Ошибка распределения памяти.

en: %s: Wrong value for input argument #%d: not a valid reference to Cholesky factors
ru: %s: Неверное значение входного параметра №%d: недействительная ссылка на разложение Холецкого

en: %s: Wrong size for input argument #%d.
ru: %s: Неверный размер входного параметра №%d.

en: %s: Wrong type for input argument #%d: not compatible with the Cholesky factorization.
ru: %s: Неверный тип входного аргумента №%d: не совместим с разложением Холецкого

en: %s: Wrong size for input argument #%d: not compatible with the Cholesky factorization.
ru: %s: Неверный размер входного аргумента №%d: не совместим с разложением Холецкого.

en: %s: not enough memory.
ru: %s: недостаточно памяти.

en: %s: Wrong type for input argument #%d: A pointer expected.
ru: %s: Неверный тип входного аргумента №%d: ожидался указатель.

en: %s: Wrong value for input argument #%d: Must be a valid reference to (umf) LU factors.
ru: %s: Неверное значение входного параметра №%d: должна быть действительная ссылка на (umf) LU-разложение.

en: %s: Wrong type for input argument #%d: A sparse matrix expected.
ru: %s: Неверный тип входного аргумента №%d: ожидалась разрежённая матрица.

en: %s: An error occurred: %s: %s
ru: %s: Произошла ошибка: %s: %s

en: symbolic factorization
ru: символьное разложение

en: The (square) matrix appears to be singular.
ru: Эта (квадратная) матрица выглядит вырожденной.

en: Warning
ru: Внимание

en: no place to store the LU pointer in ListNumeric.
ru: нет места для хранения LU-указателя в ListNumeric.

en: %s: An error occurred: %s.
ru: %s: Произошла ошибка: %s.

en: This is not a factorization of a square matrix
ru: Это не разложение квадратной матрицы

en: This is a factorization of a singular matrix
ru: Это разложение вырожденной матрицы

en: %s: Wrong type for input argument #%d: A real or complex column vector or matrix expected.
ru: %s: Неверный тип входного аргумента №%d: ожидался вещественный или комплексный вектор-столбец или матрица.

en: %s: Wrong input argument #%d: '%s' or '%s' expected.
ru: %s: Неверный входной параметр №%d: ожидался «%s» или «%s».

en: %s: Wrong size for input argument #%d: %s.
ru: %s: Неверный размер входного параметра №%d: %s.

en: Matrix is not compatible with the given LU factors
ru: Mатрица несовместима с заданным LU-разложением

en: %s: Wrong type for input argument #%d: string expected.
ru: %s: Неверный тип входного аргумента №%d: Ожидалась строка.

en: %s: Wrong type for input argument #%d: A matrix expected.
ru: %s: Неверный тип входного аргумента №%d: ожидалась матрица.

en: numeric factorization
ru: численное разложение

en: singular matrix
ru: вырожденная матрица

en: not enough memory
ru: недостаточно памяти

en: internal error
ru: внутренняя ошибка

en: invalid matrix
ru: некорректная матрица

en: GENMMD ordering only works on symmetric matrices.
ru: GENMMD расстановка работает только над симметричными матрицами.

en: The lower part of the matrix must be represented.
ru: Нижняя часть матрицы должна быть представлена.

en: %s: No more memory (n=%d, nnz=%d).
ru: %s: Не осталось доступной памяти (n=%d, nnz=%d).

en:     CC^T Factorization: Matrix is not positive definite.
ru:     CC^T Разложение: Матрица не является положительно определённой.

en:                         nonpositive pivot in column %d
ru:                         неположительный ведущий элемент (pivot) в столбце %d

en: Scilab UMFPACK module not installed.
ru: Модуль UMFPACK не установлен.

en: A small test for the condestsp function: condestsp gives an estimate of
     the condition number K1 in 1-norm of a real sparse matrix A:
ru: Небольшой тест для функции condestsp: condestsp даёт оценку
     числа обусловленности K1 в первой номе вещественной разрежённой матрице A:

en:      without explicitly computing the inverse of A. condestsp uses a factorization given by
     umf_lufact but if you have already computed this one it is recommended to give the pointer to the factorization.
ru:      без вычисления в явном виде обратной матрицы A. condestsp использует факторизацию, данную
     umf_lufact, но, если она у вас уже вычислена, но рекомендуется дать указатель на факторизацию.

en: The test consists in forming small sparse matrices (so as to compute K1 exactly with
    norm(inv(full(A)),1)) whose values are chosen from the normal distribution.
ru: Тест состоит в формировании маленьких разрежённых матриц (чтобы вычислить K1 точно с
    norm(inv(full(A)),1)), чьи значения выбраны по нормальному распределению.

en: 
    Press Return to continue...
ru: 
    Нажмите ввод для продолжения...

en: This test compares umfpack v3 and sparse v1.3 via their Scilab interface.
ru: Этот тест сравнивает umfpack v3 и sparse v1.3 через их Scilab-интерфейс.

en: The test consists in loading Harwell-Boeing sparse matrices and solve linear system with a random rhs.
ru: Тест состоит в загрузке разрежённых матриц Харвел-Боинга и решении линейной системой со случайными значениями справа.

en: The matrices presented here come from the NIST server Matrix server:
ru: Матрицы, представленные здесь, пришли с сервера матриц сервера NIST:

en: Warning: tests 2 and 3 take much more time than the others.
ru: Предупреждение: тесты 2 и 3 займут больше времени, чем остальные.

en: Test 1: Jacobian of a nonlinear system of ordinary differential equations (ODEs) modeling a laser
ru: Тест 1: Якобиан нелинейной системы обыкновенных дифференциальных уравнений (ОДУ), моделирующий лазер.

en:   Mean time and accuracy for umfpack (t1 and ||A*x-b||):
ru:   Среднее время и точность для umfpack (t1 и ||A*x-b||):

en:   Time and accuracy for sparse module (t2 and ||A*x-b||):
ru:   Время и точность для модуля sparse (t2 и ||A*x-b||):

en:   Time comparison (t2/t1):
ru:   Сравнение времён (t2/t1):

en: Test 2: Generalized eigenvalue problem Kx = (lambda)Mx
ru: Тест 2: Задача обобщённого собственного значения Kx = (lambda)Mx

en: Test 3: Matrices generated by the FIDAP Package
ru: Тест 3: Матрицы, генерируемые пакетом FIDAP

en: Test 4: Tokamak Matrices
ru: Тест 4: Матрицы токамака

en: Test 5: Acoustic scattering
ru: Тест 5: Рассеяние звука

en: To load a sparse matrix stored in the Harwell-Boeing format in Scilab, you may use the function ReadHBSparse.
ru: Чтобы загрузить разрежённую матрицу, сохранённую в формате Харвелл-Боинга в Scilab, вы можете использовать функцию ReadHBSparse.

en: 4 matrices will be loaded for the demo: they come from the University of Florida Sparse Matrix Collection:
ru: 4 матрицы будут загружены для демонстрации: они пришли из собрания разрежённых матриц университета Флориды:

en:     maintained by Tim Davis, author of UMFPACK
ru:     поддерживаемые Тимом Дэвисом (Tim Davis), автором UMFPACK

en: To see the pattern of non zeros elements, you may use the function PlotSparse.
ru: Чтобы посмотреть образец ненулевых элементов, вы можете использовать функцию PlotSparse.

en: Here we will display the 4 matrices
ru: Здесь мы отобразим 4 матрицы

en: Now, using umfpack to solve some linear systems:
ru: Теперь, используем umfpack для решения линейных систем:

en: -> to create a rhs
ru: -> для создания rhs

en: -> to solve A1*x1 = b1
ru: -> чтобы решить A1*x1 = b1

en: -> norm of the residual
ru: -> норму остатка

en: this is done for the 4 matrices A1, A2, A3 and A4.
ru: это сделано для 4 матриц A1, A2, A3 и A4.

en:      norm of the residual =
ru:      норма остатка =

en:      computing time       =
ru:      время вычисления       =

en: Now we will see how to use the lu factors:
ru: Теперь посмотрим как использовать lu-коэффициенты:

en:   1/ lu factors of a sparse matrix A are obtained through:
ru:   1/ lu коэффициенты разрежённой матрицы A получены с помощью:

en:      lup = umf_lufact(A)
         lup is a pointer to the lu factors (the memory is outside scilab space)
ru:      lup = umf_lufact(A)
         lup - это указатель на lu-коэффициенты (память во внешнем пространстве scilab)

en:   2/ for solving a linear system A*x = b, use:
ru:   2/ для решения линейной системы A*x = b, используйте:

en:      x = umf_lusolve(lup,b)
         or  x = umf_lusolve(lup,b,Ax=b,A)  to add an iterative refinement step
ru:      x = umf_lusolve(lup,b)
         либо  x = umf_lusolve(lup,b,Ax=b,A)  для добавления шага итеративного улучшения

en:   3/ to solve A'*x=b you may use:
ru:   3/ для решения A'*x=b вы можете использовать:

en:      x = umf_lusolve(lup,b,Ax''=b)
         or  x = umf_lusolve(lup,b,Ax''=b,A)  to add an iterative refinement step
ru:      x = umf_lusolve(lup,b,Ax''=b)
        либо  x = umf_lusolve(lup,b,Ax''=b,A)  для добавления шага итеративного улучшения

en:   4/ you may also compute the 1-norm condition number quickly with:
ru:   4/ вы можете также быстро вычислить число обусловленности 1-нормы с:

en:      K1 = condestsp(A,lup)
         K1 = condestsp(A) also works but in this case the lu factors are re-computed inside
ru:      K1 = condestsp(A,lup)
         K1 = condestsp(A) также работает, но в этом случае lu-коэффициенты заново вычисляются внутри

en:   5/ if you don't need the lu factors anymore, it is recommended to free them with:
ru:   5/ если вам не нужны более lu-коэффициенты, рекомендуется удалить их с помощью:

en:      umf_ludel(lup)
         if you have lost your pointer you may use umf_ludel() which frees all the current umf lu factors
ru:      umf_ludel(lup)
         если вы потеряли ваш указатель, вы можете использовать umf_ludel(), которая удаляет все текущие коэффициенты umf lu

en:      norm of the residual    =
ru:      норма остатка    =

en:      same but with refinement =
ru:      то же самое, но с улучшением =

en:      norm of the residual     =
ru:      норма остатка     =

en:   2/ for solving a linear system A*x = b then use:
ru:   2/ для решения линейной системы A*x = b используйте:

en:   5/ if you don't need the Cholesky factorization anymore, it is recommended to free it with taucs_chdel(Cp)
ru:   5/ если вам не нужно больше разложение Холецкого рекомендуется освободить его с помощью taucs_chdel(Cp)

en:      if you have lost your pointer you may use taucs_chdel() which frees memory for all the current Cholesky factorizations.
ru:      если вы потеряли свой указатель, вы можете использовать taucs_chdel(), который освобождает память для всех текущих разложений Холецкого.

en:  with umfpack:
ru:  с umfpack:

en: Sparse Matrices
ru: разрежённые матрицы

en: %s: Wrong number of input argument(s).
ru: %s: Неверное количество входных параметров.

en: %s: Wrong type for input argument #%d: sparse matrix expected.
ru: %s: Неверный тип входного параметра №%d: ожидалась разреженная матрица.

en: %s: Wrong type for input argument #%d: String expected.
ru: %s: Неверный тип входного параметра №%d: ожидалась строка.

en: Choose a sparse matrix
ru: Выберите разреженную матрицу

en:    then click on OK
ru:    затем нажмите OK

en: %s: Wrong number of input argument(s): At least %d expected.
ru: %s: Неверное количество входных параметров: ожидалось не менее %d.

en: %s: The file contains a rhs but it will not be read !
ru: %s: Фал содержит вектор rhs, но он не будет прочитан!

en: %s: currently don't read unassembled (elemental) sparse matrix.
ru: %s: на данный момент не читаются несобранные (элементарные) разреженные матрицы.

en: %s: No values for this matrix (only non zero pattern) : put some 1.
ru: %s: Нет значений для данной матрицы (допустимы только ненулевые структуры): добавьте несколько 1.

en: 
     approximate (lM,vM) with the iterative power method
ru: 
     примерно (lM,vM) с использованием итеративного степенного метода

en:  iteration %3d : lM = %e
ru:  итерация %3d : lM = %e

en:  Warning : for lM convergence at rtol = %e
ru:  Внимание : сходимость lM при rtol = %e

en:            don't reached after %d iterations (got only %e)
ru:            не достигнуто после %d итераций (получено только %e)

en: 
     approximate (lm,vm) with the inverse iterative power method
ru: 
     примерно (lm,vm) с использованием инверсного итеративного степенного метода

en:  iteration %3d : lm = %e
ru:  итерация %3d : lm = %e

en:  Warning : for lm convergence at rtol = %e
ru:  Внимание : сходимость lm при rtol = %e

en: %s: Wrong number of input arguments: %d to %d expected.
ru: %s: Неверное количество входных параметров: ожидалось от %d до %d.

en: %s: Wrong type for input argument #%d: Square sparse matrix expected.
ru: %s: Неверный тип входного параметра №%d: ожидалась квадратная разреженная матрица.

en: %s: Wrong size for input argument #%d: Square sparse matrix expected.
ru: %s: Неверный размер входного параметра №%d: ожидалась квадратная разреженная матрица.

en: %s: The matrix and the LU factors have not the same dimension !
ru: %s: Матрица и LU-разложения имеют разные размерности!

en: %s: Invalid type and/or size and/or value for the second arg.
ru: %s: Неправильный тип и (или) размер и (или) значение второго параметра.

en: how to use this stuff
ru: Примеры использования

en: display a speed comparison test
ru: Сравнение производительности

en: small tests for condestsp
ru: Тестирование функции condestsp

en: Click to choose a demo
ru: Дважды нажмите левую кнопку мыши для выбора примера
