scilab - en to uk translation catalogue (121 entries)

en: %s: Wrong size for input arguments: Same sizes expected.
uk: %s: помилкові розмірності вхідних параметрів: розмірності мали бути однаковими.

en: %s: Wrong value for input argument #%d: not a valid reference to Cholesky factors.
uk: %s: помилкове значення вхідного параметра №%d: некоректне посилання на елементи розкладу Холецького.

en: %s: Wrong value for input argument #%d: Must be symmetric positive definite matrix.
uk: %s: помилкове значення вхідного параметра №%d: слід використовувати симетричну додатно визначену матрицю.

en: %s: No more memory.
uk: %s: доступну пам’ять вичерпано.

en: %s: An error occurred: %s
uk: %s: сталася помилка: %s

en: factorization
uk: факторизація

en: %s: Wrong value for input argument #%d: Must be a valid reference to a Cholesky factorization
uk: %s: помилкове значення вхідного параметра №%d: значення має бути коректним посиланням на факторизацію Холецького

en: %s: Memory allocation error.
uk: %s: помилка під час спроби виділення пам’яті.

en: %s: Wrong value for input argument #%d: not a valid reference to Cholesky factors
uk: %s: помилкове значення вхідного параметра №%d: некоректне посилання на елементи розкладу Холецького

en: %s: Wrong size for input argument #%d.
uk: %s: помилкова розмірність вхідного параметра №%d.

en: %s: Wrong type for input argument #%d: not compatible with the Cholesky factorization.
uk: %s: помилковий тип вхідного параметра №%d: тип несумісний з факторизацією Холецького.

en: %s: Wrong size for input argument #%d: not compatible with the Cholesky factorization.
uk: %s: помилкова розмірність вхідного параметра №%d: розмірність є несумісною з факторизацією Холецького.

en: %s: not enough memory.
uk: %s: не вистачає пам’яті.

en: %s: Wrong type for input argument #%d: A pointer expected.
uk: %s: помилковий тип вхідного параметра №%d: мало бути використано вказівник.

en: %s: Wrong value for input argument #%d: Must be a valid reference to (umf) LU factors.
uk: %s: помилкове значення вхідного параметра №%d: слід використовувати коректне посилання на елементи розкладу LU (umf).

en: %s: Wrong type for input argument #%d: A sparse matrix expected.
uk: %s: помилковий тип вхідного параметра №%d: мало бути використано розріджену матрицю.

en: %s: An error occurred: %s: %s
uk: %s: сталася помилка: %s: %s

en: symbolic factorization
uk: аналітична факторизація

en: The (square) matrix appears to be singular.
uk: Ця (квадратна) матриця, здається, є виродженою.

en: Warning
uk: Попередження

en: no place to store the LU pointer in ListNumeric.
uk: у ListNumeric немає місця для зберігання вказівника LU.

en: %s: An error occurred: %s.
uk: %s: сталася помилка: %s

en: This is not a factorization of a square matrix
uk: Факторизація неквадратної матриці

en: This is a factorization of a singular matrix
uk: Факторизація виродженої матриці

en: %s: Wrong type for input argument #%d: A real or complex column vector or matrix expected.
uk: %s: помилковий тип вхідного параметра №%d:мало бути використано вектор-стовпчик або матрицю з дійсних або комплексних чисел.

en: %s: Wrong input argument #%d: '%s' or '%s' expected.
uk: %s: помилковий вхідний параметр №%d: слід використовувати «%s» або «%s».

en: %s: Wrong size for input argument #%d: %s.
uk: %s: помилкова розмірність вхідного параметра №%d: %s.

en: Matrix is not compatible with the given LU factors
uk: Матриця несумісна з вказаними множниками розкладу LU

en: %s: Wrong type for input argument #%d: string expected.
uk: %s: помилковий тип вхідного параметра №%d: слід використовувати тип «string».

en: %s: Wrong type for input argument #%d: A matrix expected.
uk: %s: помилковий тип вхідного параметра №%d: мало бути використано матрицю.

en: numeric factorization
uk: числова факторизація

en: singular matrix
uk: вироджена матриця

en: not enough memory
uk: не вистачає пам'яті

en: internal error
uk: внутрішня помилка

en: invalid matrix
uk: некоректна матриця

en: GENMMD ordering only works on symmetric matrices.
uk: Впорядкування GENMMD працює лише для симетричних матриць.

en: The lower part of the matrix must be represented.
uk: Слід представити нижню частину матриці.

en: %s: No more memory (n=%d, nnz=%d).
uk: %s: доступну пам’ять вичерпано (n=%d, nnz=%d).

en:     CC^T Factorization: Matrix is not positive definite.
uk:     Факторизація CC^T: матриця не є додатно визначеною.

en:                         nonpositive pivot in column %d
uk:                         недодатний опорний елемент у стовпчику %d

en: Scilab UMFPACK module not installed.
uk: Модуль UMFPACK Scilab не встановлено.

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:
uk: Невеличкий тест із функцією condestsp: condestsp дає оцінку
     рівня обумовленості K1 у нормі 1 дійсної розрідженої матриці 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.
uk:      без явного обчислення оберненої до A матриці. condestsp використовує факторизацію, що надається
     umf_lufact, але якщо вами вже обчислено таку факторизацію, варто надати вказівник на цю факторизацію.

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.
uk: Тест полягає у створенні невеликих розріджених матриць (для обчислення точного значення K1
    за допомогою norm(inv(full(A)),1)), елементи яких визначаються випадковою величиною із нормальним розподілом.

en: 
    Press Return to continue...
uk: 
    Натисніть Enter, щоб продовжити...

en: This test compares umfpack v3 and sparse v1.3 via their Scilab interface.
uk: Протягом перевірки виконуватиметься порівняння umfpack v3 та sparse v1.3 за допомогою їхнього інтерфейсу для Scilab.

en: The test consists in loading Harwell-Boeing sparse matrices and solve linear system with a random rhs.
uk: Перевірка полягає у завантаженні розріджених матриць Гарвелла-Боїнга і розв’язуванні лінійної системи із випадковим вектором правих частин.

en: The matrices presented here come from the NIST server Matrix server:
uk: Представлені тут матриці запозичено з сервера Matrix NIST:

en: Warning: tests 2 and 3 take much more time than the others.
uk: Попередження: виконання перевірок 2 і 3 триватиме набагато довше за виконання інших.

en: Test 1: Jacobian of a nonlinear system of ordinary differential equations (ODEs) modeling a laser
uk: Перевірка 1: якобіан нелінійної системи звичайних диференціальних рівнянь (ЗДР), що моделює лазер

en:   Mean time and accuracy for umfpack (t1 and ||A*x-b||):
uk:   Середній час і точність для umfpack (t1 та ||A*x-b||):

en:   Time and accuracy for sparse module (t2 and ||A*x-b||):
uk:   Час і точність для модуля sparse (t2 і ||A*x-b||):

en:   Time comparison (t2/t1):
uk:   Порівняння часу (t2/t1):

en: Test 2: Generalized eigenvalue problem Kx = (lambda)Mx
uk: Перевірка 2: узагальнена задача знаходження власного значення Kx = (lambda)Mx

en: Test 3: Matrices generated by the FIDAP Package
uk: Перевірка 3: матриці, створені за допомогою пакунка FIDAP

en: Test 4: Tokamak Matrices
uk: Перевірка 4: матриці Tokamak

en: Test 5: Acoustic scattering
uk: Перевірка 5: акустичне розсіювання

en: To load a sparse matrix stored in the Harwell-Boeing format in Scilab, you may use the function ReadHBSparse.
uk: Для завантаження розрідженої матриці у форматі Гарвела-Боїнґа у Scilab ви можете скористатися функцією ReadHBSparse.

en: 4 matrices will be loaded for the demo: they come from the University of Florida Sparse Matrix Collection:
uk: Для демонстрації буде завантажено 4 матриці: їх запозичено зі збірки матриць Університету Флориди:

en:     maintained by Tim Davis, author of UMFPACK
uk:     супровід якого здійснюється Тімом Девісом (Tim Davis), автором UMFPACK

en: To see the pattern of non zeros elements, you may use the function PlotSparse.
uk: Щоб побачити розташування ненульових елементів, ви можете скористатися функцією PlotSparse.

en: Here we will display the 4 matrices
uk: Тут ми показуємо 4 матриці

en: Now, using umfpack to solve some linear systems:
uk: Тепер, використовуємо umfpack для розв’язування лінійних систем:

en: -> to create a rhs
uk: -> для створення правих частин

en: -> to solve A1*x1 = b1
uk: -> для розв’язування A1*x1 = b1

en: -> norm of the residual
uk: -> норма нев’язки

en: this is done for the 4 matrices A1, A2, A3 and A4.
uk: виконується для 4 матриць: A1, A2, A3 та A4.

en:      norm of the residual =
uk:      норма нев’язки =

en:      computing time       =
uk:      обчислювальний час       =

en: Now we will see how to use the lu factors:
uk: Тепер, побачимо, як скористатися множниками LU:

en:   1/ lu factors of a sparse matrix A are obtained through:
uk:   1) Множники LU розрідженої матриці A отримано такою командою:

en:      lup = umf_lufact(A)
         lup is a pointer to the lu factors (the memory is outside scilab space)
uk:      lup = umf_lufact(A)
         lup є вказівником на множники lu (пам’ять поза простором scilab)

en:   2/ for solving a linear system A*x = b, use:
uk:   2) Для розв’язування лінійної системи A*x = b використовуємо таку команду:

en:      x = umf_lusolve(lup,b)
         or  x = umf_lusolve(lup,b,Ax=b,A)  to add an iterative refinement step
uk:      x = umf_lusolve(lup,b)
         або  x = umf_lusolve(lup,b,Ax=b,A), щоб додати крок ітеративного уточнення

en:   3/ to solve A'*x=b you may use:
uk:   3) Для розв’язування A'*x=b можна скористатися такою командою:

en:      x = umf_lusolve(lup,b,Ax''=b)
         or  x = umf_lusolve(lup,b,Ax''=b,A)  to add an iterative refinement step
uk:      x = umf_lusolve(lup,b,Ax''=b)
         або  x = umf_lusolve(lup,b,Ax''=b,A), щоб додати крок ітеративного уточнення

en:   4/ you may also compute the 1-norm condition number quickly with:
uk:   4/ крім того, ви можете швидко обчислити значення обумовленості 1-норма ось так:

en:      K1 = condestsp(A,lup)
         K1 = condestsp(A) also works but in this case the lu factors are re-computed inside
uk:      K1 = condestsp(A,lup)
         K1 = condestsp(A) також працюватиме, але у цьому випадку множники LU буде повторно обчислено у

en:   5/ if you don't need the lu factors anymore, it is recommended to free them with:
uk:   5) Якщо множники LU вже непотрібні, рекомендуємо позбутися від них за допомогою такої команди:

en:      umf_ludel(lup)
         if you have lost your pointer you may use umf_ludel() which frees all the current umf lu factors
uk:      umf_ludel(lup)
         якщо ви не можете згадати, що саме слід вилучити, ви можете скористатися функцією umf_ludel(), яка вивільняє усі поточні множники LU umf

en:      norm of the residual    =
uk:      норма нев’язки    =

en:      same but with refinement =
uk:      те саме, але з уточненням =

en:      norm of the residual     =
uk:      норма нев’язки     =

en: Now we will see how to use the taucs snmf stuff on the matrix A2.
uk: Тепер, ознайомимося з тим, як використовувати snmf з taucs для матриці A2.

en: This is useful and recommended when your matrix is symmetric positive definite (s.p.d.).
uk: Цим способом рекомендовано користуватися, якщо матриця є симетричною додатно визначеною (СДВ).

en:   1/ the Cholesky factorization of a s.p.d. matrix A is obtained with:
uk:   1) Факторизацію Холецького СДВ-матриці A можна отримати такою командою:

en:      Cp is a pointer to the Cholesky fact. (the memory is outside scilab space)
uk:      Cp — вказівник на факторизацію Холецького. (пам’ять поза простором scilab)

en:   2/ for solving a linear system A*x = b then use:
uk:   2) Після цього для розв’язування лінійної системи A*x = b можна скористатися командою:

en:   3/ for the same thing with one refinement step, use:
uk:   3) З тією самою метою з одним кроком покращення можна скористатися такою командою:

en:   4/ you may also compute the 2-norm condition number with:
uk:   4) Також можна обчислити обумовленість 2-норма за допомогою такої команди:

en:   5/ if you don't need the Cholesky factorization anymore, it is recommended to free it with taucs_chdel(Cp)
uk:   5) Якщо елементи факторизації Холецького вже непотрібні, рекомендовано позбутися від них за допомогою команди taucs_chdel(Cp)

en:      if you have lost your pointer you may use taucs_chdel() which frees memory for all the current Cholesky factorizations.
uk:      якщо ви не можете згадати, що саме треба вилучити, можете скористатися командою taucs_chdel(), яка звільняє пам’ять для усіх поточних факторизацій Холецького.

en:  with umfpack:
uk:  за допомогою umfpack:

en:  with the taucs snmf Cholesky solver:
uk:  за допомогою засобу розв’язування Холецького snmf з taucs:

en: Sparse Matrices
uk: Розріджені матриці

en: Harwell-Boeing
uk: Гарвел-Боїнг

en: %s: Wrong number of input argument(s).
uk: %s: помилкова кількість вхідних параметрів.

en: %s: Wrong type for input argument #%d: sparse matrix expected.
uk: %s: помилковий тип вхідного параметра №%d: слід використовувати розріджену матрицю.

en: %s: Wrong type for input argument #%d: String expected.
uk: %s: помилковий тип вхідного параметра №%d: слід використовувати тип «string».

en: Choose a sparse matrix
uk: Вкажіть розріджену матрицю

en:    then click on OK
uk:    потім натисніть кнопку «Гаразд»

en: %s: Wrong number of input argument(s): At least %d expected.
uk: %s: помилкова кількість вхідних параметрів: слід використовувати не менше за %d.

en: %s: The file contains a rhs but it will not be read !
uk: %s: файл містить вектор rhs, але його не буде прочитано!

en: %s: currently don't read unassembled (elemental) sparse matrix.
uk: %s: поточна версія не може читати незібрані (елементарні) розріджені матриці.

en: %s: No values for this matrix (only non zero pattern) : put some 1.
uk: %s: у цій матриці немає значень (можна використовувати лише ненульові структури): додайте десь 1.

en: 
     approximate (lM,vM) with the iterative power method
uk: 
     приблизно (lM,vM) за використання ітеративного степеневого методу

en:  iteration %3d : lM = %e
uk:  ітерація %3d: lM = %e

en:  Warning : for lM convergence at rtol = %e
uk:  Попередження: для збіжності lM при rtol = %e

en:            don't reached after %d iterations (got only %e)
uk:            не досягнуто після %d ітерацій (маємо лише %e)

en: 
     approximate (lm,vm) with the inverse iterative power method
uk: 
     приблизно (lm,vm) за використання оберненого ітеративного степеневого методу

en:  iteration %3d : lm = %e
uk:  ітерація %3d : lm = %e

en:  Warning : for lm convergence at rtol = %e
uk:  Попередження: для збіжності lm при rtol = %e

en: %s: Wrong number of input arguments: %d to %d expected.
uk: %s: помилкова кількість вхідних параметрів: слід використовувати від %d до %d.

en: %s: Wrong type for input argument #%d: Square sparse matrix expected.
uk: %s: помилковий тип вхідного параметра №%d: слід використовувати розріджену квадратну матрицю.

en: %s: Wrong size for input argument #%d: Square sparse matrix expected.
uk: %s: помилкова розмірність вхідного параметра №%d: слід використовувати розріджену квадратну матрицю.

en: %s: The matrix and the LU factors have not the same dimension !
uk: %s: матриця та елементи розкладу LU мають різну розмірність!

en: %s: Invalid type and/or size and/or value for the second arg.
uk: %s: некоректний тип і/або розмірність і/або значення другого параметра.

en: how to use this stuff
uk: приклади використання

en: display a speed comparison test
uk: показ порівняння швидкодії

en: small tests for condestsp
uk: невеличкі тести condestsp

en: Click to choose a demo
uk: Клацніть, щоб обрати приклад
