Полярность 0 это прямая или обратная

Для определения полярности грузовых аккумуляторов, если клеммы (токовыводы) расположены вдоль короткой стороны, нужно развернуть батарею этой стороной от себя. Тогда, если "+" справа - полярность "3" ("обратная" или "европейская" для грузовых автомобилей), а если слева – у аккумулятора полярность "4" ("прямая" или "российская" для грузовых автомобилей). Кроме того, могут встречаться грузовые аккумуляторы с полярностью "2" - клеммы у таких аккумуляторов расположены по диагонали, также существует полярность "9" (она же иногда обозначается цифрой "5") - в этом случае клеммы расположены посередине крышки аккумулятора.

что это такое и как определить

Многие автолюбители, приобретая новую аккумуляторную батарею, обращают внимание только на ее рабочие параметры – напряжение, емкость, и размеры, забывая при этом о полярности. Сразу отметим, что этот термин у АКБ не относится к физике, а является исключительно конструктивным понятием. В результате, игнорирование полярности приводит к тому, что батарею просто не удается подключить к сети потому, что провода с клеммами не достают к выводам аккумулятора.

Что значит прямая или обратная полярность аккумулятора

Понятие «полярность» определяет положение клеммных выводов аккумуляторной батареи. Самыми распространенными являются два ее вида – прямая и обратная. Далее разберемся, что такое прямая и обратная полярность аккумулятора, как ее определить, и также некоторые полезные советы.

• Аккумуляторы с прямой полярностью – еще разработка советских инженеров, отсюда и второе ее название. Применяется она на батареях, производимых на постсоветском пространстве. Ее особенность заключается в том, что «плюсовой» вывод установлен слева, а «минусовой» — справа на верхней крышке корпуса АКБ.
• Обратная полярность – противоположность прямой. Ее используют в европейских странах, поэтому на иномарках применяется именно она. У такой полярности «плюс» расположен справа, а «минусовой» вывод – слева.

Сразу отметим, что и не на всех европейских машинах устанавливаются АКБ с обратной полярностью. Некоторые модели, которые собираются в СНГ, могут комплектоваться аккумуляторами с прямой полярность. А вот на отечественных машинах, даже на самых последних моделях, используются батареи с прямой полярностью.

Теперь о том, почему так важно знать, какая полярность АКБ нужна. Здесь все просто – провода для подключения к батарее имеют ограниченную длину, поэтому установка аккумулятора с неподходящей полярностью приведет к тому, что его просто невозможно будет подключить к бортовой сети, поскольку клеммы не будут доставать до выводов.

Как определить прямая или обратная?

Распознать, какая полярность у аккумулятора совсем несложно. Достаточно повернуть его «лицом» к себе, то есть, чтобы боковая наклейка была обращена в вашу сторону, а сами выводы располагались с ближней стороны. После этого просто смотрим, как расположены выводы: если «плюс» — слева, то прямая полярность, правое же его положение указывает на обратную.

Но перед приобретением новой батареи важно учитывать не только полярность, но и само ее расположение в посадочном месте на авто. Ведь достаточно повернуть батарею на 180 град, чтобы поменять полярность аккумулятора, вот только выводы в таком случае будут с дальней стороны. А это уже может создать проблемы с подключением АКБ к бортовой сети, из-за того, что проводов будет нахватать или же что-то помешает накинуть и закрепить клеммы.

Видео о прямой и обратной полярности аккумулятора

Что делать если перепутал полярность?

Бывает так, что батарея уже приобретена, но полярность ее не подходит, а возможности заменить на аккумулятор с нужным положением выводов нет. И все же ее можно подключить к сети авто.

Но для этого АКБ следует разместить так, чтобы «плюсовой» вывод располагался как можно ближе соответствующей клемме проводки (развернуть аккумулятор, немного сместить его в сторону). Важно сделать так, чтобы получилось подключить клемму к выводу батареи и закрепить ее.

Естественно, «минусовой» провод при этом доставать до вывода не будет, да это и не нужно. Далее берем длинный отрезок провода с хорошим сечением (можно использовать часть провода для «прикуривания»). Откручиваем «родной» массовый провод от кузова авто и заменяем его подготовленным отрезком. Закрепляем на конце клемму для подключения к АКБ и накидываем ее на вывод. Таким способом можно подключить к бортовой сети батарею с любой полярностью.

Похожие публикации

что такое прямая и обратная, в чем разница и как определить отличия

Каждая аккумуляторная батарея имеет на корпусе полюсные выводы – минус (-) и плюс (+). Через клеммы она подключается к бортовой сети автомобиля, питает стартер и другие потребители. Расположение плюса и минуса определяет полярность АКБ. Водителям важно точно знать полярность аккумулятора, чтобы не перепутать контакты при установке.

Полярность аккумулятора

Полярностью называют схему расположения токовыводящих элементов на верхней крышке или лицевой стороне аккумулятора. Другими словами, это положение плюса и минуса. Токовыводы также выполнены из свинца, как и пластины внутри.

Существуют две распространенные схемы расположения:

• прямая полярность;
• обратная полярность.

Прямая

В советский период все аккумуляторы отечественного производства были с прямой полярностью. Полюсные выводы располагаются по схеме – плюс (+) слева и минус (-) справа. Аккумуляторы с такой же схемой выпускаются и сейчас в России и на постсоветском пространстве. АКБ иностранного производства, которые сделаны в России, также имеют данную схему расположения выводов.

Обратная

На таких аккумуляторах слева расположен минус, а справа плюс. Данное расположение характерно для АКБ европейского производства и поэтому такую полярность часто называют «европолярностью».

Каких-то особых преимуществ разная схема положения не дает. Она не влияет на конструкцию и эксплуатационные особенности. Проблемы могут возникнуть при установке нового аккумулятора. Другая полярность заставит поменять положение батареи и длины провода может не хватить. Также водитель может просто перепутать контакты, что приведет к замыканию. Поэтому важно уже при покупке определиться с типом АКБ для своего автомобиля.

Как определить?

Узнать это не так сложно. Для начала нужно повернуть батарею лицевой стороной к себе. Она находится со стороны расположения наклеек с характеристиками и логотипом. Также и полюсные выводы находятся ближе к лицевой стороне.

На многих аккумуляторах можно сразу увидеть знаки «+» и «−», которые точно указывают полярность контактов. Другие производители указывают информацию в маркировке или выделяют токовыводы цветом. Обычно плюс имеет красный цвет, а минус синий или черный.

В маркировке обратная полярность обозначается литерой «R» или «0», а прямая литерой – «L» или «1».

Различия в корпусе

Все АКБ можно условно разделить на:

• отечественные;
• европейские;
• азиатские.

Они имеют свои стандарты производства и расположения выводов. Европейские АКБ, как правило, более эргономичны и компактны. Выводные контакты имеют больший диаметр. Плюс – 19,5 мм, минус – 17,9 мм. Диаметр контактов на азиатских АКБ значительно меньше. Плюс – 12,7 мм, минус – 11,1 мм. Это также нужно учитывать. Разность диаметров также указывает на тип полярности.

Можно ли установить аккумулятор другой полярности?

Такой вопрос часто возникает у тех, кто по невнимательности купил аккумулятор другого типа. Теоретически, это возможно, но потребует затрат и лишней волокиты с установкой. Дело в том, что если купить АКБ с обратной полярностью на отечественный автомобиль, то может банально не хватить длины проводов. Просто так удлинить провод не получится. Нужно учитывать сечение и диаметр клемм. Также это может сказаться на качестве передачи тока от батареи.

Оптимальным вариантом станет замена аккумулятора на другой с подходящим расположением контактов. Можно попытаться продать купленный АКБ, чтобы не быть в убытке.

Смена полярности аккумулятора

Некоторые водители прибегают к способу переполюсовки АКБ. Эта процедура смены местами плюса и минуса. Также она делается для восстановления работоспособности батареи. Проводить переполюсовку рекомендуется только в крайних случаях.

Внимание! Мы не рекомендуем проводить данную процедуру самостоятельно (без помощи профессионалов) и в необорудованных специальным образом условиях. Последовательность действий ниже приведена в качестве примера, а не инструкции и с целью полноты раскрытия темы статьи.

Последовательность переполюсовки:

1. Разрядить батарею до нуля, подключив какую-нибудь нагрузку.
2. Плюсовой провод подключить к минусу, а минусовой к плюсу.
3. Начать зарядку аккумулятора.
4. Прекратить зарядку при закипании банок.

В процессе начнет расти температура. Это нормальное явление, которое указывает на смену полюсов.

Эту процедуру можно проводить только на исправной батарее, которая может выдержать активную сульфатацию. В дешевых АКБ свинцовые пластины очень тонкие, поэтому они могут просто разрушиться и не восстановиться. Также перед началом смены полюсов нужно проверить плотность электролита и банки на замыкание.

Что может произойти, если перепутать при установке?

Если перепутать полярность, то может произойти следующее:

• перегорание предохранителей, реле и проводов;
• выход из строя диодного моста генератора;
• перегорание электронного блока управления двигателем, сигнализации.

Самой простой и дешевой проблемой может стать перегорание предохранителей. Впрочем, это их главная функция. Найти сгоревший предохранитель можно мультиметром путем «прозвона».

Если перепутать контакты, то генератор, наоборот, потребляет энергию от аккумулятора, а не дает ее. Обмотка генератора не рассчитана на входящее напряжение. АКБ также может пострадать и выйти из строя. Самым простым вариантом станет сгорание нужного предохранителя или реле.

Большой проблемой может быть выход из строя электронного блока управления двигателем (ЭБУ). Это устройство требует соблюдения полярности, несмотря на встроенную защиту. Если предохранитель или реле не успеет перегореть, то с большой вероятностью ЭБУ выйдет из строя. Это значит, что автовладельца гарантированно ждет дорогостоящая диагностика и ремонт.

Большинство устройств в электросети автомобиля, такие как автомагнитола или усилитель, имеют защиту от смены полюсов. В их микросхемах предусмотрены специальн

Полярность аккумулятора - что означает и как правильно определить полярность?

Полярность – расположение на крышке аккумулятора присоединительных клемм, которые являются токовыводящими элементами. Так как полюса всего два – положительный и отрицательный, то и вариантов расположения их немного – прямое и обратное. Мы рассмотрим по отношению к чему принято определять расположение клемм, что будет если случайно перепутать полюса, когда специально делается переполюсовка.

Что означает прямая и обратная полярность аккумулятора

Расположение клемм на аккумуляторе происходит всегда в определенной последовательности, по стандарту стран производителей. Клеммы всего две, плюс и минус. Они могут иметь разное положение, но наиболее удобным для обслуживания оказалось вынести клеммы на крышку. При этом они бывают поднятыми или утопленными, отличая европейский и азиатский тип.

Клеммы удобно располагать на крышке с двух сторон. Прямая и обратная полярность отличают аккумуляторы только переменой места полюсов. Если прямым считают положение, когда ты читаешь надписи на лицевой стороне, а правая рука касается правой плюсовой кнопки. Обратное положение- та же рука касается отрицательной кнопки.

Это важно учитывать, покупая аккумулятор взамен старого. Подключать клеммы наоборот будет неудобно, придется наращивать один провод, укорачивать другой.

Как определить – полярность аккумулятора прямая или обратная

У каждого аккумулятора есть лицевая сторона, снабженная маркетинговыми и информационными наклейками. Если поставить аккумулятор лицом к себе, клеммы располагаются по правую и левую руку.

«Прямая» полярность в маркировке иногда отмечается цифрой 1. Это российская компоновка аккумуляторов. Если аккумулятор стоит лицом, плюсовая кнопка под левой рукой, красная или с рифленым плюсом. Правая — отрицательная

«Обратная» полярность в классификациях отмечается цифрой «0». Чтобы определиться, нужно поставить аккумулятор лицом к себе. Левая рука ляжет на отрицательную клемму, а правая – на положительную.

Прямая и обратная полярность обозначают различие во внутренней схеме контактов банок на ту или другую сторону. Практически это значит, при замене аккумулятора владелец может перепутать полюса при подключении к шинам авто.

Разница между прямой и обратной полярностью аккумулятора

Ничем другим, кроме расположения полюсов, прямые и обратные схемы соединения банок в батарею не отличаются. Но при установке в гнездо не того аккумулятора могут возникнуть проблемы. Их будет еще больше, если не подойдут провода или перепутаете полярность.

Полярность грузовых аккумуляторов

Конечно, лучше поставить аккумулятор правильной полярности, но места под капотом больше, провода длиннее, поэтому правильно подсоединить можно любой аккумулятор. Важно не перепутать полюса при сборке схемы. В связи с тем что аккумуляторы для грузовиков габаритнее, вариантов подсоединения в них больше — полюса располагаются по вертикали, горизонтали и диагонали, меняясь местами.

 Как определить полярность аккумулятора

На грузовых авто установлены емкие и тяжелые аккумуляторы. У них точно также как определяется прямая и обратная полярность. Справа положительный полюс – прямая полярность, отрицательный – обратная. Только смотреть нужно не с лица, а со стороны, где ближе выводы. И обратная полярность в грузовом авто маркируется цифрой «3», а прямая цифрой «4». Если контакты расположились по диагонали – они маркируются цифрой «2». Есть еще виды расположения полюсов с маркировкой «9» и «6»

Что означает обратная полярность аккумулятора

Обратная полярность значит предусмотрена вариативность посадки – относительное расположение полюсов аккумуляторов даже у одного производителя может быть прямым и обратным. Это позволяет эффективнее использовать подкапотное пространство, делая удобную компоновку. Тем важнее выбрать точно такой же аккумулятор. Если полярность обратная, независимо, в грузовой или легковой машине, катод будет всегда находиться под правой рукой, при условии, что аккумулятор стоит правильно.

Смена полярности аккумулятора

Смена полярности аккумулятора может произойти случайно или преднамеренно. Если вы перепутали клеммы при прикуривании – материальные издержки как донору, так и акцептору обеспечены.

Если случайно произвели смену полярности в своем авто, то в лучшем случае сгорит главный предохранитель, в худшем – диодный мост. Чем быстрее заметили косяк – тем меньше потери.

Смена полярности, как переполюсовка применяется для возвращения работоспособности сульфатированному АКБ. Аккумулятор с аппетитом ест сульфат свинца, очищая пластины. Но переполюсовка – работа аккумулятора вопреки правилам. Вынужденная мера должна быть временной. Гораздо лучше использовать при десульфатации двойную смену полярности.

Видео

Полярность прямая, обратная – вроде бы ясно все. Но случаются эксцессы. Предлагаем видео по теме.

Разница между прямым и обратным смещением по сравнительной таблице

Смещение означает, что к полупроводниковому устройству подключено электрическое питание или разность потенциалов. Разность потенциалов бывает двух типов: прямое смещение и обратное смещение.

Прямое смещение снижает потенциальный барьер диода и обеспечивает легкий путь для прохождения тока. В то время как в обратное смещение разность потенциалов увеличивает силу барьера, который не позволяет носителю заряда перемещаться через переход.Обратное смещение обеспечивает высокий резистивный путь для прохождения тока, и, следовательно, ток не течет через цепь.

Содержание: прямое смещение по сравнению с обратным смещением

1. Сравнительная таблица
2. Определение
3. Ключевые отличия

Сравнительная таблица

Определение прямого смещения

При прямом смещении внешнее напряжение подается на диод PN-перехода. Это напряжение устраняет потенциальный барьер и обеспечивает путь с низким сопротивлением для прохождения тока. Прямое смещение означает, что положительная область подключена к p-клемме источника питания, а отрицательная область подключена к n-типу устройства.

Напряжение потенциального барьера очень мало (около 0,7 В для кремния и 0,3 В для германиевого перехода), поэтому для полного устранения барьера требуется очень небольшое напряжение. Полное устранение барьера составляет путь с низким сопротивлением для прохождения тока. Таким образом, через переход начинает течь ток. Этот ток называется прямым током.

Определение обратного смещения

При обратном смещении отрицательная область подключена к положительной клемме батареи, а положительная область подключена к отрицательной клемме.Обратный потенциал увеличивает силу потенциального барьера. Потенциальный барьер препятствует потоку носителей заряда через переход. Это создает путь с высоким сопротивлением, в котором ток не течет через цепь.

Ключевые различия между прямым и обратным смещением

1. Прямое смещение снижает силу потенциального барьера, из-за чего ток легко проходит через переход, тогда как обратное смещение усиливает потенциальный барьер и препятствует потоку носителей заряда.
2. При прямом смещении положительный полюс батареи подключается к p-области, а отрицательный вывод подключается к материалу n-типа, в то время как при обратном смещении положительный вывод источника питания подключается к материалу n-типа, а отрицательный клемма подключается к материалу p-типа устройства.
3. Прямое смещение создает электрическое поле поперек потенциала, которое снижает силу потенциального барьера, тогда как обратное смещение увеличивает силу потенциального барьера.
   • Примечание. Потенциальный барьер - это слой между диодом с PN-переходом, который ограничивает движение электронов через переход.
4. При прямом смещении напряжение на аноде больше, чем на катоде, тогда как при обратном смещении напряжение на катоде больше, чем на аноде.
5. Прямое смещение имеет большой прямой ток, а обратное смещение имеет очень маленький прямой ток.
   • Примечание. Ток в диоде, когда он течет в прямом направлении, называется прямым током.
6. Слой обеднения диода очень тонкий при прямом смещении и толстый при обратном смещении.
   • Примечание. Слой обеднения - это область вокруг соединения, в которой свободные носители заряда истощены.
7. Прямое смещение уменьшает сопротивление диода, тогда как обратное смещение увеличивает сопротивление диода.
8. При прямом смещении ток легко течет по цепи, тогда как обратное смещение не позволяет току проходить через нее.
9. При прямом смещении величина тока зависит от прямого напряжения, тогда как при обратном смещении величина тока очень мала или незначительна.
10. При прямом смещении устройство работает как проводник, тогда как при обратном смещении устройство действует как изолятор.

Прямое напряжение кремниевого диода составляет 0,7 В, а прямое напряжение германия - 0,3 В.

с использованием диода ИЛИ МОП-транзистора с P-каналом

Батареи являются наиболее удобным источником питания для подачи напряжения на электронную схему. Есть много других способов питания электронных устройств, таких как адаптер, солнечная батарея и т. Д., Но наиболее распространенным источником питания постоянного тока является аккумулятор. Как правило, все устройства поставляются со схемой защиты от обратной полярности , но если у вас есть какое-либо устройство с батарейным питанием, которое не имеет защиты от обратной полярности, вы всегда должны быть осторожны при замене батареи, иначе она может взорвать устройство.

Итак, в этой ситуации Схема защиты от обратной полярности была бы полезным дополнением к схеме. Существует несколько простых методов защиты схемы от подключения с обратной полярностью, например, использование диода или диодного моста или использование полевого МОП-транзистора с каналом P в качестве переключателя на ВЫСОКОЙ стороне.

Защита от обратной полярности с помощью диода

Использование диода - самый простой и дешевый метод защиты от обратной полярности, но он имеет проблему утечки мощности .Когда входное напряжение питания высокое, небольшое падение напряжения может не иметь значения, особенно при низком токе. Но в случае низковольтной операционной системы недопустимо даже небольшое падение напряжения.

Как мы знаем, падение напряжения на диоде общего назначения составляет 0,7 В, поэтому мы можем ограничить это падение напряжения с помощью диода Шоттки, поскольку его падение напряжения составляет примерно 0,3–0,4 В, и он также может выдерживать большие токовые нагрузки. Имейте в виду, выбирая диод Шоттки, поскольку многие диоды Шоттки имеют высокую утечку обратного тока, поэтому убедитесь, что вы выберете диод с низким обратным током (менее 100 мкА).

При 4 А потери мощности на диоде Шоттки в цепи будут:

4 x 0,4 Вт = 1,6 Вт

А в обычном диоде:

4 x 0,7 = 2,8 Вт.

Вы можете даже использовать мостовой выпрямитель для защиты от обратной полярности, независимо от полярности. Но мостовой выпрямитель состоит из четырех диодов, следовательно, количество потерь энергии будет вдвое больше, чем в приведенной выше схеме с одним диодом.

Защита от обратной полярности с использованием P-канального MOSFET

Использование полевого МОП-транзистора с каналом P для защиты от обратной полярности более надежно, чем другие методы, из-за низкого падения напряжения и высоких токов.Схема состоит из P-канального МОП-транзистора, стабилитрона и понижающего резистора. Если напряжение питания меньше, чем напряжение затвор-исток (Vgs) P-канального MOSFET, вам понадобится только MOSFET без диода или резистора. Вам просто нужно подключить клемму затвора полевого МОП-транзистора к земле.

Теперь, если напряжение питания больше, чем Vgs, вам нужно понизить напряжение между выводом затвора и истоком. Компоненты, необходимые для изготовления аппаратной части схемы, упомянуты ниже.

Необходимые материалы

• FQP47P06 МОП-транзистор с P-каналом
• Резистор (100к)
• Стабилитрон 9,1 В
• Макет
• Соединительные провода

Принципиальная схема

Работа схемы защиты от обратной полярности с использованием P-Channel MOSFET

Теперь, когда вы подключаете батарею в соответствии с принципиальной схемой с правильной полярностью, это приводит к включению транзистора и пропусканию тока через него.Если батарея подключена в обратном направлении или с обратной полярностью, транзистор выключается, и ваша схема становится защищенной.

Эта схема защиты более эффективна, чем другие. Давайте проанализируем схему , когда батарея подключена правильно. , P-канальный MOSFET включится, потому что напряжение между затвором и истоком отрицательное. Формула для определения напряжения между затвором и истоком:

  Vgs = (Vg - Vs)  

Когда батарея подключена неправильно , напряжение на выводе затвора будет положительным, и мы знаем, что P-Channel MOSFET включается только тогда, когда напряжение на выводе затвора отрицательное (минимум -2.0 В для этого полевого МОП-транзистора или меньше). Таким образом, всякий раз, когда батарея подключается в обратном направлении, цепь будет защищена полевым МОП-транзистором.

Теперь давайте поговорим о потере мощности в схеме , когда транзистор включен, сопротивление между стоком и истоком почти ничтожно, но для большей точности вы можете просмотреть данные P-канального MOSFET. Для P-канального МОП-транзистора FQP47P06 статическое сопротивление сток-исток во включенном состоянии (R _{DS (ON)} ) составляет 0,026 Ом (макс.).Итак, мы можем рассчитать потери мощности в цепи, как показано ниже:

  Потери мощности = I  2  R  

Предположим, ток, протекающий через транзистор, составляет 1 А. Значит потеря мощности будет

  Потери мощности = I  2  R = (1A)  2  * 0,026 Ом = 0,026 Вт  

Следовательно, потери мощности примерно в 27 раз меньше, чем в схеме с одним диодом. Вот почему использование P-канального MOSFET для защиты от обратной полярности намного лучше, чем другие методы.Он немного дороже диода, но делает схему защиты более безопасной и эффективной.

Мы также использовали стабилитрон и резистор в схеме для защиты от превышения напряжения затвор-исток. Добавив резистор и стабилитрон на 9,1 В, мы можем ограничить напряжение затвор-исток максимум до отрицательного значения 9,1 В, поэтому транзистор остается безопасным.

Понимание основ многоадресной рассылки RPF (пересылка обратного пути)

Введение:

При нормальной маршрутизации, то есть при одноадресной маршрутизации решения о пересылке пакетов обычно основываются на адресе назначения пакета, поступающего на маршрутизатор. Таблица одноадресной маршрутизации организована по подсети назначения и в основном настроена для пересылки пакета к месту назначения.

При многоадресной IP-маршрутизации маршрутизатор пересылает пакет от источника для продвижения по дереву распределения и предотвращения петель маршрутизации.Состояние многоадресной пересылки маршрутизатора работает более логично за счет организации таблиц на основе обратного пути от получателя обратно к корню дерева распределения. Этот процесс известен как пересылка по обратному пути (RPF).

Короче говоря, входящий многоадресный пакет не будет принят / переадресован, если он не получен на интерфейсе, который является исходящим интерфейсом для одноадресного маршрута к источнику пакета.

Пример конфигурации:

В приведенном ниже примере многоадресный сервер S1 отправляет многоадресный пакет, а R1 лавинно рассылает его R2 и R3.R2 получил свою копию и тоже залил ее. В результате R3 получает один и тот же пакет от двух маршрутизаторов:

a) На своем интерфейсе fa0 / 0 от R1.

б) На его интерфейсе s0 / 0 от R2.

Схема топологии:

Без проверки RPF R3 пересылает полученный пакет от R1 на R2 и наоборот, и начинает процесс зацикливания пакетов с той же логикой, R1 и R2 также продолжайте повторять процесс. Это дублирование создает петли многоадресной маршрутизации и порождает штормы многоадресной рассылки, которые расходуют пропускную способность и ресурсы маршрутизатора.

Прежде чем я углублюсь в настройку многоадресной рассылки, позвольте мне поделиться с вами начальной конфигурацией нашей сети. Все соответствующие конфигурации приведены ниже.

R1

R2

R3

Когда R3 выполняет проверку RPF, происходит следующее:

1) R3 проверяет адрес источника каждого входящего пакета, который равен 1.1.1.1.

2) R3 определяет интерфейс обратного пути на основе его маршрута, используемого для пересылки пакетов к 1.1.1.1

В нашем случае маршрут R3 к 1.1.1.1/24 совпадает, и он перечисляет исходящий интерфейс fa0 / 0, что делает fa0 / 0 RPF-интерфейс R3 для IP-адреса 1.1.1.1

R3 # sh ip route | begin Gate

Шлюз последней инстанции не установлен

1.0.0.0/24 разделен на подсети, 1 подсети

D 1.1.1.0 [90/156160] через 10.1.1.5, 02:01:51, FastEthernet0 / 0

3.0.0.0 / 24 разделен на подсети, 1 подсеть

C 3.3.3.0 подключена напрямую, Loopback0

10.0.0.0/30 разделена на подсети, 3 подсети

C 10.1.1.8 подключено напрямую, Serial0 / 0

D 10.1 .1.0 [90/30720] через 10.1.1.5, 04:24:40, FastEthernet0 / 0

C 10.1.1.4 подключен напрямую, FastEthernet0 / 0

R3 # sh ip rpf 1.1.1.1

Информация RPF за ? (1.1.1.1)

Интерфейс RPF: FastEthernet0 / 0

Сосед RPF:? (10.1.1.5)

Маршрут / маска RPF: 1.1.1.0/24

Тип RPF: одноадресная (eigrp 1)

Количество рекурсий RPF: 0

Выполнение поиска по таблицам с предпочтительным расстоянием

R3 # sh ip mroute | Beg Interfac

Состояние интерфейса: Интерфейс, Следующий переход или VCD, Состояние / режим

(*, 239.1.1.1), 00: 38: 46 / остановлено, RP 0.0.0.0, флаги: DCL

Входящий интерфейс : Null, RPF nbr 0.0.0.0

Список исходящих интерфейсов:

Loopback0, Forward / Dense, 00: 38: 46/00: 00: 00

FastEthernet0 / 0, Forward / Dense, 00: 38: 46/00 : 00: 00

Serial0 / 0, Forward / Dense, 00: 38: 46/00: 00: 00

(1.1.1.1, 239.1.1.1), 00: 00: 26/00: 02: 37, флаги: LT

Входящий интерфейс: FastEthernet0 / 0, RPF nbr 10.1.1.5

Список исходящих интерфейсов:

Loopback0, Forward / Dense, 00: 00: 26/00: 00: 00

Serial0 / 0, Prune / Dense, 00: 00: 26/00: 02: 34, A

3) R3 сравнивает интерфейс обратного пути fa0 / 0, на который приходит многоадресный пакет. Если они совпадают, он принимает пакеты и пересылает их; в противном случае он отбрасывает пакет. В этом случае R3 лавинно рассылает пакеты, полученные на fa0 / 0 от R1, но игнорирует пакеты, полученные на s0 / 0 от R2.

Проверка:

1) Чтобы проверить, мы будем отправлять эхо ICMP группе 239.1.1.1 с R1 с источником 1.1.1.1. Всегда безопасно собирать журналы отладки в буфере, а не на консоли, поэтому мы будем отлаживать многоадресную рассылку пакет и соберите его в буфере регистрации, как показано ниже:

R3 # conf t

Введите команды конфигурации, по одной в каждой строке. Закончите CNTL / Z.

R3 (config) # информация консоли журналов

R3 (config) #logging buffer 7

R3 (config) #logging buffer 64000

R3 (config) #no ip cef

R3 (config) #end

* 1 марта, 04:44:41.670:% SYS-5-CONFIG_I: Настраивается с консоли с помощью консоли

R3 # debug ip mpacket

Отладка многоадресных IP-пакетов выполняется

R1 # ping 239.1.1.1 source 1.1.1.1

Тип escape-последовательность чтобы прервать.

Отправка 1, 100-байтового эха ICMP на 239.1.1.1, тайм-аут составляет 2 секунды:

Пакет отправлен с адресом источника 1.1.1.1

Ответ на запрос 0 из 10.1.1.6, 24 мс

Ответ запросить 0 из 10.1.1.6, 128 мс

R3 # sh logging | begin Log

Буфер журнала (64000 байт):

IP (0): s = 10.1.1.5 (FastEthernet0 / 0) d = 239.1.1.1 (Serial0 / 0) id = 19, ttl = 254, prot = 1, len = 100 (100), mforward

IP (0): s = 10.1.1.1 (Serial0 / 0) d = 239.1.1.1 id = 19, ttl = 253, prot = 1, len = 104 (100) , не интерфейс RPF

IP (0): s = 10.1.1.5 (FastEthernet0 / 0) d = 239.1.1.1 (Serial0 / 0) id = 20, ttl = 254, prot = 1, len = 100 (100), mforward

IP (0): s = 10.1.1.1 (Serial0 / 0) d = 239.1.1.1 id = 20, ttl = 253, prot = 1, len = 104 (100), не интерфейс RPF

IP (0): s = 1.1.1.1 (FastEthernet0 / 0) d = 239.1.1.1 (Serial0 / 0) id = 20, ttl = 253, prot = 1, len = 100 (100), mforward

IP (0): s = 1.1.1.1 (Serial0 / 0) d = 239.1.1.1 id = 20, ttl = 252, prot = 1, len = 104 (100), не интерфейс RPF

Из приведенных выше журналов мы видим, что R3 перенаправил пакеты, полученные на fa0 / 0 от R1, но игнорирует пакеты, полученные на s0 / 0 от R2.

2) Давайте посмотрим на то же самое с mtrace от R1 и захватом пакета с помощью wirehark на интерфейсах Fa0 / 0 и S0 / 0 R3.

R1 # mtrace 1.1.1.1 3.3.3.3 239.1.1.1

Введите escape-последовательность для отмены.

Mtrace из 1.1.1.1 в 3.3.3.3 через группу 239.1.1.1

От источника (?) До пункта назначения (?)

Запрос полного обратного пути ...

0 3.3.3.3

-1 10.1.1.6 PIM [1.1.1.0/24]

-2 10.1.1.5 PIM [1.1.1.0/24]

-3 1.1.1.1

На интерфейсе R3 fa0 / 0 мы фиксируем запрос маршрута и запрос, как указано в черный ящик под диаграммой:

Давайте откроем пакет запроса traceroute, чтобы получить более подробную информацию изнутри.

Как показано на рисунке выше Поле «FORWORDING CODE: NO_ERROR» показывает, что после того, как маршрутизатор получил многоадресный пакет, он выполнил проверку RPF, поскольку проверка RPF прошла успешно, пакет пересылается.

Теперь рассмотрим захват, сделанный на интерфейсе S0 / 0:

Он показывает только запрос трассировки маршрута, а не запрос, поскольку пакеты отбрасываются из-за сбоя проверки RPF.

Отсюда вывод: проверка RPF - это стратегия, с помощью которой маршрутизатор принимает пакеты, которые прибывают по кратчайшему пути, и отбрасывает те, которые прибывают по более длинным маршрутам, и тем самым избегает петель маршрутизации и дублирования.

Связанная информация:

IP Multicast

Обзор технологии IP Multicast

Настройка многоадресной IP-маршрутизации

Прямое распространение в нейронных сетях - Упрощенная математическая и программная версия | автор: викашрадж луханивал

Как мы все знаем из последнего десятилетия глубокое обучение стало одной из наиболее широко распространенных новых технологий. Это связано с его репрезентативной силой функций.

Согласно Универсальная аппроксимационная теорема , хорошо управляемая и спроектированная глубокая нейронная сеть может аппроксимировать любую произвольную сложную и непрерывную связь между переменными.На самом деле, есть несколько других причин успеха глубокого обучения . Я не буду здесь обсуждать эти возможные причины.

Цель этого поста - объяснить прямое распространение (один из основных процессов на этапе обучения) более простым способом.

Обучающий алгоритм / модель определяет параметры (веса и смещения) с помощью прямого распространения , и обратного распространения .

a Как следует из названия, входные данные передаются в прямом направлении по сети.Каждый скрытый слой принимает входные данные, обрабатывает их в соответствии с функцией активации и переходит на следующий уровень.

Почему сеть прямого распространения?

Чтобы сгенерировать какой-либо вывод, входные данные должны подаваться только в прямом направлении. Данные не должны течь в обратном направлении во время генерации выходных данных, в противном случае они будут формировать цикл, и выходные данные никогда не будут созданы. Такие конфигурации сети известны как сеть прямого распространения .Сеть прямого распространения помогает в прямом распространении .

На каждом нейроне в скрытом или выходном слое обработка происходит в два этапа:

1. Предварительная активация: это взвешенная сумма входов , т.е. линейное преобразование весов относительно доступных входов. На основе этой агрегированной суммы и функции активации нейрон принимает решение, передавать эту информацию дальше или нет.
2. Активация: вычисленная взвешенная сумма входов передается в функцию активации. Функция активации - это математическая функция, которая добавляет сети нелинейность. Существует четыре часто используемых и популярных функции активации - сигмовидная, гиперболический тангенс (tanh), ReLU и Softmax.

Теперь давайте разберемся с прямым распространением на примере. Рассмотрим нелинейно разделяемых данных в виде двух лун точек данных, следующих по спирали.Эти сгенерированные данные имеют два разных класса.

Данные могут быть сгенерированы с помощью функции make_moons () модуля sklearn.datasets . Общее количество сэмплов, которые должны быть сгенерированы, и шум формы луны можно отрегулировать с помощью параметров функции.

 import numpy as np 
 import matplotlib.pyplot as plt 
 import matplotlib.colors 
 from sklearn.datasets import make_moonsnp.random.seed (0) data, labels = make_moons (n_samples = 200, noise = 0.04, random_state = 0) 
 print (data.shape, labels.shape) color_map = matplotlib.colors.LinearSegmentedColormap.from_list ("", ["красный", "желтый"]) 
 plt.scatter (data [:, 0 ], data [:, 1], c = labels, cmap = my_cmap) 
 plt.show () 

Здесь для генерации данных используются 200 выборок, и у них есть два класса, показанные красным и зеленым цветом.

Теперь давайте посмотрим на структуру нейронной сети, чтобы предсказать класс для этой задачи двоичной классификации . Здесь я собираюсь использовать один скрытый слой с двумя нейронами, выходной слой с одним нейроном и сигмоидальную функцию активации .

Во время прямого распространения на каждом узле скрытого и выходного уровня происходит предварительная активация и активация . Например, в первом узле скрытого уровня сначала вычисляется a1 ( преактивация ), а затем вычисляется h2 ( активация ).

a1 - это взвешенная сумма входов. Здесь веса генерируются случайным образом.

a1 = w1 * x1 + w2 * x2 + b1 = 1.76 * 0,88 + 0,40 * (- 0,49) + 0 = 1,37 приблизительно и h2 - значение функции активации, примененной к a1.

Аналогично

a2 = w3 * x1 + w4 * x2 + b2 = 0,97 * 0,88 + 2,24 * (- 0,49) + 0 = -2,29 приблизительно и

Для любого слоя после первого скрытого слоя ввод вывод из предыдущего слоя.

a3 = w5 * h2 + w6 * h3 + b3 = 1,86 * 0,8 + (-0,97) * 0,44 + 0 = 1,1 приблизительно

и

Таким образом, вероятность того, что первое наблюдение будет принадлежать к классу 1, составляет 74%. .Таким же образом можно рассчитать прогнозируемый результат для всех других наблюдений.

На изображении ниже представлено преобразование данных из входного слоя в выходной слой для первого наблюдения.

Теперь давайте посмотрим, как реализована вышеупомянутая нейронная сеть в блокноте Jupyter. Фактически, при построении глубоких нейронных сетей используются такие фреймворки, как Tensorflow, Keras, PyTorch и т. Д.

 из sklearn.model_selection import train_test_split # Разделение данных на данные обучения и тестирования 
 X_train, X_val, Y_train, Y_val = train_test_split (data, labels, stratify = labels, random_state = 0) 
 print (X_train.shape, X_val.shape) 
 

Здесь 150 наблюдений используются для целей обучения и 50 для целей тестирования в соответствии с коэффициентом разделения по умолчанию 75:25.

Теперь давайте определим класс для прямого распространения , где веса инициализируются случайным образом.

 класс FeedForwardNetwork: 
 def __init __ (self): 
 np.random.seed (0) 
 self.w1 = np.random.randn () 
 self.w2 = np.random.randn () 
 self.w3 = np.random.randn () 
 self.w4 = np.random.randn () 
 self.w5 = np.random.randn () 
 self.w6 = np.random.randn () 
 self.b1 = 0 
 self.b2 = 0 
 self.b3 = 0 
 
 def sigmoid (self, x): 
 return 1.0 / (1.0 + np.exp (-x)) 
 
 def forward_pass (self, x): 
 self.x1, self.x2 = x 
 self.a1 = self.w1 * self.x1 + self.w2 * self.x2 + self.b1 
 self.h2 = self.sigmoid (self.a1) 
 self.a2 = self.w3 * self.x1 + self.w4 * self.x2 + self.b2 
 self.h3 = self.sigmoid (self.a2) 
 self.a3 = self.w5 * self.h2 + self.w6 * self.h3 + self.b3 
 self.h4 = self.sigmoid (self.a3) 
 forward_matrix = np.array ([[0,0,0,0, self.h4,0,0,0], 
 [0,0, (self .w5 * self.h2), (self.w6 * self.h3), self.b3, self.a3,0,0], 
 [0,0,0, self.h2,0,0,0, self .h3], 
 [(self.w1 * self.x1), (self.w2 * self.x2), self.b1, self.a1, (self.w3 * self.x1), (self.w4 * self .x2), self.b2, self.a2]]) 
 forward_matrices.append (forward_matrix) 
 return self.h4 
 

Здесь функция forward_pass () вычисляет выходное значение для данного входного наблюдения. forward_matrix - это 2d-массив для хранения значений a1, h2, a2, h3, a3, h4 и т.д. для каждого наблюдения. Причина его использования - просто визуализировать преобразование этих значений с помощью изображения в формате GIF. Записи forward_matrix показаны ниже

 forward_matrices = [] 
 ffn = FeedForwardNetwork () 
 для x в X_train: 
 ffn.forward_pass (x) 

forward_matrices - это список forward_matrix для всех наблюдения.

 import seaborn as sns 
 import imageio 
 from IPython.display import HTMLdef plot_heat_map (Наблюдение): 
 fig = plt.figure (figsize = (10, 1)) 
 sns.heatmap (forward_matrices [наблюдение], annot = True, cmap = my_cmap, vmin = -3, vmax = 3) 
 plt.title («Наблюдение» + str (наблюдение)) fig.canvas.draw () 
 image = np.frombuffer (fig.canvas.tostring_rgb (), dtype = 'uint8') 
 image = image.reshape (fig.canvas.get_width_height () [:: - 1] + (3,)) вернуть imageimageio.mimsave ('./ forwardpropagation_viz.gif', [plot_heat_map (i) for i in range (0, len (forward_matrices), len (forward_matrices) // 15)], fps = 1) 

plot_heat_map () функция создает тепловая карта для визуализации значений forward_matrix для каждого наблюдения. Эти тепловые карты хранятся в изображении forwardpropagation_viz.gif . Здесь создано 15 различных тепловых карт для 15 различных наблюдений.

Оптимизация кода

Вместо использования разных переменных, таких как w1, w2… w6, a1, a2, h2, h3 и т. Д.отдельно векторизованная матрица может использоваться для весов, предварительной активации (а) и активации (h) соответственно. Векторизация обеспечивает более эффективное и быстрое выполнение кода. Он также имеет простой для понимания синтаксис.

 class FeedForwardNetwork_Vectorised: 
 def __init __ (self): 
 np.random.seed (0) 
 self.W1 = np.random.randn (2,2) 
 self.W2 = np.random.randn (2,1 ) 
 self.B1 = np.zeros ((1,2)) 
 self.B2 = np.zeros ((1,1)) 
 
 def sigmoid (self, X): 
 return 1.0 / (1.0 + np.exp (-X)) 
 
 def forward_pass (self, X): 
 self.A1 = np.matmul (X, self.W1) + self.B1 
 self.h2 = self.sigmoid (self.A1) 
 self.A2 = np.matmul (self.h2, self.W2) + self.B2 
 self.h3 = self.sigmoid (self.A2) 
 return self.h3 
 ffn_v = FeedForwardNetwork_Vectorised () 
 ffn_v.forward_pass (X_train) 

Заключение

Это примерно прямое распространение с моей стороны, и я надеюсь, что смог объяснить интуицию и шаги, связанные с прямым распространением .Если вы хотите узнать больше о нейронных сетях, обратитесь к другим моим предложениям блога о нейронных сетях. Ссылки ниже

https://www.analyticsvidhya.com/blog/2020/10/a-comprehensive-guide-to-feature-selection-using-wrapper-methods-in-python/

Почему лучше вес инициализация важна в нейронных сетях?

Анализируем разные типы функций активации в нейронных сетях - какой из них предпочесть?

Почему градиентного спуска недостаточно: всестороннее введение в алгоритмы оптимизации в нейронных сетях

- прямое и обратное распространение | Имад Даббура

Почему нейронные сети?

Согласно универсальной приближенной теореме , нейронные сети могут приближать, а также изучать и представлять любую функцию с учетом достаточно большого слоя и желаемой погрешности. Нейронная сеть узнает истинную функцию путем построения сложных представлений поверх простых. На каждом скрытом слое нейронная сеть изучает новое пространство признаков, сначала вычисляя аффинные (линейные) преобразования заданных входных данных, а затем применяя нелинейную функцию, которая, в свою очередь, будет входом следующего слоя.Этот процесс будет продолжаться, пока мы не дойдем до выходного слоя. Следовательно, мы можем определить нейронную сеть как поток информации от входов через скрытые слои к выходу. Для трехуровневой нейронной сети изученная функция будет: f (x) = f_3 (f_2 (f_1 (x))) где:

• f_1 (x) : функция, изученная на первом скрытом слое
• f_2 (x) : функция, изученная на втором скрытом слое
• f_3 (x) : функция, изученная на выходном слое

Таким образом, на каждом слое мы изучаем разное представление, которое усложняется с последующими скрытыми слоями.Ниже приведен пример трехуровневой нейронной сети (входной слой не считается):

Например, компьютеры не могут понимать изображения напрямую и не знают, что делать с данными пикселей. Однако нейронная сеть может построить простое представление изображения на ранних скрытых слоях, которое идентифицирует края. Получив первый вывод скрытого слоя, он может изучить углы и контуры. Учитывая второй скрытый слой, он может изучить такие части, как нос.Наконец, он может узнать идентичность объекта.

Поскольку истина никогда не бывает линейной и представление очень важно для производительности алгоритма машинного обучения, нейронная сеть может помочь нам построить очень сложные модели и предоставить алгоритму изучение таких представлений, не беспокоясь о проектировании функций, которое требует специалистов-практиков. очень много времени и усилий, чтобы создать хорошее представление.

Сообщение состоит из двух частей:

1. Кодирование нейронной сети: это влечет за собой написание всех вспомогательных функций, которые позволили бы нам реализовать многоуровневую нейронную сеть.При этом я буду объяснять теоретические части, когда это возможно, и давать несколько советов по реализации.
2. Приложение: мы реализуем нейронную сеть, которую мы закодировали в первой части по проблеме распознавания изображений, чтобы увидеть, сможет ли созданная нами сеть определить, есть ли на изображении кошка или собака, и увидеть, как она работает :)

Этот пост будет первым в серии постов, посвященных реализации нейронной сети в numpy, включая проверку градиента , инициализацию параметров, регуляризацию L2, выпадение .. Архитектура сети влечет за собой определение ее глубины, ширины и функций активации, используемых на каждом уровне. Глубина - количество скрытых слоев. Ширина - это количество единиц (узлов) на каждом скрытом слое, поскольку мы не контролируем ни входной слой, ни размеры выходного слоя. Существует довольно много наборов функций активации, таких как Rectified Linear Unit, Sigmoid, Hyperbolic tangent и т. Д. . Исследования доказали, что более глубокие сети превосходят сети с большим количеством скрытых устройств.Поэтому всегда лучше и не повредит обучать более глубокую сеть (с уменьшающейся отдачей).

Давайте сначала представим некоторые обозначения, которые будут использоваться на протяжении всего сообщения:

Затем мы запишем размеры многослойной нейронной сети в общем виде, чтобы помочь нам в умножении матриц, поскольку одна из основных проблем в реализация нейронной сети позволяет получить правильные размеры.

Два уравнения, которые нам понадобятся для реализации прямого распространения, следующие: Эти вычисления будут выполняться на каждом уровне.

Сначала мы инициализируем матрицы весов и векторы смещения. Важно отметить, что мы не должны инициализировать все параметры равными нулю, потому что это приведет к тому, что градиенты будут равны, и на каждой итерации результат будет одинаковым, и алгоритм обучения ничего не узнает. Поэтому важно случайным образом инициализировать параметры значениями от 0 до 1. Также рекомендуется умножать случайные значения на небольшой скаляр, например 0,01, чтобы активировать блоки активации и находиться в областях, где производные функций активации не близки к нуль.{-z}) . Она превосходит сигмовидную функцию, в которой среднее значение ее выхода очень близко к нулю, что, другими словами, центрирует выход единиц активации вокруг нуля и делает диапазон значений очень маленьким, что означает более быстрое обучение. Недостаток, который он разделяет с сигмоидной функцией, заключается в том, что градиент очень мал на хорошей части домена.

 Исходные размеры: 
 -------------------- 
 Обучение : (209, 64, 64, 3), (209,) 
 Тест: (50, 64, 64, 3), (50,) Новые размеры: 
 -------------- - 
 Обучение: (12288, 209), (1, 209) 
 Тест: (12288, 50), (1, 50) 

 # Настройка яркости слоев 
 Layers_dims = [X_train.shape [0], 5, 5, 1] ​​# NN с активацией tanh fn 
 parameters_tanh = L_layer_model (X_train, y_train, Layers_dims, Learning_rate = 0.03, num_iterations = 3000, hidden_layers_activation_fn = "tanh") # Распечатать точность 
 precision (X_test , parameters_tanh, y_test, activate_fn = "tanh") Стоимость после 100 итераций: 0,6556 
 Стоимость после 200 итераций: 0,6468 
 Стоимость после 300 итераций: 0,6447 
 Стоимость после 400 итераций: 0,6441 
 Стоимость после 500 итераций это: 0.6440 
 Стоимость после 600 итераций: 0,6440 
 Стоимость после 700 итераций: 0,6440 
 Стоимость после 800 итераций: 0,6439 
 Стоимость после 900 итераций: 0,6439 
 Стоимость после 1000 итераций: 0,6439 
 Стоимость после 1100 итераций: 0,6439 
 Стоимость после 1200 итераций: 0,6439 
 Стоимость после 1300 итераций: 0,6438 
 Стоимость после 1400 итераций: 0,6438 
 Стоимость после 1500 итераций: 0,6437 
 Стоимость после 1600 итераций: 0 .6434 
 Стоимость после 1700 итераций: 0,6429 
 Стоимость после 1800 итераций: 0,6413 
 Стоимость после 1900 итераций: 0,6361 
 Стоимость после 2000 итераций: 0,6124 
 Стоимость после 2100 итераций: 0,5112 
 Стоимость после 2200 итераций: 0,5288 
 Стоимость после 2300 итераций: 0,4312 
 Стоимость после 2400 итераций: 0,3821 
 Стоимость после 2500 итераций: 0,3387 
 Стоимость после 2600 итераций: 0,2349 
 Стоимость после 2700 итераций: 0 .2206 
 Стоимость после 2800 итераций: 0,1927 
 Стоимость после 2900 итераций: 0,4669 
 Стоимость после 3000 итераций: 0,1040 «Уровень точности: 68,00%». 

 # NN с активацией relu fn 
 parameters_relu = L_layer_model (X_train, y_train, Layers_dims, Learning_rate = 0,03, num_iterations = 3000, hidden_layers_activation_fn = "relu "49) # Распечатать точность (X_test, parameters_relu, y_test, activate_fn = "relu") Стоимость после 100 итераций: 0.6556 
 Стоимость после 200 итераций: 0,6468 
 Стоимость после 300 итераций: 0,6447 
 Стоимость после 400 итераций: 0,6441 
 Стоимость после 500 итераций: 0,6440 
 Стоимость после 600 итераций: 0,6440 
 Стоимость после 700 итераций: 0,6440 
 Стоимость после 800 итераций: 0,6440 
 Стоимость после 900 итераций: 0,6440 
 Стоимость после 1000 итераций: 0,6440 
 Стоимость после 1100 итераций: 0,6439 
 Стоимость после 1200 итераций: 0 .6439 
 Стоимость после 1300 итераций: 0,6439 
 Стоимость после 1400 итераций: 0,6439 
 Стоимость после 1500 итераций: 0,6439 
 Стоимость после 1600 итераций: 0,6439 
 Стоимость после 1700 итераций: 0,6438 
 Стоимость после 1800 итераций: 0,6437 
 Стоимость после 1900 итераций: 0,6435 
 Стоимость после 2000 итераций: 0,6432 
 Стоимость после 2100 итераций: 0,6423 
 Стоимость после 2200 итераций: 0,6395 
 Стоимость после 2300 итераций: 0 .6259 
 Стоимость после 2400 итераций: 0,5408 
 Стоимость после 2500 итераций: 0,5262 
 Стоимость после 2600 итераций: 0,4727 
 Стоимость после 2700 итераций: 0,4386 
 Стоимость после 2800 итераций: 0,3493 
 Стоимость после 2900 итераций: 0,1877 
 Стоимость после 3000 итераций: 0,3641 «Уровень точности: 42,00%».