Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...

Статьи Чертежи Таблицы О сайте Реклама
Таким образом, как видно на примере уравнений (1.12) и (1.15), для того чтобы получить замкнутые уравнения для интересуюш,их нас средних величии (если это возможно), необходимо научиться расш,еплять корреляции функционалов двух типов. Первый тип функционалов содержит явную зависимость от случайного процесса 2 ( ) (в рассматриваемом случае это просто линейная функ-1щя), а второй тип функционалов может зависеть от процесса 2 (т) как явным, так и неявным образом (например, через решение соответствующей динамической задачи). Под расщеплением корреляций мы понимаем представление среднего значения произведения двух функционалов через произведение самих усредненных функционалов.

ПОИСК



Среднее значение произведения двух функционалов

из "Стохастические уравнения и волны в случайно-неоднородных средах "

Таким образом, как видно на примере уравнений (1.12) и (1.15), для того чтобы получить замкнутые уравнения для интересуюш,их нас средних величии (если это возможно), необходимо научиться расш,еплять корреляции функционалов двух типов. Первый тип функционалов содержит явную зависимость от случайного процесса 2 ( ) (в рассматриваемом случае это просто линейная функ-1щя), а второй тип функционалов может зависеть от процесса 2 (т) как явным, так и неявным образом (например, через решение соответствующей динамической задачи). Под расщеплением корреляций мы понимаем представление среднего значения произведения двух функционалов через произведение самих усредненных функционалов. [c.48]
На этом мы закончим пока рассмотрение задачи о параметрическом возбуждении колебаний за счет флуктуаций частоты (более подробно эта задача будет рассмотрена в седьмой главе) и перейдем к вопросу о расщеплении корреляций указанного выше типа. [c.48]
Ограничимся для простоты одномерными случайными процессами (обобщения на многомерные случаи не вызывают затруднений). Как было показано выше, нам необходимо научиться вычислять корреляцию [г (т)] i [г, (т)] , где Р [г (т)] — функционал, явно зависящий от процесса г t), а В Ы (т)] — функционал, который может зависеть от процесса как явным, так и неявным образом. [c.48]
Для вычисления этого среднех о значения рассмотрим вспомогательный функционал Й [г (т) + т] (т)],. где т] (г) — произвольная детерминированная функция, и вычислим величину г (т)] Я [г (т) + ц (т)] . Интересующую нас корреляцию получим, положив в окончательном результате т) (т) = 0. [c.49]
Таким образом, для вычисления корреляции (РВУ требуется знание функционала О [у], который определяется видом функционала Р [г] и статистическим характером самого случайного процесса 2 (т). [c.49]
Отметим, что если В [г (т)] имеет степенной вид В [г (т)] = = 2 tl)...z (г ), то формула (2.14) описывает рекуррентную связь меяоду и-точечным моментом процесса 2 ( ) и его кумулянтами. [c.51]
В случае, когда 2 (г) = 2 — случайная величина, оператор ] dt б/б2 (г) переходит в д/йг и, следовательно, формула (2.14) переходит в формулу (1.1.34). Таким образом, формула (2.14) представляет собой обобщение формулы (1.1.34) на случайные процессы. [c.51]
Рассмотрим теперь на конкретных примерах применение полученных выше формул. Как уже отмечалось, в физических приложениях наиболее часто рассматриваются модельные задачи, когда случайный процесс 2 t) можно считать либо гауссовским, либо пуассоновским случайным процессом, либо процессом телеграфного тина. Поэтому при рассмотрении конкретных примеров ограничимся именно такими процессами. [c.52]


Вернуться к основной статье

© 2025 Mash-xxl.info Реклама на сайте