Распределение дискретное

Для получения композиционных материалов, армированных дискретными волокнами, применяют способ введения дискретных волокон в тигель с расплавленным металлом, находящийся в печи, создающей его интенсивное вращение (патент США №. 3753694, 1973 г.). При этом волокна вводятся в образующуюся при вращении в расплаве воронку. В процессе вращения волокна распределяются во всей массе металла, затем скорость вращения снижается, но только до уровня, когда дискретные волокна еще удерживаются во взвешенном состоянии внутри массы жидкого металла, а затем быстро охлаждают полученный композиционный материал. Аналогичные материалы могут быть получены с применением ультразвука. В этом случае дискретные волокна подвергают последовательной ультразвуковой обработке вначале во внутренней полости трубчатого излучателя ультразвука, служащего также для ультразвуковой обработки расплава, а затем непосредственно в объеме расплава. Применение ультразвука улучшает смачиваемость волокон расплавом и способствует равномерному распределению дискретных волокон в матрице. Оба приведенных выше способа позволяют получить композиционный материал с равномерно распределенными, но хаотически ориентированными дискретными [c.93]

Функция p(Xj) называется законом распределения дискретной случайной величины. Графические изображения некоторых таких законов распределения см. ниже на фиг. 215 и 216. [c.281]

При наблюдении или измерении на практике дискретной случайной величины для характеристики её служит таблица распределения частостей W(Xi). аналогичная приведённой выше таблице распределения вероятностей. Функция W X ) называется практическим распределением дискретной случайной величины. [c.281]

Законы распределения дискретных случайных величин [c.295]

Функция р (х ) называется законом распределения дискретной случайной величины. [c.322]

Часто встречаются следующие два закона распределения дискретных случайных величин. [c.323]

Функция V/(Х1) называется статистическим законом распределения дискретной случайной величины, и ее значения вычисляются по формуле [c.325]

РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ДИСКРЕТНОЙ СЛУЧАЙНОЙ ВЕЛИЧИНЫ [c.24]

Рис. 2.1. Теоретический закон распределения дискретной случайной величины по данным примера 2.1 а — в дифференциальной форме б — в интегральной форме

В этой главе рассматриваются законы распределения одномерных случайных величин, которые наиболее часто встречаются в технических приложениях, и кратко указываются некоторые условия их применения. Сначала будут рассмотрены распределения дискретных случайных величин. В частности, сюда относятся, биномиальное и гипергеометрическое распределения, распределение Пуассона. Кроме того, приводятся еще и некоторые другие законы распределения дискретных случайных величин (геометрическое, Паскаля, Маркова и др.). . [c.61]

Определение. X называют дискретной случайной величиной с распределением дискретного типа, если [c.117]

Функция р xi) называется законом распределения дискретной случайной пе-личины. [c.322]

Закон распределения дискретной случайной величины южет задаваться в виде графика (рис. 1, а) или таблиц, где против каждого из возможных значений X указывается соответ- [c.16]

Рис. 60. Распределение дискретной случайной величины

Распределение дискретных случайных величин. Закон распределения указывает возможные значения дискретной случайной величины и их вероятности [c.201]

Функция распределения. Одним из основных понятий теории вероятностей является понятие о случайной величине. Случайной называют величину, которая в результате опыта может принять то или иное значение, заранее неизвестное. Эта величина может быть как дискретной, так и непрерывной. Она будет полностью определена с вероятностной точки зрения, если будет известно, с какой вероятностью возможно появление каждого из принимаемых случайной величиной значений. Такое соответствие называют законом распределения дискретной случайной величины. Закон распределения дискретной случайной величины X, которая в результате опыта примет одно из Xj j = 1, 2,..., п) возможных значений, можно представить в виде табл. 1.1. [c.24]

Таким образом, в силу тех же причин, которые определяют независимость предельного распределения от вида начального непрерывного распределения, т. е. в силу размешивания, перенесение результатов, полученных для предельного непрерывного распределения, на распределение дискретных точек (фазового пространства), с которым мы только и имеем дело на опыте, в классической теории в общем случае невозможно. Когда Пуанкаре делал заключение о близости рассмотренных выше сумм к интегралам и о вытекающей отсюда малой величине сумм при больших временах, то он исходил из возможности исключить некоторые начальные состояния системы,— возможности, основанной на принципе, называемом им принципом достаточного основания. Согласно Пуанкаре, этот принцип выражает наше право исключить как невероятные такие начальные состояния, при которых отсутствовали бы свойства настолько общие, что они могут быть получены из одного лишь предположения непрерывности закона распределения в начальный момент. Иначе говоря, согласно этому принципу можно исключить, по Пуанкаре, такие начальные состояния, для которых распределения очень большого числа дискретных точек при больших временах не обладали бы свойствами равномерности, общими всем распределениям, непрерывным в начальный момент. [c.108]

Закон распределения дискретной случайной величины можно представить в виде таблицы (при конечном числе ее возможных значений), графика или формулы, показывающих вероятность каждого возможного значения случайной величины. [c.79]

Полной характеристикой распределения дискретной примеси в фиксированный момент времени будет случайная функция области м-(У), значение которой равно массе примеси, содержащейся в пространственной области У. Эта случайная функция играет ту же роль, что и случайное поле 0(Х) в применении к непрерывно распределенной примеси (точнее говоря, является аналогом величины I 0 (Х)с Х). Функция м<(У), очевидно, является аддитивной функцией V [c.531]

Кривая Гаусса и кривые других законов распределения характеризуют теоретическое распределение вероятности непрерывной величины, тогда как эмпирическая кривая и гистограмма характеризуют эмпирическое распределение дискретной величины. Форма эмпирической кривой распределения в значительной степени зависит от значения параметра 5. [c.70]

Используя единичную -функцию, формальное выражение для плотности распределения дискретной случайной величины можно записать в следующем виде [c.72]

Для реализации третьего варианта испытаний разработан алгоритм Лз, приведенный на рис. 3 и 4. Структура Лз сформирована на базе описанных выше А и Л г. При реализации Лз задается закон распределения дискретной случайной величины в интервале (0,1) [c.83]

Функция Р (ж ) называется законом распределения дискретной величины. [c.67]

Распределение дискретной случайной величины определяется вероятностями Р (х ), Р (Хг),, Р (Хп) значений Хг, хг,...,х [c.224]

ЗАКОНЫ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ БИНОМИАЛЬНЫЙ ЗАКОН РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ДИСКРЕТНЫХ СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН [c.226]

Из теории радиоантенн [15] известно, что линейная группа из п точечных излучателей, отстоящих друг от друга на расстояние к 2, с интенсивностью, пропорциональной биномиальным коэффициентам разложения + имеет диаграмму направленности без боковых лепестков, лежащую /в плоскости этой линейной группы. Отсюда следует, что давление в ближнем поле в направлении оси такой группы излучателей не будет осциллировать. Конечно, линейная группа излучателей будет давать двумерное расхождение звуковой энергии даже в ближнем поле. Давление вдоль оси этой группы излучателей не будет постоянным, а будет убывать по цилиндрическому закону, т. е. обратно пропорционально корню квадратному из расстояния по оси. Чтобы получить Постоянное поле, систему линейной группы излучателей с биномиальным распределением амплитуд нужно экстраполировать на случай плоского излучателя. В отличие от непрерывного и бесконечного излучателя Гаусса линейная группа с биномиальными коэффициентами распределения дискретна и конечна. Это создает предпосылки для конструирования реальной решетки, о котором пойдет речь в следующем разделе. [c.229]

Обычно для представления распределения дискретной случайной величины используют импульсную функцию. Пусть случайная величина принимает значение Хи с вероятностью Р Хк). На основании свойств импульсной функции [c.214]

Многофазные струи образуются в системах очистки воздуха, например в эжекторных скрубберах Вентури [315], воздушнораспылительных системах, при истечении продуктов сгорания ракетных двигателей с металлизированным топливом. Во всех случаях большой интерес представляет распределение дискретной фазы в струе [735]. [c.373]

Интеграл вида (9.3) является рядом распределения дискретной случайной величины к (числа усиеихных нагружений до отказа), представляющей собой дискретный аналог времени безотказной работы элемента, и определяет значение безусловной вероятности отказа стареющего элемента с исходной плотностью распределения [c.136]

Расчет производится по методике, изложенной в работе [бЗ. Рассматривая ролик в подшипнике как бал10г, защемленную между двуыя упругими основаниями, и представляя связь между контактирующими телами в виде распределенных дискретных нагрузок, получаем систа<у уравнений [c.49]

Из теоретических распределений дискретных случайных величин в технических приложениях довольно часто встречаются распределения по б 1номиальному закону и по закону Пуассона. [c.295]

В динамических условиях всегда наблюдается то или иное распределение дискретных элементов фаз — пузырей пара и капель воды—по объему сосуда или сечению трубопровода. Радиоизотопные методы изучения распределения фаз из. [ожены в 3-й главе, [c.71]

Иерархические модели распределения галактик являются частным-случаем фрактальных распределений дискретных объектов. Теория фрактальных структур, развитая в работах Мандельброта [77, 78], находит все более широкое применение в физике. Современные на-олюдательные данные о крупномасштабном распределении галактик предоставили новые аргументы в пользу гипотезы фрактальной структуры Метагалактики. [c.116]

В общем случае отображение имеет много инвариантных распределений. Из них выделенным является равновесное распределение, которое получается итерированием отображения и для которого среднее по времени равно фазовому среднему. Для предельного цикла периода п распределение дискретно и представляет собой сумму б-функций в неподвижных точках с коэффициентом 1/п. Для хаотического движения распределение Р (х) может быть разрывным, однако в типичном случае имеются конечные интервалы по л с ненулевым Р (х). [c.444]

Полной характеристикой распределения дискретной прнмеси в фиксированный момент времени будет случайная функция области (г( ), значение которой равно массе примесн, содержащейся в данный момент в пространственной области У. Эта случайная функция играет здесь ту же роль, что н случайное поле в применении к непрерывно распределенной примеси [c.515]

Закон распределения случайных величин. Функция х), связывающая значения л ,- переменной случайной величины х с их вероятностями р , называется законом распределения этой величины. Закон распределения случайной величины можно задать таблично, выразить графически в виде кривой вероятности и описать соответствующей формулой. Закон распределения дискретной случайной величины может, например, выражаться в виде биномдальной кривой и описываться формулой Бернулли, которая позволяет находить вероятные значения этой величины в серии независимых испытаний. В отношении же непрерывной случайной величины речь может идти лишь о тех значениях, которые она способна принять с той или иной вероятностью в интервале от и до. Этот интервал может быть каким угодно и большим, и малым. Выдающиеся математики —А. Муавр (1733), И. Г. Ламберт (1765), П. Лаплас (1795) и К. Гаусс (1821)—установили, что очень часто вероятность Р любого значения Xi непрерывно распределяющейся случайной величины х находится в интервале от X до л И-(1л и выражается формулой [c.83]

Потери в неоднородностях, распределенных дискретно (потери в опорах, изоляторах, переходных контактах и т. п.), определяют обычно экспериментальным путем. Они значительно меньше потерь в металле и земле. Сопротивление, определяющее потери в фидерных опорах и изоляторах Яоп, подключено к фидеру параллельно в местах расположения опор. В том случае, когда опора оказывается в пучности напряжения, вносимые ею потери максимальны, и наоборот, когда она оказывается в узле напряжения, потери практически отсутствуют. При условии Ron Wn, где и —число опор, aoK = nW/ 2lRon), где Ron определяется экспериментальным путем. [c.443]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...