Модель статистическая

Теперь задача построения модели статистическими методами приобретает строгий смысл. Задан технологический процесс и во время его нормальной работы получены реализации входной X (s) и выходной У (t) случайных функций. Требуется по реализациям [c.321]

Построение динамической линейной модели статистическими методами. Исходное уравнение для построения динамической модели по данным нормального функционирования одномерного линейного объекта можно получить из общих уравнений, полученных выше. Ограничимся здесь рассмотрением статистических методов построения оптимальной динамической модели по критерию минимума среднего квадрата ошибки. Оптимальный оператор объекта в классе всех возможных операторов получим из уравнения (10.15). Будем искать оператор объекта в классе линейных операторов, тогда для получения уравнения, для построения динамической линейной модели умножим обе части уравнения (10.15) на входную случайную функцию X (s) [c.329]

В зависимости от метода получения математических соотношений различают модели статистические, основанные на описании физических и химических явлений, и смешанные. [c.19]

Случайные функции типа белого шума представляют собой весьма сильную абстракцию реальных процессов. Широкополосный процесс I (/) с постоянной спектральной плотностью обладает бесконечной дисперсией и бесконечной большой мощностью, что противоречит действительности. Для описания фактически протекающих случайных процессов должны использоваться модели, статистические свойства которых могут быть воспроизведены в эксперименте. К таким моделям относят случайные процессы с дробно-рациональными спектральными плотностями, для которых система (5.8) является невырожденной. Уравнения (5.8) описывают некоторый линейный фильтр, на выходе которого формируется реальный процесс. [c.138]

Расчетная модель статистической теории разрушения состоит в замене однородной среды с теоретической однородной прочностью средой с известной неоднородной прочностью с помощью следующих допущений [c.214]

Оптимизация технологических процессов по моделям статистического распределения [c.39]

Регулирование технологических процессов сварки и управление качеством невозможны без статистического анализа. Поэтому статистические методы контроля находят все более широкое применение в сварочном производстве, обеспечивая повышение качества и экономичность сварки. Большое значение имеет внедрение этого вида контроля в строительстве, где уровень дефектных соединений еще сравнительно высок. В строительстве в отличие от промышленности наблюдается большая изменчивость производственных факторов и условий среды, поэтому здесь необходим предупредительный контроль, основанный на анализе качества методами математической статистики и по теории вероятности. Это позволит следить не только за качеством сварного соединения, но и за ходом производственного процесса, обеспечивая стабилизацию качества и переход к управлению качеством сварочных работ. Для внедрения в строительство статистических методов контроля используют схему-модель статистического управления качеством сварочных работ. Модель состоит из ряда блоков, обеспечивающих формирование качества учет информации по базовым партиям измерение качества и анализ дефектности анализ состояния технологических процессов опре- [c.272]

В некоторых случаях гиперзвуковых течений обычная модель газа как сплошной среды становится недостаточной, и нужно использовать более сложные модели статистического описания молекулярной структуры газа. [c.400]

Мы начнем с рассмотрения математических аспектов обычных квантовых теорий поля, без которого идти дальше вряд ли имело бы смысл. Затем мы подробно проанализируем типичный пример — модель Ван Хова. Это позволит нам показать, как работает обычный формализм, указать его математические ограничения и те физические следствия, к которым они приводят. Некоторые замечания о модели Бардина — Купера — Шриффера, типичной модели статистической механики, существенно расширят область применимости наших выводов в физике. Завершается параграф кратким перечислением тех областей физики, в которых новый подход, насколько можно судить по двум рассмотренным нами типичным примерам, может оказаться полезным. [c.12]

НЕКОТОРЫЕ ПРОСТЫЕ МОДЕЛИ СТАТИСТИЧЕСКОЙ МЕХАНИКИ [c.378]

Рассматриваются две модели, в которых наряду с локализованными магнитными состояниями допускаются коллективизированные электронные состояния — модель Хаббарда и 5 — -модель. Статистическая механика модели Хаббарда описывается на основе теории возмущений по параметру отношение ширины зоны к кулоновскому взаимодействию электронов на одном узле. Математическую основу теории составляет диаграммная техника для операторов Хаббарда, учитывающих все электронные состояния и переходы между ними в пределах одного атома с кулоновским отталкиванием электронов. Эта техника является обобщением диаграммной техники для спиновых операторов. [c.74]

Естественно, что на феноменологическом уровне можно предложить и другие формы обобщения первоначального уравнения Н=Н (Q, М). Поэтому, отдавая себе в этом отчет, не следует переоценивать получающиеся из этих уравнений выводы. Можно лишь говорить о возможности существования класса систем, поведение которых укладывается в рассматриваемую нами схему (например, удовлетворяют закону подобия), не забывая при этом, что имеются примеры и таких моделей статистических систем с фазовым переходом Я-типа, которые сделанным нами общим выводам не удовлетворяют. [c.158]

Рассмотрены способы физического представления измерительной вибрационной информации, выбора независимых каналов измерения, описания объектов диагностики в форме вибрационных портретов, преобразования приведения уровней вибрации к режиму по оборотам роторов, выбора контролируемых характеристик вибрации. Предложена математическая модель статистического анализа динамических рядов измерений. [c.2]

МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ СТАТИСТИЧЕСКОГО [c.44]

Исходными предпосылками возможности построения модели статистического анализа вибрационной информации являются результаты диалектического обобщения опыта эксплуатации (использования, применения), локальных методов и средств вибрационной диагностики, а также систем вибрационной диагностики различных версий [30], [31], [32], [33], [34], [35]. В обобщенном виде основные из таких предпосылок можно сформулировать следующим образом. [c.44]

В качестве модели статистического нормирования целесообразно применять систему дифференциальных уравнений Колмогорова, описывающих вероятность состояния объекта в зависимости от времени его наработки. [c.73]

Модели статистического нормирования должны учитывать возможность использования различных уровней априорного знания. [c.73]

Точность статистических моделей, естественно, возрастает с увеличением числа опытов. [c.180]

Хан Г., Шапиро С. Статистические модели в инженерных задачах. М. Мир, [c.125]

При миоговариантном анализе конструкций в основном используются статистические и имптациопные модели. Статистическое моделирование применяется при оценке погрешности позиционирования рабочих органов станков и машин с ЧПУ для формирования требований при проектировании приводов подач, а также для анализа компоновок автоматических линий. По результатам анализа определяются параметры надежности и произ- [c.63]

Другие модели ядра. Наряду с осн. моделями ядра используются более специализир. модели. Кластерная модель трактует структуру нек-рых ядер как своего рода молекулу, состоящую из а-частиц, дейтронов (dX тритонов (О и др. Напр., С = 3а, 0=4а, Li = a-(-d, Li=a-t-t и т.д. (см. Нуклонных ассоциаций модель). Статистическая модель ядра описывает свойства и характеристики высоковозбуждённых состояний ядер, такие, как плотность уровней, темп-ра и т.п. [c.689]

В отличие от теории Гоша, считавшего весь ионный раствор одним квазикристаллом, в предлагаемой модели статистически упорядоченное расположение ионов требуется на ансамблях, содержащих всего 10 —10 ионов, т. е. в областях размером менее 50-10 м. [c.71]

Для получения полной картины свойств оценок используется модель статистической задачи, позволяющая построить распределение оценки Р при известном Р е Я. Для метода восполнения выборки задача построения модели формально упрощается за счет того, что для многих случаев обработки стандартных выборок построены точные выборочные распределения конкретных статистик. Эти распределения, кроме зависимости от гипотезы Р с Р, зависят от объема выборки п. В нащем случае ясно, что эффективный объем выборки находится в пределах от nt до nt + nf и зависит от конкретных значений незавер- [c.506]

НБ1Й метод еще только начинает разрабатываться. Ос-новншм этапом данного метода является машинный поиск оптимального варианта конструкции лнтой детали и технологии ее изготовления с использованием математических моделей статистического, экономико-математического и физико-ма-тематического характера 122]. Автоматизированное проектирование литой детали должно учитывать связи между ее конструкцией, механическими свойствами, наличием или отсутствием дефектов. [c.34]

Качество отливок, в первую очередь, определяется технологичностью их конструкции и технологией изготовления. Требования к конструкции отливки и технологии ее получения непрерывно изменяются, что снижает эффективность эмпирического подхода к созданию технологичной конструкции отливки. Однако количественный подход с использованием математических моделей статистического, экономико-математического и физико-математического характера, который может служить главным научным инструментом поиска оптимальной конструкции отливки, не нашел широкого применения в промышленности. Отдельные исследования, проведенные за рубежом и в нашей стране, еще не дают возможности использовать ЭВМ для создания технологичных конструкций сложных отливок, получаемых литьем под давлением. Поэтому разработанные рекомендации по проектированию технологичной отливки основаны на накопленном производственном опыте, отдельных научных разработках и анализе факторов, характеризующих преимущества и недостатки литья под давлением по сравнению с другими методами получения металлических заготовок ИЛИ деталей. [c.36]

Для рассматриваемого примера при 5%-ной значимости величина /5 6г составила 3,22, т. е. статистически значимым оказался только один из -коэф-фициентов 1=5,9. Моделью, статистически значимо описывающей зависимость характеристики 0в(поперечн.) в Мн м от состава исследуемого сплава, следовало принять [c.304]

Что касается итогового заключения о качестве стандартного образца, то как общий вывод можно сказать, что унификация процедур оценивания данных, необходимых для аттестации СО, конечно, необходима, но не должна абсолютизироваться, и в каждом случае следует учитывать особенности реальной ситуации н важность соответствия принятых моделей (статистических и иных) действительности. Такой подход нелегок, но он является единственно эффективным [1, 3, 10, 75, 188—195]. [c.162]

Перечисленные задачи могут быть реализованы с помощью следующих типов моделей статистической, реализуемой на алгоритмическом языке высокого уровня (например, типа ФОРТРАН) имитационной, реализуемой на проблемно-ориентированном языке (например, типа ОРЗЗ)-, динамической, использующей псевдокод для описания алгоритма функционирования модели состояния, реализуемой на основе сетей Петри. [c.481]

Как видно из рис.7.11, на гидратированной поверхности 8102 величина 82 растет с увеличеним адсорбции. В области монослоя, рассчитанного по уравнению БЭТ (7.45), а = 6,3 мкмоль м 2 величина 82" = 23 Гс близка к теоретическому значению для кластеров молекул Н2О толщиной в 2-3 молекулярных диаметра — рис.7.12,а. Представленная картина кластеров подтверждает модель статистического монослоя, положенную в основу теории БЭТ. Согласно последней, при а среднее число молекул во всех кластерах достаточно для покры- [c.238]

То, что мы получили с помощью нашей решёточной аппроксимации, во многом напоминает модели статистической механики более привычных систем, за тем исключением, что здесь появляются несколько непривычные из-за своей грассмано-вости фермионные поля. Мы увидим, что типичную проблему статистической механики, а именно переход к термодинамическому пределу, можно исследовать методами, непосредственно обобщающими имеющиеся стандартные методы то ке верно по отношению ко многим другим представляющим интерес вопросам. [c.19]

Книга крупного австралийского ученого — первая в мировой литературе монография, посвященная результатам работ по исследованию двумерных моделей статистической физики, допускающих точное аналитическое решение. Она представляет собой полный обзор двумерных моделей и методов их решения. Анализ решений таких моделей сыграл чрезвычайно важи ю роль в развитии теории фазовых переходов и в исследовании критического поведения реальных систем. [c.4]

Эллиптические функции появляются весьма часто в точно решаемых двумерных моделях статистической механики. Рассматриваемая модель интересна в том отношении, что эллиптические функции здесь нужны для преобразования (8.13.26) в интегральное уравнение с разностным ядром. Аналогичным образом они возникают также в предложенном автором методе решения трехспиновой модели [42, 43]. Как замечено в конце разд. 10.4, я предполагаю, что это преобразование к разностному ядру тесно связано с параметризацией обобщенного соотношения звезда — треугольник с помощью эллиптических функций. [c.179]

Как мы видели, основываясь только на измеряемых на опыте характеристиках радиальной функции распределения, очень трудно с полной однозначностью отдать предпочтение какой-либо конкретной модели. Статистические характеристики атомных смещений в паракристаллической модели можно подогнать так, чтобы достаточно хорошо воспроизвести функцию g (R). Лучшее, что можно сделать,— это попытаться показать, что модель случайной сетки с а priori выбранными простыми параметрами согласуется с экспериментальными данными вплоть до тонких количественных деталей. Для стекла с двумя или большим числом химических компонент это почти безнадежное дело. [c.89]

Можно лишь говорить о возможности существования класса систем, поведение которых укладывается в рассматриваемую нами схему (например, удовлетворяют закону подобия), не забывая при этом, что имеются примеры и таких моделей статистических систем с фазовым переходом Ачтипа, которые сделанным нами общим выводам не удовлетворяют. [c.143]

Прикладными социально-экономическими моделями являются модели формирования хпроса и потребления населения (многофакторные статистические модели), распределения доходов и потребления населения (дифференцированные по группам доходов балансы), многообразные демографические модели (статистические и балансовые, как правило, в стохастической трактовке), модели образования, состояния здоровья населения и т. п. [c.306]

В настоящее время математическая модель исследуемого объекта или процесса становится необходимой частью экспериментальных исследований, так как без нее трудно правильно и с наименьшими затратаиги осуществить экспериментальпое исследование и статистическую обработ1 у полученных ])езультатов. [c.173]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...