Вероятность нахождения системы некотором состоянии

Из вида формулы (68.8) ясно, что операторы пк = Ок имеют смысл операторов числа частиц в к-м состоянии. Соотношение а ак = = пк несколько напоминает разложение некоторой волновой функции (г) по произвольному ортонормированному базису (рк(> ), где квадраты модулей представляют собой вероятности нахождения системы в состояниях (рк )- [c.351]

Вероятность нахождения системы в некотором состоянии 31 [c.437]

Плотность вероятности нахождения системы Е некотором состоянии 31 [c.438]

При переходе к более высоким энергетическим состояниям возрастает область пространства, в которой разность о — положительна, вследствие чего увеличивается вероятность нахождения системы в некотором удалении от положения равновесия. Если средняя энергия, приходящаяся на атом, станет сравнимой с высотой потенциального барьера для какого-нибудь перераспределения, последнее будет осуществляться [c.502]

Решение этих уравнений одновременно со статистическим описанием турбулентного потока представляет нелегкую задачу. Чтобы получить некоторое представление о свойствах системы, решалась стационарная задача, т. е. рассматривались не вероятности нахождения частицы в некотором состоянии в любой момент времени, а следствия этого. Кроме того, точность количественных соотношений ограничивалась порядком величины. [c.61]

Формально выражение (3) для информации и (27) для энтропии тождественны между собой. Но они имеют совершенно различный смысл. А именно, информация (3) соответствует одной-единственной выборке из огромного, скажем Г, числа возможных состояний. И мера этой информации есть / = In Г. Энтропия же соответствует возможности нахождения системы с некоторой вероятностью 1 /Г в каждом из доступных состояний. Величина S = In Г соответствует максимальному "заполнению" всех состояний. Величины / и S оказались формально равными именно потому, что I отвечает максимальной информации только одного состояния, а S определена по множеству всех состояний. [c.32]

Если нелинейная динамическая система находится в хаотическом состоянии, становится невозможным точное предсказание ее временной эволюции, поскольку малые неопределенности в начальных условиях оборачиваются сильным расхождением орбит в фазовом пространстве. Если присутствует затухание, то мы знаем, что хаотическая орбита лежит где-то на странном аттракторе. Когда отсутствует точное знание положения орбиты, повышается интерес к нахождению вероятности пребывания орбиты в определенной части аттрактора. Напрашивается мысль определить в фазовом пространстве плотность вероятности как статистическую меру хаотической динамики. Имеются некоторые математические и экспериментальные указания на то, что такое распределение вероятности существует и что оно не меняется со временем. [c.157]

После контроля должна увеличиться вероятность того класса состояний, в котором действительно находится двигатель. Если используется идеальная по достоверности система распознавания, то после контроля вероятность действительного класса состояния двигателя, будет равна единице. Однако из-за ошибок системы распознавания некоторая неопределенность состояния двигателя останется. Она может быть выражена через апостериорные вероятности классов состояний Pap(Kl), Рар(К2),.... .., Pap(Kiv), характеризующие нахождение состояний объекта в соответствующем классе, если получены определенные результаты измерений. Эти вероятности можно определить, используя формулу Байеса [82]. Пусть в результате контроля получена реализация параметров i/2,..., Ут)- Апостериорные веро- [c.280]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...