Матрица ковариационная

Рассматривая теперь индексы г и т как аргументы, будем иметь следующую матрицу ковариационных функций [c.79]

Если случайные функции Xi t), /=1,2 являются стационарными, то их ковариационные и взаимные ковариационные функции являются функциями только аргумента х, т. е. матрица ковариационных функций будет иметь вид [c.80]

Путем обращения матрицы N получают матрицу Q весовых коэффициентов, умножив компоненты которой на р , получают ковариационную матрицу К [c.77]

КОВАРИАЦИОННЫЕ МАТРИЦЫ ПОГРЕШНОСТЕЙ ДЛЯ ЭЛЕМЕНТОВ КОНСТРУКЦИОННЫХ И ЗАЩИТНЫХ МАТЕРИАЛОВ ЯДЕРНО-ТЕХНИЧЕСКИХ УСТАНОВОК [c.311]

Для определения погрешности функционала поля излучения в среде необходимо знать относительные чувствительности этого функционала к сечениям взаимодействия и ковариационную матрицу погрешностей сечений. [c.311]

Оценка ковариационных матриц погрешностей сечений выполнена применительно к групповым константам и основана на рассмотрении истории проведения оценки энергетического хода сечений на рассмотрении применяемых экспериментальных методов и выявлении общих систематических погрешностей, свойственных этим методам на сравнении различных оценок для наиболее надежного предсказания значений погрешностей. [c.312]

Для построения ковариационной матрицы применимы методы прикладной статистики. [c.312]

Пусть Р (t/to) — плотность вероятности того, что истинные константы [c.312]

Пусть мы располагаем результатами измерений набора интегральных характеристик Y = yj полей излучения. Ковариационную матрицу Vk экспериментальных погрешностей k-ro автора будем считать известной, она определяется условиями проведения эксперимента. [c.312]

К вопросу построения ковариационной матрицы можно подойти и с чисто математической точки зрения. Пусть мы имеем набор экспериментальных данных, полученных k различными авторами. Теперь нанесем эти данные на график и проведем через них п различных оцененных кривых сечения, основываясь на различных предпосылках. Эти предпосылки могут быть, например, следующими кривая проходит через данные, полученные в одной и той же лаборатории кривая проходит через данные с наилучшим энергетическим разрешением и т. п. Таким образом, получаем выборку из п различных значений сечений. Тогда, [c.313]

Следует отметить, что этот метод крайне прост для реализации, так как здесь не привлекается никакой информации о погрешностях экспериментальных данных. Мы строим ковариационную матрицу, основываясь только на разбросе экспериментальных данных, и в силу этого получаем достоверную информацию только о значениях дисперсий. При этом, очевидно, оценки погрешностей будут завышены. [c.314]

Для построения ковариационной матрицы необходимо задаться энергетическим разбиением. В зарубежной литературе используют 6-, 10-, 15- [4] и 30- [5] групповые разбиения. В нашей стране принято 12-групповое разбиение [6]. [c.314]

В настоящей работе для построения ковариационных матриц использовался метод максимального правдоподобия. [c.314]

Таблица I. Наличие ковариационных матриц, построенных в настоящей

Таблица 2. Ковариационные матрицы для ряда элементов и реакций

Bee характеристики в выражениях (44) —(46) могут быть получены после расчета по программе регрессионного анализа. При определении составляющей дисперсии )2(Х )Х ь. .., Хо) воспользуемся выведенной на печать ковариационной матрицей. [c.85]

Результаты расчетов по оценке влияния различных погрешностей на биение С детали после электроискровой обработки приведены в табл. 22. Было установлено, что этот признак, качества зависит от предшествующей операции термической обработки. Результаты регрессионного анализа, характеризующие влияние всех операций на биение С готовой детали, приведены в табл. 23. Кроме того, в каждой из задач были рассчитаны ковариационные матрицы и значения остаточных дисперсий. Затем были составлены модели, описывающие зависимость выходного качества от точности предыдущих операций (основ-ныё статистические характеристики) [c.106]

Благодаря ошибкам измерения я имеет шумовую составляющую, к-рая характеризуется матрицей ошибок ковариационной матрицей). [c.238]

В конкретных приложениях важно знать корреляцию между оцененными параметрами и их дисперсии. Для этого достаточно иметь ковариационную матрицу, элементы которой могут быть получены по формуле [c.30]

Критерии, связанные с исследованием ковариационной матрицы D [c.135]

План, обеспечивающий р(А bj) = 0 I j, называется ортогональным, здесь р — коэффициент корреляции оценок коэффициентов ft, и bj модели, применяемой для решения поставленной задачи. Для такого плана ковариационная матрица D является диагональной и [c.135]

Где V , с — соответственно ковариационная матрица н априорное среднее вектора с. [c.352]

Из неравенства Рао—Крамера (40) также следует, что ковариационная матрица ошибок оценок параметров не ограничена по любой норме матрицы, если информационная матрица (43) вырождена. Это означает, что в таком случае нельзя найти оценки всех координат вектора с, близкие к истинным значениям. Вырожден-ность информационной матрицы указывает на отсутствие необходимой информации [c.356]

Прогноз ковариационной матрицы Pj [c.64]

Вычисление апостериорной ковариационной матрицы Pi [c.64]

Идея метода -механизации состоит в увеличении веса текуш,их измерений путем увеличения коэффициента усиления оптимального фильтра Кк- Это достигается принятием гипотезы об экспоненциальном старении данных, что выражается в росте в обратном времени ковариационной матрицы случайных погрешностей каждого прошлого измерения. Эта гипотеза в конечном счете эквивалентна постепенному росту коэффициента усиления по мере накопления измерений. Для уравнения измерений вводится предположение [4.16 [c.124]

С учетом ковариационной матрицы шумов измерения в каждый момент. получаютоценку начального состояния в ви-де [c.81]

Решение уравнения переноса излучения в защитах реакторов с помощью AWLM— № 1.0-схемы (263). Применение метода Монте-Карло для расчетов токов вкладов в защите реакторов (268). Весовые функции усреднения групповых констант (272). Учет воздушных полостей в защите реакторов в рамках метода выведения — диффузии (278). Особенности формирования поля быстрых нейтронов, рассеянных от стенок прямого канала (282). Потребности в ядерных данных в задачах расчета биологической защиты (286). Аналитическое описание замедления резонансных нейтронов (292). Поля замедлившихся нейтронов и вторичного v-излучения в прямом бетонном канале с источником быстрых нейтронов на входе (296). Функции влияния поглощающего цилиндрического источника (299). Расчет источников захватного Т Излучения в однородной среде и у границы раздела двух сред комбинированным методом (307). Квазиальбедо нейтрон — V-квант (309). Ковариационные матрицы погрешностей для элементов конструкционных и защитных материалов ядерно-технических установок (311). Скайшайн нейтронов н фотонов. Обзор литературы (320). [c.336]

КОВАРИАЦИОННАЯ МАТРИЦА — матрица, об].азо-ванная из попарных смешанных вторых момсчиов (ковариаций) неск. случайных величии (с.м. Моменты случайной величипы). Ковариация между компонентами я ,-и случайного вектора а = (xj, xg,. . ., х/с) определяется как [c.390]

Правая часть неравенства (40) указывает нижнюю границу для ковариационной матрицы ошибок оценивания. Эта граница не зависит от конкретного метода оценивания. Если можно найти оценки параметров, для которых в (40) достигается равенство, ю их можно называть нанлучшимн оценками. Неравенство Рао— Крамера остается справедливым и в более частных формах записи— для следа, детерминанта или максимального собственного значения ковариационной матрицы. [c.356]

Априорную информацию о параметрах удобно представить в виде средних (номинальных) чиачений d, Ь и ковариационных матриц / , Vj, характеризующих допустимый разброс параметров. Тогда применение критерия типа (17) приводит к уравнениям вида (123), если в указанных выражениях соответствующие матрицы и векторы заменить следующими [c.367]

Спектральные характеристики случайной вибрации. Свойства вибрации как стационарного центрированного нормального процесса полностью определяются в общем (векторном) случае ковариационной матрицей или ее преобразованием Фурье — матрицей спектральных плотностей. В частном (скалярном) случае процесс характеризуется корреляционной функцией или спектральной плошносшыо. Поскольку испытуемые конструкции являются многорезонансными динамическими системами с ярко выраженными частотно-избирательными свойствами, спектральные характеристики (собственные и взаимные спектры) наиболее наглядны и имеют определяющее значение для инженера-испытателя. Режим испытаний слущйной вибрацией определяется спектральной плотностью виброускорения, контролируемого в одной точке и в одном направлении, или матрицей спектральных плотностей при анализе векторной вибрации. [c.460]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...