Вероятностные процессы

Законы некоторых неравновесных процессов можно установить и на основе использования простых вероятностных предположений о случайном поведении соответствующей системы. Поэтому наш курс начинается с описания процессов временной эволюции малой подсистемы в термостате в случае слабого взаимодействия между ними (импульсы частиц при каждом соударении испытывают малые изменения). Типичными примерами таких стохастических (вероятностных) процессов являются брауновское движение, замедление нейтронов, флуктуации в радиотехнических устройствах. [c.36]

Оптимизация системы ремонта технического обслуживания. Поддержание и восстановление работоспособности машин является сложным процессом, зависящим от многих факторов — конструкции машины, методов ее эксплуатации, организации системы ремонта и технического обслуживания, экономических факторов. Выявление рациональных методов ремонта и Т. О. свя> зано с их оптимизацией, в первую очередь, по критерию экономичности, что требует учета вероятностных процессов потери машиной работоспособности и реальных возможностей по ее восстановлению. Правильная организация системы ремонта и обслуживания может при тех же затратах значительно повысить эффективность использования сложных технических устройств и машин. [c.574]

Рис. 2. Вероятностный процесс функционирования на примере 5-участковой АЛ

Рис. 2.12, а, б, в иллюстрируют детерминированный процесс обновления множеств, когда элементы множества составляют жесткую последовательность и входят в область I и выбывают из нее в строго определенной последовательности. Однако легко себе представить недетерминированный (вероятностный) процесс обновления рассматриваемого множества шариков в отсеке I. Если шарики в области I расположены случайным образом [c.35]

Внедрение разряда в твердое тело - вероятностный процесс (см. раздел 1.2), и вероятность внедрения, зависящая от параметров импульса напряжения, конфигурации электрического поля, электрофизических свойств материала, играет роль одной из составляющих к.п.д. т ). Этот [c.121]

Теоретический закон распределения абсолютных вероятностей дискретной величины X в момент времени tk, т. е. совокупность вероятностей всех возможных значений Xj (tk), не характеризует зависимости значений х,- от значений Xi, Xg и т. д. этой же величины X в предшествующие моменты времени, т. е. основного свойства вероятностных процессов. Для того чтобы абсолютные вероятности однозначно и полностью характеризовали соответствующие цепи Маркова, они должны задаваться [c.204]

Принципиально возможен еще один подход к теоретической характеристике случайного процесса с непрерывными значениями параметра t (случайной функции с непрерывными значениями аргумента), если- представить себе все возможные разновидности единичного хода процесса (все возможные разновидности единичной непрерывной функции), совокупность которых и образует случайную функцию. Такие единичные разновидности можно назвать теоретическими вариантами процесса. Рассматривая множество всех возможных теоретических вариантов как поле вероятностей , можно для каждого из них установить вероятность (при конечном числе возможных вариантов) или плотность вероятностей (при бесконечном множестве возможных вариантов). Последние и будут тогда теоретическими характеристиками вероятностного процесса (случайной функции). Практическое использование такого рода характеристик возможно только при ограниченном числе возможных теоретических вариантов и при сравнительно простых аналитических выражениях или графических представлениях их. [c.207]

Необходим учет влияния многих факторов на действительную производительность автоматических машин и линий, что требует применения методов теории вероятностных процессов. [c.33]

Научное прогнозирование детерминированных процессов характеризуется тем, что период упреждения может быть значительным, и при этом точность прогнозирования во времени не снижается. Прм вероятностных процессах точность прогнозирования ниже. Использование при прогнозировании детерминированной и вероятностной частей позволяет прогнозированный процесс сравнить с действительным протеканием процесса и установить влияние чисто случайной составляющей Соотношение между детерминированной, вероятностной и чисто случайной составляющими зависит от уровня научного познания рассматриваемого процесса и может изменяться со временем. Научно-технический прогресс способствует увеличению влияния детерминированной части и снижению влияния других составляющих. Поэтому повышение значимости детерминированной составляющей и точности вероятностей составляющей приводит к повышению общей точности прогнозирования. [c.11]

Речной сток представляется в расчете в виде некоторой математической модели (схематизации). Природе речного стока наилучшим образом соответствует представление его в виде непрерывного вероятностного процесса [Л. 32]. [c.89]

В рядах прошлых стоковых наблюдений прослеживаются группировки маловодных и многоводных лет. Как отмечали многие авторы, образование таких группировок вполне может быть объяснено свойствами стока как вероятностного процесса и не обязательно связано с наличием в стоке периодических составляющих. [c.90]

В практических приложениях речной сток обычно представляется в виде вероятностного процесса Маркова с дискретным временем (с закрепленными временными интервалами). Длительность интервалов может быть любой — месяц, декада, пятидневка и т. п. Сравнивая результаты расчетов при разных длительностях расчетных интервалов, можно определить ту максимальную длительность интервалов, при которой погрешности от дискретизации времени будут невелики. Обоснование оптимальной длительности расчетных интервалов можно вести по ряду прошлых гидрографов на основе детерминированных расчетов. [c.90]

В последнем случае речной сток описывается вероятностным процессом с независимыми приращениями. [c.90]

Случайным (иногда — стохастическим или вероятностным) процессом называют физический процесс, который характеризуется изменяющейся во времени случайной величиной. Для различных наблюдений над случайным процессом, производимых при одинаковых условиях опыта, получают случайные сигналы выходной величины процесса, которые в каждом отдельном случае не могут быть предопределены. Для случайного процесса могут быть определены лишь функции распределения вероятно.сти значений х ых(() в различные моменты времени. Случайный процесс может быть стационарным и нестационарным, В последнем случае вероятностные характеристики процесса являются функцией времени. [c.746]

Как мы уже отмечали, при горячей деформации одновременно с упрочнением происходит термическое разупрочнение, или релаксация напряжений. Согласно сформулированному нами принципу самоорганизации, система, а в данном случае - деформируемый металл, стремится сбросить структуру, образованную во время деформации, снять деформационное упрочнение. Поскольку различные микрообъемы металла обладают различными свойствами, то релаксация напряжений является вероятностным процессом. [c.154]

Вероятностные процессы происходят под влиянием многих переменных факторов, значение которых часто неизвестно. Поэтому результаты вероятностного процесса могут принимать различные количественные значения, т. е. обнаружить рассеивание или, как говорят, вариацию, и называются случайными величинами. [c.33]

Сравнение формул (4.32) и (4.39) показывает, что описанный вероятностный процесс реализует приближенное вычисление вектора перемещений при условии, что в (4.32) может быть отброшен последний выписанный там интеграл, а в (4.39) можно пренебречь остаточным членом Длг- [c.308]

Для того чтобы изобразить диаграмму переходов, необходимо четко определить состояния конечной марковской цепи с поглощением, описывающей наш вероятностный процесс в течение фазы вхождения в связь (фазы захвата ). [c.168]

Как и в разд. 4.3, запишем состояния конечной марковской цепи с поглощением, описывающей вероятностный процесс в течение фазы вхождения в связь (с учетом ложной информации, определяемой щумами) [c.183]

Отрыв прилипших частиц как вероятностный процесс. Удаление прилипших частиц под действием внешней силы состоит из двух последовательных стадий отрыва частиц и транспортировки их за пределы поверхности. [c.27]

Отрыв прилипших частиц как вероятностный процесс. Используя ранее развитые представления (см. 3, с. 27) об отрыве частиц как о вероятностном процессе, рассмотрим удаление прилипших частиц воздушным потоком. [c.323]

Отрыв и удаление частиц с ровных поверхностей является вероятностным процессом (см. 3), а в условиях русловых процессов вероятность отрыва частиц определяется неодинаковым возвышением частиц относительно поверхности дна, различием в положении частиц, а также формой и размерами частиц. С учетом положения частиц на дне получено следующее выражение для определения лобовой силы, обусловливающей отрыв частиц [351, с. 292] [c.413]

Важнейшими характеристиками элементов комплекса системы и управления являются устойчивость системы (или частей системы) и реакция системы на внешние воздействия. Следует отметить, что внешние воздействия на некоторые элементы системы управления могут быть случайными функциями времени и исследование реакции системы управления в этом случае требует основательного знакомства с теорией вероятностных процессов. [c.92]

Вопросам перехода от разрушения отдельных волокон к макроразрушению частично посвящены работы Цвебена [280, 282], в которых анализируется вероятность разрушения ряда соседних волокон с учетом их локальных перегрузок и распределение магистральной трещины представляется в виде вероятностного процесса последовательного разрушения волокон в некоторой плоскости. [c.34]

Своеобразное значение приобрел термин спектр в связи с изучением вероятностных процессов. При нахождении статистических распределений реальных физических объектов оказывается удобным представлять результаты в виде спектра-графика. По оси абсцисс откладываются значения параметра, а по оси ординат— дискретные числа, отражающие количество событий (т. е. объектов) с заданным значением параметра. Именно такие спектры имеют обычно в виду в экспериментальной ядерной физике, когда говорят, например, о спектрах элементарных частиц. Событиями в этом случае будут зарегистрированные элементарные частицы, а измеряемым параметром — их энергия. Если по оси абсцисс откладывается энергия квантов а по оси ординат число зарегистрированных событий выражается не в цифрах абсолютного количества, а в единицах интенсивности, то такой энергетический спектр исследуемых элементарных частиц (электронов, нейтронов, протонов, альфа-частиц и т. д.), даже внешне, не отличается от частотного и оптического спектров. [c.8]

Вероятностные процессы происходят под влиянием многих переменных факторов, значение которых часто неизвестно. Поэтому результаты вероятностного процесса могут принимать различные количественные значения (т. е. обнаруживать рассеивание или, как говорят, вариацию) и называются случайными величинами. Например, наработка на отказ автомобиля или агрегата является случайной величиной и зависит от ряда факторов первоначального качества материала деталей точности и чистоты обработки деталей качества сборки автомобилей, агрегатов, механизмов качества выполнения ТО и ремонта квалификации персонала условий эксплуатации качества применяемых эксплуатационных материалов и т. д. [c.22]

В заключение этого раздела подчеркнем еще раз, что в нашем обзоре остались совершенно не обсужденными многие аспекты теории вероятностных процессов и приложения этой теории, важные для проблем управления. Это объясняется чрезвычайной обширностью соответствую- [c.232]

В настоящей работе не рассматривается нестабильная часть кинематической ошибки механизма, во-первых, потому, что это рассмотрение сводится к изучению вероятностных процессов на основе соответствующего раздела математической теории вероятностей, а, во-вторых и главным образом, ввиду обычно незначительной роли случайных, нестабильных кинематических ошибок механизма в оценке точности последнего по сравнению с ролью функциональных стабильных кинематических ошибок. [c.15]

Изучение стока как вероятностного процесса начинается с установления, к какому классу вероятностных процессов он относится. В силу ярко выраженной сезонной изменчивости речной сток относят к классу нестационарных случайных процессов. В [Л. 33, 38 обосновано, что сток является гармонизуемым (периодическим) случайным процессом, т. е. одним из более узких классов нестационарных вероятностных процессов. Признаком гармонизуемости процесса речного стока является то, что функции распределения вероятностей расходов реки для любых моментов времени внутри года являются периодическими с периодом в один год. Гармонизуемый процесс обладает свойством эргодичности, что позволяет строить функции распределения вероятностей стока на определенные календарные даты путем обработки стоковых данных нз прошлого ряда наблюдений на эти календарные даты. [c.90]

Помимо удобства выполнения водноэнергетических расчетов, переход к дискретному времени необходим еще и потому, что для описания речного стока как непрерывного вероятностного процесса имеющиеся ряды наблюдений явно недостаточны. [c.90]

Плохая воспроизводимость при определении Спит и Тцнд, большой разброс экспериментальных результатов (даже в условиях тщательного соблюдения единообразия условий эксперимента подготовки поверхности, поддержания температуры, перемешивания, состава газовой фазы и т. п.) дают основание считать пит-тинговую коррозию вероятностным процессом, в соответствии с которым появление питтингов происходит случайно во времени и пространстве с определенной частотой (следует отметить, что на практике распределение питтингов в пространстве не является строго случайным — есть места на поверхности металла, где зарождение питтингов предпочтительно, например около НВ, хотя в пределах этого множества процесс все-таки носит случайный характер, как случайно само распределение НВ). [c.99]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...