У-поток центральная предельная теорема

Простейший поток событий обладает свойствами стационарности, отсутствия последействия и ординарности. Простейший поток играет особую роль среди потоков событий. Суммирование (взаимное наложение) большого числа независимых стационарных, ординарных потоков практически с любым последействием дает поток, сколь угодно близкий к простейшему. Условия, которые должны для этого соблюдаться, аналогичны условиям центральной предельной теоремы каждое слагаемое должно оказывать на сумму сравнительно малое влияние. [c.73]

Из приведенных соотношений следует, что для нормального закона равен нулю первый момент, а коэффициенты асимметрии (третий момент) и эксцесса (четвертый момент) равны нулю и трем соответственно. Действительно, первые измерения пульсаций скорости в турбулентном потоке за решеткой, являющимся хорошим аналогом однородной турбулентности, показали, что экспериментальные точки хорошо согласуются с кривой нормального закона распределения, а измеренные Таунсендом [102] коэффициенты асимметрии и эксцесса дали в согласии с теорией значения = = О и Ш4 = 3, 0. Эти результаты были получены для компонент скорости 1, 2, 3 на различных стадиях вырождения и при различных числах Рейнольдса. Полученные результаты имели ясный физический смысл. Поле турбулентных пульсаций связано уравнениями Навье-Стокса. Следовательно, скорость в любой точке потока обусловлена всем полем случайных скоростей в пространстве, окружающем эту точку. Другими словами, пульсация скорости в данной точке есть результат совместного влияния на нее множества случайных пульсаций во всех прочих областях поля. А это ситуация, при которой справедлива центральная предельная теорема Ляпунова, согласно которой случайные процессы, формирующиеся под воздействием большого или бесконечно большого числа независимых или линейно связанных факторов, имеют нормальный закон распределения. Однако более детальный анализ обнаружил, что эта похожесть на нормальный процесс не полная, а применимость центральной предельной теоремы возможна лишь с определенными оговорками. Так, дальнейшее изучение механизма турбулентности показало, что случайные воздействия, [c.124]

Замечание П12.6. Поскольку та часть времени, которую точка эргодической системы проводит в области Л, пропорциональна мере этой области, естественно поинтересоваться величиной дисперсии. Некоторые результаты получил Синай [1]. Например, пусть (ТхХ , /х, (рг) — геодезический поток на компактной поверхности V отрицательной кривизны, А — область многообразия ТхУ, ограниченная кусочно дифференцируемой поверхностью. Тогда разность между средним временем, которое точка (ргх проводит в области А, и мерой области А распределена по закону Гаусса и удовлетворяет центральной предельной теореме [c.135]

Центральная предельная теорема для геодезических потоков на многообразиях постоянной отрицательной кривизны. Докл. АН СССР, 1960, 133, с. 1303-1306. [c.276]

Усредним это выражение. Очевидно, что при распространении плоской волны в неограниченном пространстве, не обладаюш ем поглощением, плотность потока энергии должна сохраняться, т. е. должно выполняться соотношение (YT ) = onst. Так как случайные величины х и Re [Ф —<Фа>] стоят под знаком экспоненты, то для выполнения операции усреднения необходимо знать закон распределения вероятностей этих величин. Величина х-как было установлено выше, выражается при помощи интеграла от случайной величины е . В случае, если расстояние L значительно превышает радиус корреляции Lo флуктуаций е, в силу центральной предельной теоремы теории вероятностей закон распределения X приближается к нормальному ). [c.330]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...