Матрица автокорреляционная

Этот вопрос решался в настоящем исследовании, поскольку для этого имелась соответствующая информация (средние профили и автокорреляционные матрицы большого порядка) и условия для ее оптимального преобразования, так как вариации термодинамических параметров на различных уровнях атмосферы существенно коррелированы между собой и, следовательно, число их независимых значений на разных высотах ограничено. Эта особенность в поведении вертикальных корреляционных функций и позволяет дать достаточно полную оценку высотного распределения метеорологической величины по данным лишь небольшого числа уровней. [c.64]

Модельные автокорреляционные матрицы озона, приведенные в табл. 7—9 приложения, сохраняют все характерные черты, выявленные нами по данным станций (см. п. 4.3). [c.180]

В корреляционной матрице диагональные элементы — автокорреляционные функции, остальные элементы — функции взаимной корреляции. Нормируя элементы корреляционной матрицы, получим матрицу коэффициентов корреляции 1 [(Ми М2). [c.19]

КОРРЕЛЯЦИОННАЯ ФУНКЦИЯ случайного процесса X (i), ifr —ф-ция В s, г) = М[Х( ) — --MX(s)l [Х(0-МХ(г)] +, t T, (здесь MX (f) - первый момент процесса, означает комплексное сопряжение предполагается, что М X (() <оо]. В случае векторного процесса X, (i) 7Li К. ф. иаз. корреляционная матрица (. , 0=l B,7(s, г) у=н где Bijis, г) = М[ХЛ )-МХ,(.)1[Ху(()-МХу(0] -взаимная К. ф. процессов X, и X/, Вц наз. иногда автокорреляционной функцией. Характеристич. свойство К. ф.— её положит, определённость для любых t ,. . ., и комплекс- [c.466]

Подобный вертикальный ход первого собственного вектора влажности обусловлен, как и следовало ожидать, особенностями автокорреляционной функции Гдд (ро, pj), которая положительна во всем рассматриваемом слое тропосферы (до уровня 400 гПа) и уменьшается по величине по мере удаления коррелируемых уровней друг от друга. Кроме того, вид вектора Р существенным образом зависит от турбулентного перемешивания воздуха по вертикали. Поэтому не случайно, что основные колебания его компонент отмечаются в основном в нижней тропосфере, т. е. в слое максимального перемешивания воздушных масс [7]. Второй и третий собственные векторы матрицы SggW (см., например, [21]) также характеризуются значительной устойчивостью, свойства их мало зависят от сезона и физико-географических условий. [c.134]

Для анализа рассматриваемых моделей воспользуемся данными [32], а также другими статистическими материалами, полученными нами и содержащими статистические параметры (вертикальные профили средних значений температуры автокорреляционные матрицы р/) и собственные ортонорми- [c.203]

Таблицы 1—3 содержат для среднезональных моделей средние значения температуры (первая и предпоследняя строки) и ее стандартные отклонения (вторая и последняя строки), представленные в °С и рассчитанные для зимы и лета с точностью до 0,1 °С. Здесь же приведены нормированные автокорреляционные матрицы Rtt pi, Р/), элементы которых (коэффициенты корреляции) определены с точностью до 0,001, причем они условно увеличены в 10 раза. Каждая таблица состоит из двух совмещенных треугольных матриц. При этом правый треугольник (выше главной диагонали) содержит коэффициенты корреляции (ги ри Рз))у определенные для зимы, а левый треугольник (ниже главной диагонали)—коэффициенты корреляции, полученные для лета (последние следует читать сверху вниз). [c.220]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...