Одномерная функция распределени

ОДНОМЕРНАЯ ФУНКЦИЯ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ [c.41]

ОДНОМЕРНАЯ ФУНКЦИЯ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ 43 [c.43]

Одномерная функция распределения 39 [c.294]

Хля определения одномерной функции распределения w х, t) координаты X t) (i = 1), удовлетворяющей уравнению [c.162]

Одномерную функцию распределения амплитуды w (Л,) определяем из уравнения ФПК (3.47), которое удобно записать в форме [c.187]

Уравнение ФПК для одномерной функции распределения амплитуды [c.261]

Оценки для функции распределения и плотности вероятности. Используя /V значений реализации последовательности и , оценки для одномерной функции распределения F (и) и одномерной плотности вероятности р (и) могут быть получены по формулам [c.297]

Вначале определим одномерные функции распределения процесса и его первых двух производных по известным моментам их распределений [c.21]

Для определения одномерной функции распределения ш(х, t) координаты х 1) (1=1), удовлетворяющей уравнению [c.33]

Одномерная функция распределения амплитуды ш(Л,) определяется из уравнения Фоккера—Планка—Колмогорова [c.171]

Согласно (7.11), эту структуру можно описать с помощью распределения электронной плотности отдельных пакетов ро(г) и одномерной функции распределения d z), причем набор дельта-функций дает положения соответствующих эквивалентных точек отсчета в пределах пакетов [c.163]

И, следовательно, pi = p i = (Я) [i — (Я)], где Fi (Я) — одномерная функция распределения ( ) рассматриваемого стационарного процесса ( ) при = Я. Поскольку в данном случае [c.104]

Для нормального стационарного случайного процесса одномерная функция распределения f (т) определяется по формуле (IV. 18) с параметрами т и а., которые находятся по формулам (IV.28) и (IV.29). [c.91]

Поскольку для стационарного случайного процесса одномерная функция распределения не зависит от времени и от координаты начала отсчета, справедливо соотношение (x , t) = Wi (x + Ax, t + r) = (x, — Лх, i - x). Для нестационарного во времени процесса [c.6]

Иногда используется одномерная функция распределения случайной функции. Она представляет собой закон распределения случайной величины, являющейся совокупностью значений случайной функции при фиксированном 1 = и, выраженный в функции времени. Аналогично можно ввести в рассмотрение двумерные и т-мерные законы распределения. Практическое использование их пока весьма ограничено. [c.274]

Теорию колебаний одномерной цепочки можно обобщить на трехмерный случай, что позволяет определить функцию распределения частот спектра колебаний атомной решетки. [c.200]

Выражение (8.50) показывает, что пластину мы рассматриваем в направлении оси х как дискретную систему с N степенями свободы, каждая из которых характеризуется своей линией прогиба f j, а в направлении оси у — как систему континуальную, обладающую бесконечным числом степеней свободы. Если сравнить (8.50) и (8.35), то можно сказать, что величины Yj играют роль обобщенных перемещений, являющихся не константами, а одномерными функциями координаты у. Выражения У j (у) называют обобщенными прогибами, а fj x) — функциями поперечного распределения прогибов. [c.255]

В релятивистской плазме наряду с теми колебаниями, которые были нами рассмотрены (так называемые ленгмюровские колебания), возможны также колебания с законом дисперсии, похожим на закон дисперсии звуковых волн в нейтральном газе . На существование таких колебаний указывал А. А. Власов. В нерелятивистской плазме ввиду сильного затухания Ландау этот тип колебаний существовать не может. Однако такие колебания возможны в ультрарелятивистской плазме, одномерной к тепловому разбросу скоростей, которое реализуется в сильном внешнем магнитном поле. В трехмерной плазме колебания такого типа невозможны. Таким образом, вибрационные свойства релятивистской плазмы существенно зависят от анизотропии функции распределения в пространстве скоростей. [c.134]

Одномерная функция плотности распределения вероятностей [c.39]

ЭТИ качественные из-менения можно описать количественно. Ниже приводятся наиболее употребительные характеристики, используемые для онисания одномерных функций плотности распределения вероятностей п их свойств [181, 197]. [c.40]

Общие свойства. Двумерная функция распределения Р(ж1,Х2) двух акустических случайных процессов (сигналов) i(f) и определяется как вероятность того, что амплитуды сигналов не превышают значений Xi и Х2 i(0 < i, г(0 < Жг. Двумерная функция плотности распределения вероятностей равна производной от функции распределения р х, X2)=d P xi, х2),1дх дх2. Связь между этими функциями и соответствующими одномерными функциями плотности распределения р х ) и pz Xi) задается следующими формулами [c.52]

Описание двумерных функций плотности распределения с помощью количественных характеристик — гораздо более трудная задача, чем описание одномерных функций. Некоторые из характеристик, как, например, медиана, при переходе к двумерным п многомерным функциям плотности распределения теряют свою простоту и наглядность. Наиболее надежным способом их описания является вычисление моментов распределения, и в особенности первых моментов, имеющих ясный физический смысл. [c.54]

Сущность метода, идея которого принадлежит В. К. Чичинадзе [5.24], заключается в преобразовании оптимизируемой функции с помощью равномерно распределенной случайной выборки точек в многомерном пространстве параметров в монотонно убывающую одномерную функцию, нулевое значение которой соответствует величине глобального экстремума. Такой подход позволяет с достаточной точностью предсказать значение [c.203]

При действии аддитивных (t) S-коррелированных случайных процессов, у которых первые и вторые моменты являются бесконечно малыми приращениями времени первого порядка, а моменты третьего и более высокого порядков являются бесконечно малыми величинами высшего порядка этого прираш,ения, фазовые координаты системы (t) являются компонентами марковского векторного процесса х = Xi, i = 1, 2,. . ., m. Поэтому полное описание динамических систем вида (3.28) в статистическом смысле можно дать либо на основе уравнений ФПК относительно одномерной функции плотности распределения вероятностей перехода w х, f) [c.159]

П. А, Картвелишвили [Л, 38] рекомендует использовать метод Монте-Карло также для определения числа звеньев а в марковском процессе. Берутся разные а, строятся функции перехода и на основе последних производится розыгрыш методом Монте-Карло. Далее по искусственно смоделированному ряду строятся безусловные одномерные функции распределения расходов в разные временные интервалы. Решением будет то минимальное а, при котором последние функции будут практически совпадать с эмпирическими функциями, построенными по исходному стоковому ряду. На основе [c.95]

Подставляя функцию L = в (5.26), получаем следующую одномерную функцию распределения случайной вeл Iчины Of [c.73]

При сравнительной оценке неадаптированного и адаптированного оптимальных приемников. имеют место два экстремальных состояния знания — либо иа,рамет.р оигнала (.например, средняя мощность) описывается одномерной функцией распределения, л.ибо параметр известен точно. Последняя ситуация сводит первоначальное распределение к сингулярному распределению типа дельта-функции. и является верхней границей знания для любого типа адаптивной систе..мы. [c.98]

Напомним, что наиболее распространенной характеристикой любой случайной величины X, полностью описывающей ее с вероятностной точки зрения, является функция распределения р(х)> под которой понимается вероятность события Х<х, где х—некоторое текущее значение случайной величины. Функция р х) — =р Х<х) называется одномерной функцией распределения случайной величины. Производная х) от этой функции р х) называется одномерной плотностью вероятности распределения случайной величины х. Она характеризует вероятность того, что у лучайная величина окажется расположенной в пределах от х до х+Дх. Зависимости р х) и W х) определяют закон распределения случайной величины х. Применительно к СЗВ случайными величинами являются мгновенные значения напряжения и или значения звукового давления рзв, а также уровни N3 или N3- [c.37]

Рассмотренные в гл. I одномерные уравнения движения, сплошности и энергии двухфазного потока не замкнуты вследствие отсутствия уравнений межфазного взаимодействия, определяющих функцию распределения фаз ф. Как уже было показано в предыдущих главах при рассмотрении достаточно медленных течений, для замыкания необходимо иметь или иекоторые эмпирические связи или математические схемы-модели, позволяющие производить соответствующие расчеты и затем сопоставлять их с экспериментом. [c.264]

При заданных граничных условиях коэффициент теплоотдачи а одинаков для всех точек поверхности пластины. Изменение температуры происходит только в одном направлении х, в двух других направлениях температура не изменяется dtldy=dtldz=0), следовательно, в пространстве задача является одномерной. Начальное распределение температуры задано некоторой функцией i(.x, 0) = =f x). Охлаждение происходит в среде с постоянной температурой /ж= onst. На обеих поверхностях отвод теплоты осуществляется при постоянном во времени коэффициенте теплоотдачи. Отсчет температуры пластины для любого момента времени будем вести от температуры окружающей среды, т. е. t— [c.76]

Рассмотрим подробнее, как изменяется одномерная функция плотности распределения вероятностей сигнала при его прохош- [c.50]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...