Большая Энциклопедия Нефти и Газа

Человеку любой эпохи интересно: "А сколько Иуда получил на наши деньги?" Законы Мерфи (еще...)

Метод - характеристическая функция

Cтраница 1

Метод характеристической функции ( у) чаще используется для анализа процессов, скорость которых лимитируется сопротивлением внутреннему массопереносу, поэтому и сама функция зависит от степени извлечения целевого компонента. Функцию & ( у) оказывается более удобным применять для непрерывных процессов экстрагирования.  [1]

Метод характеристических функций удобен для нахождения предельных распределений функций неограниченно возрастающего числа случайных величин.  [2]

Метод характеристических функций был разработан с большой строгостью и изяществом в замечательных трудах Гиббса ( 1876 - 1878), создателя непревзойденной до сих пор системы термодинамики.  [3]

Метод характеристических функций был разработан с большой строгостью и изяществом в замечательных трудах Гиббса ( 1876 - 1878) и независимо от него, но менее полно и в менее общей форме несколько позже - Гельмго льт-цом и Плавком. Эгот метод требует довольно длительных предварительных вычислений н кажется начинающим несколько сложным, но в конечном счете он приводит к очень простым основным уравнениям, из которых разнообразные термодинамические соотношения мо. Его преимущества перед методом циклбв особенно убедительно проявляются при решении сравнительно сложных термодинамических задач. Многие курсы термодинамики построены целиком на методе Гиббса в тех или других вариантах, пользуясь циклом лишь для получения основного уравнения второго начала.  [4]

Метод характеристических функций ( или метод термодинамических потенциалов), разработанный Гиббсом, состоит в том, что на основании объединенного уравнения первого и второго законов термодинамики, для термодинамической системы при различных условиях вводят некоторые функции состояния, так называемые характеристические функции, дифференциалы которых обладают свойствами полных дифференциалов. При использовании этих функций или их частных производных удается получить необходимые для анализа термодинамические зависимости.  [5]

Метод характеристических функций удобен для нахождения предельных распределений функций неограниченно возрастающего числа случайных величин. Мы применим его для доказательства простейшей предельной теоремы.  [6]

Метод характеристических функций, или метод термодинамических потенциалов, основан на определении минимума или максимума характеристических функций. Конкретным примером использования этого метода является вывод закона действия масс ( гл.  [7]

Метод характеристических функций, предложенный в свое время Гиббсом, в настоящее время представляет собой мощное орудие исследования, используемое физиками и химиками.  [8]

Метод характеристических функций широко распространен и наиболее часто употребляется в химической термодинамике и термодинамике гетерогенных систем.  [9]

Метод характеристических функций является одним из основных средств аналитического аппарата теории вероятностей.  [10]

Метод характеристических функций является одним из основных средств аналитического аппарата теории вероятностей.  [11]

Использование метода характеристических функций заключается в следующем.  [12]

Равномерная плотность распределения вероятности результата измерения ( 7 и плотность распределения вероятности композиции двух ( 2 и трех ( 3 таких законов распределения вероятности ( а - при Q 0. б - при Q 0 5 размахом является трапецеидальный закон. Это обстоятельство часто используется при учете дефицита информации. Рассматривая произведение большого числа характеристических функций, можно убедиться в том, что независимо от пида сомножителей оно стремится к характеристической функции, соответствующей нормальному закону распределения вероятности. Это фундаментальное положение носит название центральной предельной теоремы. На 61 видно, как быстро нормализуется композиция одинаковых равномерных законов распределения вероятности. При числе слагаемых больше 4 - х уже можно считать, что она практически подчиняется нормальному закону.  [13]

Пользуясь методом характеристических функций, можно показать, что композицией одинаковых равномерных законов распределения вероятности, которым подчиняются два независимых результата измерений, является треугольный закон ( рис. 61), называемый законом распределения вероятности Симпсона.  [14]

Равномерная плотность распределения вероятности результата измерения ( / и плотность распределения вероятности композиции двух ( 2 и трех ( 3 таких законов распределения вероятности ( а - при 2 0. б - при Q 0 5 размахом является трапецеидальный закон. Это обстоятельство часто используется при учете дефицита информации. Рассматривая произведение большого числа характеристических функций, можно убедиться в том, что независимо от вида сомножителей оно стремится к характеристической функции, соответствующей нормальному закону распределения вероятности. Это фундаментальное положение носит название центральной предельной теоремы. На 61 видно, как быстро нормализуется композиция одинаковых равномерных законов распределения вероятности. - При числе слагаемых больше 4 - х уже можно считать, что она практически подчиняется нормальному закону.  [15]

Страницы:      1    2    3