Гауссовская модель

Cтраница 1

Гауссовские модели не ограничены числом совместно рассматриваемых взаимосвязанных значений случайной функции, но отражают лишь две важнейшие характеристики случайности этих значений - средние значения и средние отклонения от этих средних значений. [1]

Выброс газообразных, веществ в атмосферу. [2]

Гауссовские модели свое название получили от известного распределения Гаусса, которое лежит в основе математического описания пространственно-временного изменения концентрации газа. Для решения уравнений гауссовских моделей используются эмпирические коэффициенты, описывающие атмосферную турбулентность. [3]

В гауссовской модели рассеяние примеси в поперечных к среднему потоку направлениях ( горизонтальном и вертикальном) описывается на заданном расстоянии гауссовской плотностью вероятности. Модель позволяет определить осреднен-ные во времени значения q ( t) в факеле примеси, вытянутом по направлению средней скорости ветра. [4]

Для обобщенной гауссовской модели К ( т) / ( 2 ( т) / C ( t) процессы X ( t), Y ( t) являются некоррелированными, гауссовскими и стационарными. [5]

Для обобщенной гауссовской модели канала К ( г) К2 ( т) К ( т) процессы X ( t), Y ( t) являются некоррелированными, гауссов-гкими и стационарными. [6]

Все рассмотренные ранее гауссовские модели являются частными случаями этой модели общего вида. [7]

Следовательно, обобщенная гауссовская модель однолучевого канала с замираниями является наиболее общей, частными видами этой модели служат обобщенная релеевская модель и релеевская модель. [8]

Важно помнить, что гауссовская модель случайного явления содержит сведения только о средних значениях и средних отклонениях от этих средних значений описываемого реального явления и не отражает другие его особенности. Для решения многих технологических задач указанных сведений достаточно. Однако во многих случаях проявляется и ограниченность, недостаточность такого неполного описания реальных явлений. Например, если при различных режимах работы технологического оборудования одинаковые средние отклонения отражают в одном случае частые незначительные флуктуации около номинальных значений, а в другом - те же средние отклонения отражают относительно редкие, но значительно отличающиеся от номинала выбросы, использование только гауссовской модели скрывает существенное различие описываемых режимов. [9]

В зависимости от значений характеристик различают обобщенную гауссовскую модель, обобщенную релеевскую модель и релеевскую модель однолучевого канала с замираниями. [10]

Выброс газообразных, веществ в атмосферу. [11]

Однако поведение реального выброса намного сложнее, чем предполагается в гауссовских моделях. На начальной стадии выброса существенную роль играют течение и плотность выбрасываемого вещества. [12]

Использования методов численного моделирования позволяют учесть рельеф местности и наличие застройки, что не могут учесть гауссовские модели и модели рассеивания. Метод численного моделирования наиболее сложный - но перспективный подход для решения задач связанных с моделированием процесса рассеивания газообразных веществ. [13]

Падение цен на 22.6 % 19 октября 1987 и отскок на 9.7 % 21 октября 1987 -аномальны: они не должны происходить согласно стандартной Гауссовской модели. Они, по существу, невозможны. Тот факт, что они произошли, говорит нам, что РЫНОК может значительно отклоняться от нормы. [14]

Падение цен на 22.6 % 19 октября 1987 и отскок на 9.7 % 21 октября 1987 -аномапьны: они не должны происходить согласно стандартной Гауссовской модели. Они, по существу, невозможны. Тот факт, что они произошли, говорит нам, что РЫНОК может значительно отклоняться от нормы. [15]

Страницы: 1 2