Набор - вероятность
Cтраница 1
Набор вероятностей ( 3) называется биномиальным распределением. Найдем k, при котором вероятность Рп ( k) максимальна, то есть вычислим наиболее вероятное число успехов. [1]
Набор вероятностей ( 4) называется геометрическим распределением. [2]
Набор вероятностей ( 7) называется гипергеометрическим распределением. Это распределение часто используется при решении некоторых задач. [3]
Этот набор вероятностей называется распределением Бернулли. [4]
Существуют ли наборы вероятностей, отличные от Р, для которых почти равномерный двоичный код является кодом с минимальной избыточностью. [5]
Эти векторы или наборы вероятностей выбора чистых стратегий называются смешанными стратегиями игроков. [6]
В процессе преобразования набора вероятностей неоднозначность может возникнуть при упорядочении вероятностей по невозрастанию. Если набор содержит г вероятностей, то разместить сумму наименьших двух вероятностей среди оставшихся г - 2 можно не более чем г - 1 способами. В процессе сопоставления вероятностям кодовых слов на каждом шаге имеется две возможности. [7]
Для заданного q указать набор вероятностей Р, при котором существует g - ичный префиксный код с заданным набором длин кодовых слов L, являющийся ( Р, q) - оптимальным. [8]
Из (6.7.24) следует, что набор вероятностей тех или иных значений числа п молекул вещества X представляет собой геометрическую прогрессию. [9]
Каждая строка такой матрицы представляет собой набор вероятностей всех возможных переходов из выбранного состояния. Так как эти переходы образуют полную группу событий, то сумма вероятностей в каждой строке всегда должна быть равна единице. Матрицы такого типа называются стохастическими. Если значения Pti ( k) не зависят от времени, то такие вероятности перехода называются стационарными, а соответствующая цепь Маркова - однородной или цепью со стационарными вероятностями переходов. [10]
Следовательно, скорость, достигаемая для этого набора вероятностей перехода, равна С, и так как эта скорость не может быть превышена, то она и является максимальной. [11]
В процессе расчетов методом оврагов мы нашли несколько наборов вероятностей переходов, одинаково хорошо согласующихся с экспериментом. [12]
P ( v -, Vj - v /, v i) определяется набор вероятностей перехода системы из данного состояния в другие, отличающиеся скоростями двух частиц. [13]
 |
Турбидиметрические кри-вые полимеров до ( 1, 8, 9 и после (., 8, 9 прогревания. [14] |
С другой стороны, вероятность образования циклической структуры меняется от поколения к поколению ( см. рис. 3), поэтому набор вероятностей будет зависеть от номера поколения, а значит, не выполнены условия применимости теории. Поэтому пользоваться методом ветвящихся процессов можно только в первом приближении, не учитывая зависимости вероятности образования цикла от его длины. [15]
Страницы: 1 2 3