Cтраница 3
Для облегчения статистического описания частотных характеристик текста составлены вспомогательный алгоритм и программа, результатами которой являются таблица распределения частот, график Ципфа и параметры кривой Ципфа. [31]
Почему при статистическом описании химических равновесий не нужно знать теплоемкости реагентов и их температурную зависимость. [32]
Используемое в теории статистическое описание требует отказа от индивидуализации элементов ансамбля. При этом, однако, теряется возможность исследования многих физиологических свойств биологических систем, которые, как правило, весьма ге-терогенны. Их биологические функции существенно зависят от состава и пространственного расположения отдельных элементов, между которыми действуют весьма разнообразные силы. [33]
В этом случае статистическое описание позволяет получить полное описание процесса. Если известны моменты второго порядка и известно, что процесс является гауссовским, го можно определить моменты более высокого порядка. Однако следует подчеркнуть, что знание того, что шум является гауссовским, не дает само по себе какой-либо информации относительно моментов второго порядка, и наоборот. В самом деле, гауссовский шум может быть стационарным или нестационарным; он может быть белым или иметь другое автокорреляционное поведение. Аналогично знание корреляционного поведения не дает ответа на вопрос, является ли шум гауссовским или не является таковым. И наконец, следует подчеркнуть, что, хотя во многих физических процессах шум может рассматриваться как гауссовский, это никоим образом не становится универсальным и часто встречаются другие распределения. [34]
Ясно, что статистическое описание таких полимеров с учетом их тактичности совершенно идентично описанию рассмотренных перед этим полимеров типа винилиденфторида, имеющих элементарные звенья вида - СН2 - GXX - с учетом типа присоединения последних друг к другу. [35]
В частности, статистическое описание с введением вероятностей и усреднением по распределениям вероятностей лучше соответствуют описанию объектов, составленных из очень большого числа атомов. Если число атомов уменьшать, то на фоне вероятностного описания, которое не теряет своего усредненного по многим однотипным процессам смысла, начинают выступать и играть все большую роль индивидуальные процессы. Их можно назвать флуктуациями, и далее можно довольно произвольно выбирать степень детализации их описания. [36]
Заметим, что статистическое описание распределения локальных отклонений отражающих поверхностей не следует рассматривать как универсальное, ибо оно целесообразно лишь на начальных этапах проектирования систем КСИ. [37]
Дан анализ возможностей статистического описания пористых сред, не опирающегося на какие-либо геометрические модели пор; рассмотрены типы пористых систем ( системы сложения и системы роста), приведена общая характеристика статистического описания пористости, рассмотрены методы случайных функций и молекулярных аналогий. [38]
Будучи первым опытом чисто статистического описания поли-меризационных механизмов, книга не претендует на полноту охвата литературного материала; как правило, цитируются лишь те работы, которые необходимы для формулирования основных принципов статистической теории полимеризации. [39]
Рассмотрим теперь задачу статистического описания диффузии пассивной примеси в случайном поле скоростей. [40]
Общий подход к статистическому описанию закономерностей систем, охватывающий их разные свойства, дан Гиббсом в виде канонического ансамбля. [41]
Было показано, что статистическое описание такой системы возможно в том случае, если можно выразить ее общее поведение через функции распределения. [42]
Допустим, что имеется статистическое описание ( математическая модель) некоторого источника сообщений. Требуется определить наименьшее количество двоичных символов, которые необходимы-для того, чтобы указать последовательность сообщений, порожденных источником. При этом может быть задана некоторая функция качества и требоваться указание сообщений с заданной величиной ошибки. [43]
Допустим, что имеется статистическое описание ( математическая модель) некоторого канала связи. Требуется определить наибольшую возможную скорость передачи по такому каналу при условии, что вероятность ошибки ограничена сверху некоторым достаточно малым числом. [44]
Физически более обоснованным является статистическое описание рассеяния примеси под действием турбулентных пульсаций. Второй способ - использование полуэмпирического уравнения турбулентной диффузии - широко применяемый для различных практических расчетов. В этих же работах показано, в какой степени результаты, полученные с помощью той или иной теоретической модели, тождественны. Отмечены преимущества и недостатки тех или иных подходов. С практической точки зрения во многих случаях результаты численных расчетов различаются в меньшей степени, чем наблюдаемые в природных условиях колебания экспериментальных данных по определению концентрации, импульса концентрации и плотности отложений. Кроме того, функциональные зависимости перечисленных выше характеристик, получаемые тем или иным методом, всегда содержат несколько параметров, значения которых определяются из эксперимента. Поэтому выбор расчетной схемы в конечном счете обусловлен целью поставленных задач. [45]