Определение - плотность - вероятность
Cтраница 1
 |
График функции D ( q, учитывающей эффективное напряжение флуктуации. [1] |
Определение плотности вероятности р ( внч) флуктуации на выходе НЧ тракта оказывается простым лишь при сильном сигнале ( / г З), когда входные флуктуации распределены почти нормально. [2]
Определение плотности вероятности или характеристической функции вектора фазовых координат полностью решает задачу вероятностного анализа систем, поскольку могут быть вычислены любые статистические критерии качества, характеризующие свойства системы. [3]
Из определения плотности вероятности t) и соотношения (4.18), выражающего закон сохранения энергии, очевидно, что t) ( д 0; ц, м, и) есть дельта-функция. Это следует из того факта, что при данных начальной и конечной летаргиях рассеянного нейтрона существует только один угол, на который может произойти рассеяние. [4]
Оценка достоверности результатов определения плотности вероятности АЭ в целом затруднительна из-за отсутствующего в большинстве случаев полного описания условий измерений. Часто авторы не отделяют непрерывную АЭ от дискретной, тогда как функции, отображающие то, что называют распределением амплитуд, имеют, как уже указывалось, различный физический смысл для двух видов АЭ. Не указывается ( зачастую не определяется) истинная полоса пропускания, зависящая не только от обычно указываемой полосы пропускания усилителя, но и от режима работы преобразователей, в основном и определяющих эту полосу. Ни с чем не соотносится уровень дискриминации, вследствие чего трудно судить о возможном виде распределения малых амплитуд. Наконец, часто даже не указывают, какой режим счета сигналов - додетекторный или последетекторный осуществляется. Об этом можно догадаться далеко не всегда. [5]
Соотношение (3.62) является определением плотности вероятности распределения спиновых пакетов или функции распределения. [6]
Поставим задачу об определении плотности вероятности р ( х) на основе принципа максимума энтропии. [7]
Таким образом приближенно решается задача определения плотности вероятности любой координаты нелинейной системы для текущего момента времени при произвольном начальном распределении. [8]
Построение приближенного решения, в том числе и определение плотности вероятности р ( и), описано в предыдущих главах. [9]
Приведенное определение, по сути дела, повторяет определение плотности вероятности случайной величины. Рассмотрим, например, простой случайный опыт. [10]
Способ нахождения интересующих нас одномерных функций распределения основан на определении плотности вероятности попадания конца случайного вектора на плоскости х, jy в произвольную точку этой плоскости. [11]
Эти результаты используются затем для решения чисто практической задачи - разработки простого приближенного метода определения плотности вероятностей концентрации и коэффициента перемежаемости в струях. [12]
Уравнение Колмогорова - Чепмена в форме (2.71) - это общее соотношение, справедливое для любого марковского процесса. Его практически нельзя использовать для определения плотности вероятности перехода Р ( х, f; x, t) без дополнительной информации о характере исследуемого процесса. В задачах о прохождении частиц через вещество такой информацией являются данные о сечениях и коэффициентах взаимодействия. [13]
 |
Пример получения экстраполированных значений. [14] |
Системы MathCAD Pro предоставляют широкие возможности для решения широкого круга задач, которые относятся к теории вероятностей и математической статистике, исследованию стохастических систем, анализу случайных процессов и сигналов. Этот класс задач включает как анализ законов распределения, вычисление вероятностей успеха испытаний, определение плотностей вероятностей и функций распределения, так и использование массивов данных, полученных путем наблюдений, для получения оценок числовых характеристик распределений ( математических ожиданий, дисперсий, квантилей, коэффициентов корреляции и проч. [15]
Страницы: 1 2