Одномерная плотность

Cтраница 3

Анализ зависимостей, приведенных в табл. 3 - 2, показывает, что значение характеристик надежности изделий существенно зависит не только от параметров1 ат, Ьт, ст, аа, Ь0, с0, но и от их знака. Yn, tn) к одномерной плотности ф ( Y, t), не учитывающей зависимости между значениями случайной функции в различные моменты времени t, то некоторые из свойств функции распределения могут удовлетворяться не всегда. [31]

В этом случае также наблюдаются прямые или непрямые переходы. Последние связаны с сингулярностями в одномерной плотности состояний зоны проводимости. Прямые переходы исследуют, подгоняя параболу свободных электронов с дном, находящимся при подгоночной энергии EQ, к начальному состоянию. Эта парабола после сложения с приведенной зоной определяет возможные значения k для заданного значения k, подчиняющегося закону сохранения. Вследствие сложения расширенной и приведенной зон, величины k не определяются однозначно: различные возможные значения соответствуют различным векторам обратной решетки G, т.е. обратным конусам Махана. Как правило, преимущественно возбуждается первичный конус ( Cry 0), что используется для упрощения анализа спектров. [32]

Плотности распределения большей размерности определяют как произведение одномерных плотностей. [33]

Однако строгое решение задач с использованием и-мерных харак-теристик ( при и 2) часто связано с практически непреодолимыми математическими трудностями. Для решения многих задач надежности достаточно знать одномерную плотность распределения. Эта плотность позволяет связать характеристики случайного процесса Y ( t) с характеристиками надежности путем определения, прежде всего, плотности распределения Д /) времени пресечения случайным процессом установленных допустимых границ. [34]

Типа L / SI Д USt ( и), если на вход операции одновременно должны быть поданы один или несколько разнородных входящих с заданным совместным распределением вероятностей разнородных количеств упомянутых входящих. Если же разнородные входы независимы, то должны быть заданы одномерные плотности распределения вероятностей однородных количеств ( применяемости) или их средние величины. [35]

Вычисление стационарного значения двумерной плотности распределения амплитуды и фазы не встречает затруднений. Для практических расчетов вполне достаточно знать стационарное и нестационарное значение одномерной плотности распределения амплитуды. [36]

Вычисление стационарного значения двумерной плотности; распределения амплитуды и фазы не встречает затруднений. Для практических расчетов вполне достаточно знать стационарное и нестационарное значение одномерной плотности распределения амплитуды. [37]

Для полного описания случайного процесса требуется знание многомерной плотности вероятности. Однако, ввиду сложности оперирования с этой функцией, часто приходится ограничиваться заданием лишь одномерной плотности p ( s), а также автокорреляционной функции I) S ( T) случайного процесса. Характер этих изменений зависит как от типа случайного процесса, так и от вида системы. [38]

Для случайных величин, совместное распределение которых нормально, верно и обратное утверждение. Действительно, если р 0, то плотность распределения ( 1) представляется в виде произведения одномерных плотностей. [39]

При использовании реальных е-характеристик элементов учитывается действие всех первичных факторов эксплуатации, поэтому для практических целей можно взаимной корреляцией между параметрами системы пренебречь. Тогда многомерная плотность распределения вероятностей события, заключающегося в пребывании всей совокупности параметров комплекса в поле допусков, может быть определена как произведение одномерных плотностей распределений, относящихся к каждому из этих параметров. [40]

Сопоставив соотношения (11.72) и (11.61), приходим к выводу, что если в качестве f ( со) принять нормированный энергетический спектр заданного процесса 5 ( со) S ( co) / s2, а величину а считать случайной с произвольным законом распределения и вторым моментом М [ а2 ] - 2s2, то квазислучайный процесс (11.54), определяемый двумя случайными величинами а и со, можно будет считать построенным с точностью до воспроизведения его корреляционной функции. Для этого необходимо, чтобы не только одномерная плотность распределения была гауссовской, но и распределения любой кратности ( n - мерные распределения) также были гауссовскими. [41]

Хроматическая диаграмма Джадда с треугольником воспроизводимых цветов для кинескопа 59ЛКЗЦ. [42]

В различных областях хроматической диаграммы пороги цветоразличения выражаются отрезками различной длины, и путь перехода от одной цв етности к другой, содержащий наименьшее число таких порогов, не является прямолинейным. Исходя из этого наиболее предпочтительным расположением резонансных элементов является последовательность, которая приведена на рис. 5.15, а именно G - B - R - G. Строгое задание динамического диапазона предполагает знание априорной одномерной плотности распределения исследуемого параметра. [43]

Страницы: 1 2 3