Cтраница 2
Во втором периоде кривая суммарной добычи газа также описывается экспоненциальной моделью с положительным показателем степени при экспоненте. [16]
Соответственно этому кривая, как уже говорилось, описывается экспоненциальной моделью с положительным показателем степени. [17]
Во втором периоде кривая суммарной добычи газа также описывается экспоненциальной моделью с положительным показателем степени. [18]
Существуют различные формулировки определения преобразования Фурье с различными нормировочными коэффициентами и соглашениями о знаке перед мнимой единицей в показателе экспоненты прямого и обратного преобразований. Функции fft, ifft, cfft, icfft используют нормировочный коэффициент 1 / V и положительный показатель степени в прямом преобразовании. Функции FFT, IFFT, CFFT, ICFFT используют нормировочный коэффициент 1 / п и отрицательный показатель степени в прямом преобразовании. [19]
Показатели степени k, l и m могут принимать любые целочисленные значения, включая нулевые. Свойства симметрии для членов с отрицательными показателями степени должны быть такими же, как и для членов с соответствующими положительными показателями степени. Чтобы система сохраняла сферическую симметрию, коэффициенты при всех членах разложения с одинаковыми значениями суммы k 1 m должны быть одинаковыми. [20]
Иначе говоря, 2 сотни плюс 2 тысячи неравно 4 сотням или 4 тысячам, но 2 сотни плюс 20 сотен ( 2 тысячи) дает 22 сотни. Итак, при суммировании или вычитании чисел единицы их измерения ( в данном случае сравнительное положение десятичной запятой) должны быть одинаковыми. Это требование может заставить переписать число в степенной форме по-иному. Это нетрудно сделать, если вспомнить, что при увеличении на единицу положительного показателя степени 10 число умножается на 10, т.е. десятичная запятая в его коэффициенте смещается на один знак вправо. Аналогично, если показатель степени 10 уменьшается на единицу, это эквивалентно смещению десятичной запятой в коэффициенте на один знак влево. [21]
Симуляция с использованием компьютерной программы идет следующим образом. Во-первых, мы выбираем дискретизацию времени с шагом St. Затем, зная величину случайных блужданий W ( t - St) и цену B ( t - 8t) в предшествующее время t - dt, мы выводим W ( t), прибавляя приращение, взятое из центрированного гауссова распределения с вариацией St. Отсюда мы выводим цену B ( t), взяв величину, обратную ( Wc-W ( t)) a, где - положительный показатель степени, определенный в модели. Затем мы выражаем, при условиях отсутствия арбитража и рациональных ожиданиях, вероятность h ( t) возникновения краха во время следующего временного этапа, где h ( t) - коэффициент угрозы краха. Мы сравниваем данную вероятность со случайным числом гаи, равномерно выбранным в интервале [0,1] и запускаем механизм краха, если ran h ( t) St. В данном случае цена B ( t) меняется на B ( t) ( l - K), где к взято из предварительно выбранного распределения. Слишком прямолинейно сводить это к арбитражному распределению скачков. После краха динамика продолжается с бесконечно малым приращением, как и раньше, начиная с этого нового значения для времени t, после соответствующего переноса W ( t), чтобы обеспечить непрерывность цен. Если ran h ( t) St, краха не происходит и динамика повторится на следующем временном шаге. [22]
Симуляция с использованием компьютерной программы идет следующим образом. Во-первых, мы выбираем дискретизацию времени с шагом St. Затем, зная величину случайных блужданий W ( t - dt) и цену B ( t - St) в предшествующее время t - St, мы выводим W ( t), прибавляя приращение, взятое из центрированного гауссова распределения с вариацией St. Отсюда мы выводим цену B ( t), взяв величину, обратную ( Wc-W ( t)) a, где а - положительный показатель степени, определенный в модели. Затем мы выражаем, при условиях отсутствия арбитража и рациональных ожиданиях, вероятность h ( t) возникновения краха во время следующего временного этапа, где h ( t) - коэффициент угрозы краха. В данном случае цена B ( t) меняется на B ( t) ( l - K), где к взято из предварительно выбранного распределения. Слишком прямолинейно сводить это к арбитражному распределению скачков. После краха динамика продолжается с бесконечно малым приращением, как и раньше, начиная с этого нового значения для времени t, после соответствующего переноса W ( t), чтобы обеспечить непрерывность цен. Если ran h ( t) St, краха не происходит и динамика повторится на следующем временном шаге. [23]
Наконец, в заключение отметим следующее. Сделанное предположение о компонентах скорости тогда кажется разумным. Тогда мы приходим вблизи / 0 к картине релятивистского движения вещества вдоль оси г; скорость движения затухает по мере расширения. Мы не будем подробнее останавливаться на этом), так как неограниченная применимость ОТО при / - и) представляется неправомерной. Однако при рассмотрении коллапса, в отличие от космологической задачи, такое поведение вещества ( движение вещества вдоль оси с наибольшим положительным показателем степени в зависимости от времени), конечно, необходимо. [24]