Cтраница 1
Потоки Эрланга в классе потоков Пальма обладают тем преимуществом, что с их помощью можно сводить немарковские процессы к марковским. [1]
Поток Эрланга k - ro порядка является частным случаем потока Пальма и получается из простейшего потока просеиванием событий, оставляя каждое k - e событие. [2]
Нормировка потока Эрланга k - ro порядка состоит в уменьшении в k раз промежутка Г ( 4) между соседними событиями этого потока. [3]
Порядок потока Эрланга играет роль меры последействия. [4]
Полезность потоков Эрланга состоит в том, что с их помощью можно сводить немарковские процессы к марковским. [5]
Например, поток Эрланга 1-го порядка Э ( 1) ( е), совпадает с исходным простейшим потоком 77 и, следовательно, простейший поток является потоком Эрланга 1-го порядка. [6]
Что такое поток Эрланга п - ro порядка и каким образом он образуется в ГВП. [7]
Это свойство потоков Эрланга удобно для практического применения. Таким образом, порядок потока Эрланга может с пужить как бы мерой последействия, имеющегося в потоке. Иногда для упрощения удобно заменить реальный поток заявок, имеющий последействия, нормированным потоком Эрланга с прил: ерно теми же характеристиками промежутка между заявками: математическим ожиданием и дисперсией. [8]
Вообще, потоком Эрланга / с-го порядка 9k называется поток, получаемый из простейшего, если сохранить каждую ( & 1) - ю точку, а остальные выбросить. [9]
Определение 7.3. Потоком Эрланга k - го порядка называется поток, получающийся из простейшего сохра-ь, ие в нем каждого k - ro события. [10]
Каким условиям удовлетворяет поток Эрланга. [11]
Интенсивность Я у потока Эрланга k - ro порядка в k раз меньше интенсивности Я простейшего потока, из которого получен этот поток Эрланга. [12]
Действительно, интенсивность потока Эрланга А-го порядка, возникшего из простейшего потока с интенсивностью Я. [13]
Заменим поток заказов нормированным потоком Эрланга Э ( Л), обладающим приближенно теми же характеристиками, найдем его интенсивность A ( t), порядок k и плотность распределения f ( f); подсчитаем вероятность того, что промежуток времени между двумя соседними заказами больше трех и меньше пяти дней. [14]
При увеличении порядка k потока Эрланга ( и одновременном уменьшении масштаба по оси Ot делением на ft 1) поток Эрланга приближается к регулярному. [15]