Cтраница 1
Пуассоновский поток событий - поток, для которого длительность интервалов между событиями является случайной величиной, имеющей экспоненциальное распределение, задаваемое выражением (2.25), в котором параметр Я, интерпретируется как интенсивность потока событий. [1]
Определим пуассоновский поток событий на полупрямой t O ( ср. [2]
Интенсивности пуассоновских потоков событий, ведущих к уменьшению функции X ( t) ( гибели), обозначены a ( t), где индекс i также соответствует индексу того состояния st, из которого выходит стрелка. Пуассоновские потоки событий, ведущие к размножению процесса X ( t) ( интенсивности которых обозначены буквой К с индексом), будем называть потоками размножения. Пуассоновские потоки событий, ведущие к гибели процесса X ( t) ( интенсивности которых обозначены буквой ц с индексом), будем называть потоками гибели. [3]
Между пуассоновскими потоками событий и дискретными марковскими процессами с непрерывным временем имеется тесная связь. [4]
При пуассоновском потоке событий после определения доверительных границ для вероятности события легко подсчитать с помощью закона распределения доверительные границы для параметра распределения. [5]
Предположим, что наблюдается пуассоновский поток событий. [6]
Если известны все интенсивности пуассоновских потоков событий, переводящих систему из состояния в состояние, то можно составить дифференциальные уравнения для вероятностей состояний. [7]
В чем состоит связь между пуассоновскими потоками событий и дискретными марковскими процессами с непрерывным временем. [8]
В данном параграфе устанавливается связь между пуассоновскими потоками событий и дискретными марковскими процессами с непрерывным временем. Показывается, как используется интенсивность пуассоновских стационарных потоков в качестве плотностей вероятностей переходов системы из состояния в состояние при анализе моделей конкретных ситуаций. [9]
Определение 12.6. Ординарный поток без последействия называется пуассоновским потоком событий. Если пуассоновский поток является также и однородным, то он называется простейшим потоком событий. [10]
Это так называемый tiaprt - докс времени ожидания: начав наблюдение за пуассоновским потоком событий в некоторый момент, обозначенный у нас нулем, мы вправе ожидать ввиду однородности потока по времени, что время до первого появления события должно быть меньше чем обычное расстояние между соседними событиями, так как часть этого времени уже протекла до момента начала наблюдения. [11]
При определении таких критериев можно воспользоваться методами теории массового обслуживания, которые базируются на пуассоновском потоке событий. [12]
Остановимся дополнительно на экспоненциальном распределении, играющем исключительно важную роль в теории эксплуатации ЭВМ, так как это распределение связано с таким важным понятием, как пуассоновский поток событий. [13]
Воспользовавшись соотношением ( 6) определите значение ля, при котором вероятность появления одного события на промежутке т точно равна вероятности непоявления ни одного события на данном промежутке времени ( рассматривается пуассоновский поток событий с интенсивностью А. [14]
Интенсивности пуассоновских потоков событий, ведущих к уменьшению функции X ( t) ( гибели), обозначены a ( t), где индекс i также соответствует индексу того состояния st, из которого выходит стрелка. Пуассоновские потоки событий, ведущие к размножению процесса X ( t) ( интенсивности которых обозначены буквой К с индексом), будем называть потоками размножения. Пуассоновские потоки событий, ведущие к гибели процесса X ( t) ( интенсивности которых обозначены буквой ц с индексом), будем называть потоками гибели. [15]