Применение - метод - статистическое испытание
Cтраница 1
Применение метода статистических испытаний для измерения временных интервалов позволяет уменьшить погрешность без увеличения частоты квантующих импульсов / 0 / Т0, а также производить измерения временных интервалов Тх, значительно меньших периода Т0, что аналогично случаю измерения малых напряжений на фоне преобладающих шумов, которое становится возможным только при статистической обработке данных, накопленных за определенный интервал времени. [1]
Применение метода статистических испытаний для расчета акустических полей / / Методы Монте-Карло и их применение: Тез. [2]
Применение методов статистических испытаний ( метод Монте-Карло) в сочетании с двойственным методом потенциалов для установления рациональных длительных связей, предполагающее при разработке схем прикреплений рассмотрение целого ряда периодов планирования, является новым методологическим подходом к проблеме формирования связей и дальнейшим развитием методологии ЦЭМИ АН СССР по оптимальному планированию поставок продукции. [3]
Идея применения метода статистических испытаний для оценки временных параметров сетевой модели состоит в имитации продолжительности выполнения всех входящих в сеть работ с последующим расчетом для уже детерминированной сетевой модели значений искомых параметров, в многократном повторении процедуры такого розыгрыша и, наконец, в оценке вероятностных характеристик полученного эмпирического распределения этих параметров. [4]
 |
Число элементов выборки. [5] |
Говоря о применении метода статистических испытаний в задачах статистического анализа нелинейных систем, следует рассматривать вопрос о сходимости вычисляемых статистик к реальным статистическим характеристикам и точности определения выборочных средних и выборочной ковариационной матрицы. [6]
В докладе рассматривается применение метода статистических испытаний ( Монте-Карло) для выбора оптимальной формы характеристики многофазного реле сопротивления МФСОР. [7]
Возможно множество схем применения метода статистических испытаний. [8]
 |
Число элементов выборки. [9] |
Это является непременным условием применения метода статистических испытаний к задачам анализа нелинейных систем уравнений. [10]
Для моделирования случайных процессов связанных с применением метода статистических испытаний, необходимы случайные числа. Количество случайных чисел, используемых для формирования одной реализации моделируемого процесса, различно для разных задач, В сложных задачах оно может достигать сотен тысяч чисел и более, А так как при вычислениях методом статистических испытаний существенное количество опэраций расходуется на оперирование со случайными числами, то наличие простых и экономных способов формирования последовательности случайных чисел имеет большое значение для практического испэльэования этого метода. [11]
В качестве альтернативного варианта решения поставленной задачи рассматривается применение метода статистических испытаний, позволяющего предварительно накопить статистическую информацию о процессе эксплуатации МТ, а затем провести ее анализ. [12]
Промежуточное место между детерминированными моделями с регулярным потоком требований и моделями с простейшими потоками требований занимают системы, функционирование которых описывается регулярным потоком с возмущением, и системы с ограниченным последствием. Применение метода статистических испытаний требует значительных объемов вычислений на ЭЦВМ, что не всегда целесообразно для принятия разовых решений в условиях строительства. В связи с этим следует помнить, что детерминированная модель отражает идеальные условия проведения работ и позволяет определить минимальное число машин в комплектах, а модель простейшего потока воспроизводит наихудшие условия работы и при прочих равных условиях позволяет определить максимальную потребность в машинах. [13]
Приводятся методы формирования равномерно распределенных случайных величин, а также последовательностей случайных величин с заданным законом распределения. Показано применение метода статистических испытаний для оценки эффективности систем массового обслуживания. [14]
В [15] сделана попытка создать моделирующий алгоритм определения оптимального уровня запаса марки ТМЦ на складе, при котором сумма затрат на хранение и потерь от дефицита при отсутствии материала на складе будет минимальной. Экспериментальный расчет, выполненный авторами, показал эффективность применения метода статистических испытаний для планирования запасов на складах органов материально-технического снабжения. [15]
Страницы: 1 2