Процесс - пуассон
Cтраница 2
Стохастически непрерывный процесс с независимыми приращениями называют процессом Пуассона, если для люоых s, t 0 ( s /) распределение величины ( /) - 1 ( 6) является пуассоновским. [16]
Случайный процесс r ( t) называется процессом Пуассона. [17]
Процесс чистого размножения с одинаковыми ЯА является процессом Пуассона. [18]
 |
Плотность вероятности п ( г. 0. l 7V ( z. 0. 1 Г. е.| Значения верхнего q / 0 предела в зависимости от вероятности. [19] |
Распределение длительности промежутков между наступлениями событий в процессе Пуассона. [20]
Для второго фактора независимость от прошлого объясняется: свойствами процесса Пуассона. Третий же фактор относится к обстоятельс вам, имеющим место уже после момента ta, а не до него. Таким образом, отсутствие последействия установлено полностью, и мы вправе здесь приме 1ять теорию процессов Маркова. [21]
Теперь возникает вопрос, как связать эту скорость с процессом Пуассона. [22]
Случайный процесс, рассмотренный в этом параграфе, называется процессом Пуассона. Всякий процесс, для которого свойство 1) выполнено, называется процессом с независимыми приращениями. Теорема, доказанная в этом параграфе, дает условия, при которых процесс с независимыми приращениями есть процесс Пуассона. [23]
Рассмотренный в этом примере процесс X ( t) называется неоднородным процессом Пуассона. [24]
Напомним вкратце, что понимается под цепью Маркова, и уделим основное внимание процессам Пуассона. [25]
Пожалуй, будет полезна еще одна интерпретация, примыкающая к предыдущей и отправляющаяся от процесса Пуассона как от известного статистического объекта. Определение процесса Пуассона имеется во всех учебниках по теории вероятностей и поэтому здесь не приводится. [26]
Клиенты ( или вызовы) приходят к обслуживающему прибору ( линии связи) в моменты, образующие процесс Пуассона с параметром с. Последовательные времена обслуживания предполагаются независимыми случайными величинами с одним и тем же распределением F. Допустим, что в момент 0 приходит вызов и линия свободна. Вызовы, поступающие в моменты, когда линия занята, встают в очередь, и обслуживание продолжается без перерывов до тех пор, пока не исчезнет очередь. Под периодом занятости понимается интервал от нуля до первого момента, когда линия снова становится свободной. Его продолжительность является случайной величиной. [27]
Рассматриваются также более общие пуассоновские процессы, траектории которых прирастают скачками в те же моменты, что и траектория процесса Пуассона, но величины этих скачков случайны ( независимы друг от друга) и имеют заданное распределение вероятностей. [28]
Процесс многократного появления однородных событий Е через случайные интервалы времени при выполнении условий стационарности, ординарности и отсутствия последствия называется процессом Пуассона. [29]
Имеется цепь Маркова с конечным множеством состояний и матрицей перехода Р, X ( f) - независимый от () процесс Пуассона с параметром Я. [30]
Страницы: 1 2 3 4