Cтраница 1
Дискретные случайные процессы, обладающие марковским свойством, называются цепями Маркова. [1]
Дискретные случайные процессы обладают дискретными С. [2]
Для анализа дискретных случайных процессов, протекающих в системе, удобно пользоваться графами ее состояний. [3]
При исследовании дискретных случайных процессов весьма полезным является рассмотрение двустороннего z - преобразования. В теории дискретных функций вопросы, аналогичные двустороннему преобразованию Лапласа, рассматриваются в разделе двусторонних рядов Лорана. [4]
Такие процессы называются дискретными случайными процессами. Число состояний может быть конечным или счетным. Мы будем рассматривать процессы с конечным числом состояний, что вполне достаточно для рассмотрения прикладных задач. [5]
В главе VIII подробно рассмотрены дискретные случайные процессы и их свойства. Много внимания уделено частотным характеристикам случайного дискретного процесса. [6]
Рассмотрим состояние классической системы или дискретного случайного процесса ( ср. [7]
Полезно отметить, что запись дискретного случайного процесса н его характеристик как функций непрерывного времени, получаемая с помощью этой модели, позволяет провести сравнительное рассмотрение непрерывного и связанного с ним дискретного сигналов общими методами. Существенную роль при этом могут играть спектральные представления. [8]
Существует несколько способов построить модель стационарного, дискретного, случайного процесса с заданной корреляционной функцией. Простейший из них это метод линейных преобразований некоррелированной последовательности в последовательность с заданными свойствами. [9]
Таким образом, в системе 5 протекает марковский дискретный случайный процесс. [10]
График зависимости амплитуды отраженных импульсов отвремени представляет собой дискретный случайный процесс. [11]
Таким образом, в системе S протекает однородный марковский дискретный случайный процесс с дискретным временем, т.е. имеем однородную марковскую цепь. [12]
Показательный закон играет большую роль в теории дискретных случайных процессов с непрерывным временем. [13]
Решается задача синтеза оптимального алгоритма контроля и управления дискретным случайным процессом при неполной информации. [14]
В данном докладе строится оптимальный алгоритм контроля и управления дискретным случайным процессом, учитывающий стоимости наблюдения, управления и отклонения процесса от заданного режима. [15]