Cтраница 1
Стохастические процессы характеризуются тем, что знание их на некотором интервале времени позволяет лишь определять вероятностные характеристики поведения исследуемого объекта вне этого интервала. [1]
Стохастические процессы такого типа называются марковскими процессами. Они подробно описаны в математической литературе ( [1] стр. Марковским процессом я-го порядка называется процесс, в котором распределение для каждого данного элемента зависит от совокупности только п предшествующих членов. Процесс, в котором каждый элемент определяется из простого распределения вероятностей, можно назвать марковским процессом нулевого порядка. [2]
Стохастический процесс может быть представлен как семейство функций времени. [3]
Стохастические процессы почти всегда представляются с использованием линейных дифференциальных систем, возбуждаемых белым щумом. Это представление стохастического процесса v ( t) обычно имеет следующую форму. [4]
Стохастические процессы, встречающиеся в теории очередей, и их анализ методом вложенных целей Маркова. [5]
Стохастический процесс называется процессом Маркова, если знание состояния системы в момент времени Tk позволяет предсказать будущее поведение системы без изучения ее состояний в предшествующие моменты времени Т Tk. He поясняя сейчас сказанного более подробно, перейдем к рассмотрению конкретных примеров и задач. [6]
Стохастический процесс в математике означает процесс бесконечной прогрессии совместно распределенных, выбранных случайным образом переменных. Стохастический осциллятор показывает моменты, когда цена подходит близко к границе ее торгового диапазона за определенный период времени. Стохастический осциллятор состоит из двух кривых: быстрой ( % К) и медленной ( % D) кривой. [7]
Стохастический процесс - это процесс, описывающий изменения в одной или нескольких переменных, где эти изменения характеризуются неопределенностью. В особенности эти процессы применимы к анализу будущих изменений в ценах активов, так как эти изменения действительно неопределенны. [8]
Стохастический процесс переменной описывается как подверженный многочисленным небольшим импульсам. На данном этапе представляется подходящим начать описание процесса движения цен активов. [9]
Стохастические процессы 2 - 503 Стохастические решения 4 - 144 Стоянович С. [10]
Стохастические процессы - случайные процессы, которые изучаются специальными методами теории вероятностей. [11]
Стохастический процесс ( вероятностный) - случайный процесс, который изучается методами теории вероятностей. [12]
Стохастический процесс, лежащий в основе стохастической машины, будет сведен обычным способом к марковскому процессу. [13]
Стохастические процессы, которые одновременно являются марковскими и стационарными, представляют собой интерес, в частности для описания равновесных флуктуации. Предположим, что замкнутая изолированная физическая система описывается величиной или множеством величин Y ( t), которые можно рассматривать как марковский процесс. В том случае, когда эта система находится в равновесии, Y ( t является стационарным марковским процессом. [14]
Нестационарный стохастический процесс, связанный с процессом ARMA. Процессы ARIMA ( p d q) становятся стационарными процессами ARMA ( p q), после их дифференцирования d раз, при этом d является целым числом. Процесс ARIMA ( p l q) становится процессом ARMA ( p q) после взятия первых разностей. [15]