Одношаговой процесс

Cтраница 1

Одношаговый процесс и вероятности перехода. [1]

Одношаговые процессы ( или процессы рождения - гибели) являются специальным классом марковских процессов, они широко распространены и могут быть детально проанализированы. [2]

Одношаговый процесс и вероятности перехода. [3]

Одношаговые процессы имеют место тогда, когда стохастический процесс связан с поглощением и испусканием фотонов или частиц, с переходами в возбужденное состояние и обратно в атомах или ядрах или с переходами электронов в полупроводниках, с рождением или гибелью индивидуумов, с приходом и уходом покупателей. [4]

Для одношаговых процессов ( когда уравнение (4.402) решается лишь один раз) требование об априорном знании г э и М, содержащееся в методе Калмана, трудно выполнимо. Методы же детерминистской регуляризации ( Тихонова и др.) эффективны, в первую очередь, для одношаговых процессов. [5]

Для одношагового процесса W является тридиагональной матрицей. [6]

Так как оптимальный алгоритм поиска даже для одношагового процесса оказался довольно сложным, то представляет интерес найти более простой алгоритм, близкий к оптимальному. [7]

Эти процессы были определены в § 6.1 как одношаговые процессы, в которых гп и gn - линейные функции п в случае, если они не равны константе одновременно. При этом должна быть одна граница, чтобы предотвратить появление отрицательных вероятностей перехода. [8]

Вообще говоря, явные выражения удается найти только для одношаговых процессов, и то только в одномерном случае. В следующей главе эти методы будут применены a fortiori к системам, которые непрерывно распределены в пространстве, так что стохастические переменные являются функциями координат. Покажите, что произвольное, медленно меняющееся распределение Р можно записать как суперпозицию гауссианов с одинаковыми дисперсиями. [9]

Используя (6.3.4), докажите, что для задач, связанных с линейными одношаговыми процессами, естественная граница обладает тем свойством, что п не может пересечь ее. [10]

Во-первых, следует отметить, что для положительно определенной матрицы Л этот процесс будет сходиться быстрее, чем любой из одношаговых процессов (2.2) и (2.17), поскольку оба указанных одношаговых процесса являются частными случаями двухшагового, и поэтому минимум нормы невязки для двухшагового процесса с учетом оптимизации по двум параметрам TJ и Vj. [11]

В этом разделе мы рассмотрим другой вид бистабильности, аналогичный, но не тождественный тому, который рассматривался до сих пор в связи с одношаговыми процессами. [12]

Уравнение (6.3.7) - это просто основное кинетическое уравнение с левой частью, положенной равной нулю; простой вид этого уравнения связан с тем, что его применимость ограничена одношаговыми процессами. Оно не имеет физического смысла и поэтому применимо как к открытым системам, так даже и к нефизическим системам, таким, как популяция. [13]

Для характеристики рассматриваемых свойств полезно отметить, что свойство дуальности проявляется только в многошаговых процессах управления, а свойство активной осторожности - и в многошаговых, и в одношаговых процессах. [14]

Страницы: 1 2