Cтраница 1
Векторы ошибок совмещаем с наибольшей ошибкой таким образом, чтобы в результате ошибка замыкающего звена была наименьшей. [1]
Вектор ошибки имеет простой физический смысл - это лучевой вектор на выходе из сечения / при условии, что входной луч является осевым. Нетрудно видеть, что преобразование вектора Bj также описывается с помощью аппарата лучевых матриц. [2]
Вектор ошибки Bj в сечении / можно определить экспериментально, исходя из его физического смысла, или теоретически через m - мерный вектор смещений DJ. Пусть рассматриваемый оптический элемент резонатора имеет т степеней свободы для разъюстирующих подвижек. [3]
Вектор ошибки п-раз-рядного кода - это - разрядная комбинация, единицы в которой указывают положение искаженных символов кодовой комбинации. Например, если для пятиразрядного кода вектор ошибки имеет вид е 01100, то это значит, что имеют место ошибки в третьем и четвертом разрядах кодовой комбинации. [4]
Этот вектор ошибок используется в градиентной процедуре для формирования нового значения вектора Я. [5]
Вес вектора ошибки we характеризует кратность ошибки. Сумма по модулю два для искаженной кодовой комбинации и вектора ошибки дает исходную неискаженную комбинацию. [6]
Однако все векторы ошибок, лежащие в одном смежном классе с принятым словом, возможны. Ни одна из этих возможностей не может быть с полной определенностью исключена из рассмотрения. Но так как ошибки в канале относительно редки, то некоторые из векторов ошибок в пределах данного смежного класса гораздо менее вероятны, чем другие. Обычно более вероятно, что вектором ошибок будет вектор с малым числом единиц, чем вектор с большим числом единиц. Более точно, определим вес некоторого ге-мерного двоичного вектора как число единиц в данном векторе. [7]
Произведение матрицы на вектор ошибок ( у которого одна компонента равна 1) дает соответствующий столбец матрицы. Поэтому из формулы (11.3.2) вытекает, что столбцы проверочной матрицы - это в точности те синдромы, которые могут возникнуть в случае одиночной ошибки. [8]
Предположим, что вектор ошибок е имеет многомерное нормальное распределение N ( 0, Та2) со средним значением 0 и ковариационной матрицей 1а2, где 0 и I - нулевая и единичная матрицы соответственно. Тогда, беря математические ожидания и ковариантности в линеаризованной модели с учетом случайных изменений как и, так и Б, получим, что вектор R - будет иметь многомерное нормальное распределение N ( О, QVQT la2) с математическим ожиданием О л ковариационной матрицей QVQT la2, поскольку он является линейной комбинацией величин с многомерным нормальным распределением. Следует заметить, что в целом для R ( - распределение представляет собой полную неопределенность, обусловленную неопределенностями и и экспериментальной ошибки. [9]
Поэтому, задав вектор ошибок и зная конкретный вид отображения AI, находим соответствующий вектор х и приписываем ему вероятность появления этого вектора ошибок. [10]
Считается, что векторы ошибок г ] т, соответствующие различным экспериментам, статистически независимы. [11]
Лучевой вектор и вектор ошибки определим в системе координат XYZ. Ось Z направлена по ходу луча, ось X располагается в плоскости падения и направлена наружу контура, а ось У ей перпендикулярна. [12]
Считается, что векторы ошибок гь соответствующие различным экспериментам, статистически независимы. [13]
Так как для вектора ошибки ф имеет место равенство т) Оф, то для любых ф вектор ошибки ф есть нуль-вектор. [14]
Соответствующие же реализации вектора ошибки Z остаются неизвестными. [15]