Cтраница 2
Выражение ( 4 - 42) определяет эмпирический закон распределения координаты я центра электрических нагрузок, записанный с помощью вариационного ряда, Иногда эмпирический закон распределения удобнее записать с помощью таблицы. [16]
К а з а к о в И. Е. Исследование законов распределения координат нелинейных замкнутых систем, Докл. [17]
Для определения зоны рассеяния ЦЭН необходимо прежде всего найти закон распределения координат ЦЭН. [18]
Если в поле зрения отсутствует изображение, траектория поиска вследствие равномерности распределения координат создает на экране приемного устройства почти однородный слабо светящийся фон. При встрече с линией рисунка система переходит в режим слежения по контуру рисунка, но свобода прослеживания предоставляется на стандартный, сравнительно малый, промежуток времени, после чего направление прослеживания меняется на обратное ( рис. 2.13 6) до возвращения развертывающего элемента к месту встречи с линией. На этом зарисовка фрагмента заканчивается, и развертывающий элемент возобновляет поиск до очередной встречи с контуром изображения. [19]
Мы видим, что диагональные элементы квантовой матрицы плотности связаны с классическими функциями распределения координат и импульсов частиц. [20]
Вследствие сложности рассматриваемых задач практическое значение имеют приближенные методы определения моментов и законов распределения координат систем. Одним из них является метод статистической линеаризации безынерционных нелинейных функциональных зависимостей, состоящий в аппроксимации нелинейности эквивалентной в вероятностном смысле линеаризованной зависимостью между переменными. Этот метод сводит задачу исследования нелинейной замкнутой стохастической системы к исследованию статистически эквивалентной линеаризованной системы и позволяет учесть основные закономерности нелинейного преобразования сигналов в пределах корреляционной теории. Метод статистической линеаризации является достаточно общим приемом, позволяющим решать широкий круг задач и применим как к непрерывным, так и к дискретным нелинейным системам. [21]
При анализе замкнутых систем автоматического управления, содержащих стохастические нелинейности, неизбежны трудности, обусловленные невозможностью заранее предсказать характер законов распределения координат системы. [22]
Из полученных выражений для / х и / а следует, что закон распределения уг [ первой производной решения уравнения (3.16) ] является нормальным, а закон распределения координаты у2 не является нормальным, как это предполагалось в методе статистической линеаризации. Только при ц 0 / переходит в нормальный закон. [23]
В вероятностной механике в явной форме не постулируется, что случайная частица в каждый момент времени занимает определенное положение и движется с определенной скоростью; здесь вводятся лишь плотности распределения координат и составляющих скорости, которые рассматриваются как случайные переменные, причем предполагается, что скорость есть случайная производная координаты, и дается соответствующее определение случайной производной. Эта очень интересная теория, несомненно, может быть применена к движению жидкостей, рассматриваемых с макроскопической точки зрения без предположения о том, что координаты частиц являются дифференцируемыми функциями времени, предположения, необходимого для того, чтобы определить скорость с помощью обычной операции дифференцирования. Но эта теория, по-видимому, не применима к волновой механике, поскольку основывается на обычной схеме классической статистики и, в частности, предполагает существование совместимой плотности распределения р ( х, vx), позволяющей находить условные распределения, что, как мы видели, в волновой механике уже недопустимо. [24]
Системы со случайными параметрами рассматриваются в работе как стационарные системы с дополнительными стационарными мультипликативно приложенными воздействиями. Дан подробный анализ законов распределения координат разомкнутых и замкнутых динамических систем с мультипликативными воздействиями. [25]
Описание с помощью функции распределения p ( Mw) или с помощью средних т является неполным. Конкретными примерами служат описание с помощью функции распределения координат и импульсов отдельных частиц системы или описание с помощью средних значений масс, импульсов и энергий отдельных подсистем всей системы. [26]
Обсудим эти два аспекта по отдельности. Ясно, что в квантовом случае совместная функция распределения координат частицы и импульса не существует из-за принципа неопределенности. [27]
Из этого выражения следует, что с увеличением предварительного натяжения пружины, определяемого параметром Ь, дисперсия на выходе нелинейной системы уменьшается. Дальнейшие приближения с использованием вариационного метода показывают, что распределение координаты р ( и) становится более островершинным по сравнению с нормальным законом. [28]
Их также можно отнести к классу марковских процессов, так как вероятность распределения координат случайной последовательности импульсов групп и комплексов импульсов в последующие моменты времени не зависит от их значений в предшествующие моменты времени, а определяется значением в настоящий момент времени и условной вероятностью перехода к последующему моменту времени. [29]
У валиков отношение длины цилиндрической поверхности к диаметру обычно больше единицы. Нетрудно видеть, что при уменьшении этого отношения до значения меньше единицы 1 распределение координат, а следовательно, и опорных точек, определяющих положение детали, будет иное. Действительно, в этом случае для повышения точности относительного положения детали целесообразнее связать одну из ее торцовых поверхностей, отличающуюся наибольшими габаритными размерами, с одной из координатных плоскостей тремя координатами или опорными точками, как это, например, показано на фиг. [30]