Распределение - процесс
Cтраница 2
Разумеется, что приведенное выше распределение процессов по группам является весьма условным: применяемые методы зачастую не имеют строгого разграничения и могут одновременно применяться в разных группах рассматриваемых процессов. Тем более условно это разграничение с точки зрения практических задач. Однако оно полезно с точки зрения основной классификации, облегчающей практический подход к решению. [16]
Также вычисляют и другие моменты распределения процесса (1.3) и его первых двух производных. [17]
Весьма сложной является задача построения закона распределения процесса на выходе нелинейной системы. [18]
 |
Плотность распределения вероятности для нестационарного и эквивалентного стационарного случайного процесса. [19] |
Из рисунка видно, что плотность распределения процесса (1.41) с нестационарным средним значением дисперсии для малых и больших отклонений случайной величины pcp ( f) оказывается завышенной по сравнению с соответствующими стационарными значениями, а в промежуточной области-заниженной. В целом приведенный пример иллюстрирует погрешность, возникающую при замене нестационарного распределения плотности ее средним значением, даже при совпадении дисперсий. [20]
Сначала мы покажем, что семейство распределений процессов Zx плотно. [21]
Эффективное применение параллельных структур обеспечивается только при надлежащем распределении процессов ( задач) на отдельные процессоры сети. [22]
Кроме того, при решении вопроса о распределении процесса H ( t) следует учитывать специфические особенности процесса нагружения трубопровода. Это, прежде всего, несимметричность цикла нагружения - напор не может быть отрицательным. [23]
Соотношения (1.81) и (1.82) позволяют вычислить все моменты распределения процессов х ( t) и его первых двух производных. [24]
Приведенные рассуждения дают возможность предположить, что закон распределения процесса на выходе стационарной линейной части системы, а значит и на входе блока умножения, будет близок к нормальному. [25]
Равенство в последней выключной формуле понимается как совпадение распределений двумерных процессов. [26]
Схематизация реального процесса нагружения позволяет вместо двумерного закона распределения процесса H ( t) использовать эквивалентный одномерный. [27]
Эта система удобна тем, что дает возможность вычислять безусловное распределение процесса. [28]
 |
Динамическая система со случайным коэффициентом усиления в обратной связи.| Плотности вероятности процессов в различных сечениях системы. [29] |
Приведенные рассуждения дают нам возможность предположить, что закон распределения процесса на выходе стационарной линейной части системы, а значит и на входе умножителя, будет близок к нормальному. Можно дать более строгое доказательство этого положения, решив уравнение Фоккера - Планка - Колмогорова для замкнутой системы, что является довольно сложной самостоятельной задачей. В данной работе для проверки предположения о нормализуемое процесса экспериментально были определены распределения случайных величин на выходе умножителя и на выходе стационарной линейной части динамической системы. [30]
Страницы: 1 2 3 4