Распределение - событие
Cтраница 2
Мощной функцией аппаратного монитора является анализ распределения событий. Эта возможность предназначается главным образом для распределения событий по их продолжительности. [16]
В двух последующих разделах анализируется одноканальная система массового обслуживания в случаях, когда отсутствует предположение об экспоненциальном характере распределения либо продолжительностей интервалов между поступлениями, либо длительностей процедур обслуживания. Модель, не содержащая специальных постулатов относительно характера распределения событий как на входе, так и па выходе системы массового обслуживания, рассматривается в заключительном разделе данного приложения. Производящая функция и преобразование Лапласа - Стилтьеса занимают центральное место в арсенале математических средств, позволяющих исследовать наиболее важные операционные характеристики стационарных случайных процессов. При выводе конкретных формул для вероятностных характеристик модели в условиях установившегося режима поведение каждой из рассматриваемых ниже систем массового обслуживания будет описываться с помощью цепей Маркова. Поэтому желающим освежить в памяти основные моменты теории марковских процессов рекомендуется еще раз просмотреть те разделы гл. [17]
Ранжирование, которое аналогично кумулятивному распределению с поменянными местами осями акцентирует внимание на самых больших событиях. Четыре самых больших события расположены не на линии продолжения распределения мелких событий: скачок между рангом 4 и 5 в относительном значении больше, чем 33 %, в то время как соответствующий скачок между разрядом 5 и 6 - меньше, чем 1 % и этот факт остается справедливым и для более высоких рангов. [18]
Основное специфическое отличие анализирующих приборов состоит в автоматизации статистического анализа результатов измерений. Под статистическим анализом здесь понимается построение одномерных или многомерных функций распределения анализируемых событий. Соответственно различают одномерные и многомерные анализаторы. [20]
В этих экспериментах изучалось, изотропны ли космические лучи или концентрируются, к примеру, в плоскости Галактики. Хил-лас [4] получил следующие данные путем подгонки синусоидальных волн к распределению событий по небу, т.е. методом фурье-анализа или спектрального анализа. Верхние пределы представляют собой амплитуды наибольших допустимых волн. [21]
Для измерений одновременно в большом числе точек были предложены различные многоканальные системы. Наиболее общими многоканальными системами, используемыми в различных областях исследования, являются многоканальные анализаторы амплитуд импульсов и анализаторы распределения событий ( см. гл. [22]
К этому времени были полностью идентифицированы все задания для крана, получены распределения частот событий по заданиям каждого типа, стал известен характер распределений событий и заданиям были приписаны приоритеты. [23]
Этот метод позволяет определять все возможные пути потоков электроэнергии в схеме и моделировать состояния этих путей в процессе счета. В отличие от изложенного в § 6 - 2 данный метод наряду с упрощением проведения расчетов вносит ряд допущений: е учитывает законов распределения событий для элементов, плановые и аварийные ремонты рассматривает совместно. [24]
Рассмотренные примеры показывают, что действие перемежающихся отказов не только приводит к большему числу событий, но также резко увеличивает их число на коротких периодах вследствие эффекта возникновения пачек событий при одном первичном отказе. Кривые, приведенные на рис. 9.2 и 9.3, применимы к достаточно длинным промежуткам времени обслуживания системы ( не менее недели); при более коротких периодах события из одной и той же пачки, по-видимому, будут попадать в соседние периоды, уменьшая тем самым разнообразие распределений событий по периодам. Подобным образом, если появление событий вызвано ошибками используемого метода проектирования, интенсивности событий в аналогичных системах будут в достаточной степени согласованы, пока применяется один и тот же метод их реализации. [25]
Кроме операций суммирования и вычитания все цифровые спектрометры ( кроме спектрометров первого типа) в принципе позволяют без серьезных переделок блоков и узлов системы осуществлять и другие математические операции над поступающей или накопленной информацией. Введение соответствующих режимов работы спектрометра оказывается целесообразным в тех случаях, когда эти операции сложны и трудоемки для ручной обработки, но слишком просты для того, чтобы ими загружать универсальную вычислительную1 машину. В качестве примера подобной операции, которую бывает нужно провести над накопленными регистратором цифровыми данными, рассмотрим операцию интегрирования участка спектра распределения зарегистрированных событий. [26]
 |
Схематическая диаграмма, показывающая кривые зависимости Dl от.. D2 D3 для космических лучей с различными энергией и атомными номерами ( при соблюдении условия D D D D. [27] |
Дело в том, что на практике для анализа энергии космических лучей можно использовать лишь конечное число каналов, и поэтому приходится эксплуатировать счетчики в режимах, соответствующих различной чувствительности, т.е. в режимах большого и малого усиления. Более подробно рассчитанные распределения показаны на рис. 7.4. На рис. 7.5. приведены наблюдаемые распределения, зарегистрированные телескопом счетчиков. Сплошные линии показывают ожидаемые распределения событий, связанных с регистрацией различных химических элементов. Экспериментальные распределения получены за 384 ч наблюдений. Вы видите, как наглядна такая форма представления результатов. Подсчитав число событий в соответствующих энергетических диапазонах, мы получим относительную распространенность различных химических элементов в космических лучах, а подсчитав распределение событий вдоль кривой, соответствующей данному элементу, получим его энергетический спектр. Эти графики иллюстрируют, как хорошо различаются частицы космических лучей с разными зарядами. Данные получены небольшим прибором, так как он работал на первых спутниках и был специально сконструирован для изучения космических лучей, но тем не менее дал хорошие результаты. [28]
Если используются аппаратные методы, аналитик может устанавливать триггер в 1 в конце записи и сбрасывать его в 0, когда происходит обращение к следующей записи. Эти сигналы могут идти от канала или от контроллера ленты. Альтернативой может быть использование анализатора распределения событий. [29]
В реальных изделиях часто наблюдается случайность в распределении прочности конструкции и действующей нагрузки. Случайность в распределении прочности обусловлена допусками на физико-механические свойства материала и геометрические параметры конструкции. Расчет сводится к оценке истинных гипотез комбинированных событий и нахождению случайности в распределении событий параметрического прогнозирования. Оба события ( распределение нагрузки и прочности конструкции) являются истинными, и совместность их проявления оценивается коэффициентом работоспособности. Если принять, что наблюдается нормальное распределение, то в критическом случае выбора показателя работоспособности происходит наложение площадей, ограниченных кривыми рассеяния нагрузки и прочности; полученная ситуация отображена на рис. 6.9. Область наложения площадей кривых S соответствует вероятности отказа. Показанная на рис. 6.9, а ситуация с использованием вероятностей значительно отличается от случая, когда учитывается лишь запас прочности. Вероятность отказа может быть совершенно различной при одном и том же запасе прочности, при разных формах кривых ( или разных средних квад-ратических отклонениях), нагрузки и прочности материала. Существенно новый подход к формированию качества изделий с учетом надежности требует учитывать вероятностное распределение свойств нагрузки и конструкций. [30]
Страницы: 1 2 3