Экстремальное распределение
Cтраница 1
Экстремальное распределение (1.3.64) совпадает с большим каноническим распределением, если Т - температура, а / / - химический потенциал в расчете на одну частицу. [1]
Условие экстремального распределения нагрузки ( 76), примененное к графикам на фиг. NeS 1600 л. с. до NeS 400 л. с. эта нагрузка между всеми одинаковыми двигателями должна быть распределена равномерно. [2]
В экстремальном распределении Рй ( dx), соответствующем пропускной способности (8.1.3), вероятность может быть сконцентрирована лишь на части указанного пространства. [3]
Если при экстремальном распределении при идентичных элементах используется закон преобразования, то тип распределения остается неизменным, а меняются лишь параметры распределения. Если закон преобразования применен при другом типе распределения, то при изменении масштаба меняется и тип распределения. [5]
Особый интерес представляют экстремальные распределения вероятностей, соответствующие максимуму информационной энтропии при дополнительном условии, что некоторые случайные величины Ат ( г) имеют заданные средние значения. В теории информации такие распределения часто называются наиболее объективными, так как они не содержат дополнительной информации, которая не следует из имеющихся данных. Как мы скоро увидим, экстремальные распределения играют важную роль и в статистической механике. Поэтому имеет смысл кратко обсудить способ построения распределений этого типа. [6]
Поэтому при рассмотрении вопроса об экстремальном распределении температур по каскадам, соответствующем минимуму массы всего устройства, включая тепловой радиатор, будем приближенно полагать, что все каскады работают в режиме максимального холодильного коэффициента. [7]
Кроме того, модель на основе экстремального распределения является более предпочтительной и из физических соображений, когда электрический пробой распространяется в твердом теле с какого-либо ( экстремального) острия. [8]
Задачу отыскания описанного в предыдущем параграфе экстремального распределения и зависимости R ( /) или V ( /) мы называем третьей вариационной задачей теории информации. Как и при решении второй вариационной задачи, для простоты сначала будем считать, что х и и представляют собой дискретные величины, а затем полученные результаты обобщим на произвольный случай. [9]
Однако вариационные методы исследовании позволяют получить некоторые экстремальные распределения параметров, обеспечивающие оптимальное условие течения газа в канале. [10]
Вид вероятностей Р ( и), а также экстремального распределения Р ( х, и) теперь находится более сложно, чем в предыдущем примере, когда распределение Р ( и) подобно Р ( х) было равномерным. [11]
Нетрудно доказать, что микроканоническое распределение не только является экстремальным распределением, но действительно соответствует максимуму информационной энтропии. [12]
В связи с этим условие ( 76) может быть названо условием экстремального распределения нагрузки. [13]
Теорема 3.1. При решении задачи на максимум энтропии (3.2.6) при условии (3.2.8) в экстремальном распределении отличны от нуля вероятности всех элементов множества Y, в которых функция штрафов с ( у ] принимает конечные значения. [14]
Средняя энергия N E ( у и условная энтропия Ну х подсчитываются при экстремальном распределении р0 ( х), реализующим пропускную способность, которое предполагается существующим. [15]
Страницы: 1 2 3