Cтраница 2
Корреляционная функция характеризует степень связи между значениями случайного процесса в различные моменты времени. По мере увеличения интервала времени т корреляционная функция убывает - связь между более удаленными друг от друга во времени значениями случайного процесса уменьшается. При т0 ( ti ti) для центрированного случайного процесса значение корреляционной функции равно дисперсии. [16]
Корреляционная функция характеризует степень связи между значениями случайного процесса в различные моменты времени. По мере увеличения интервала времени т корреляционная функция убывает - связь между более удаленными друг от друга во времени значениями случайного процесса уменьшается. При т0 ( ti t2) для центрированного случайного процесса значение корреляционной функции равно дисперсии. [17]
Корреляционная функция показывает характер статистической связи двух значений случайного процесса, отстоящих друг от друга на интервал времени. Сиязь между корреляционными и спектральными характеристиками случайного процесса устанавливают преобразования Хинчи-на - Винера (2.22), которые являются аналогом преобразований Фурье для детерминированного процесса. [18]
Корреляционная функция показывает характер статистической связи двух значений случайного процесса, отстоящих друг от друга на некоторый интервал времени. Связь между корреляционными и спектральными характеристиками случайного процесса устанавливают преобразования Хинчина - Винера (2.22), которые являются аналогом преобразований Фурье для детерминированного процесса. [19]
Она характеризует степень линейной связи корреляцию между значениями случайного процесса в различные моменты времени. Следует иметь в виду, что в выражении (10.28) для Rx ( t t2) оба момента времени i и t рассматриваются в любом сочетании всех возможных текущих значений аргумента случайного процесса. [20]
Нужно отметить, что предположения о нормальности распределения значений случайного процесса и о виде корреляционной функции должны быть обоснованы. Лучше всего, если это обоснование получено путем исследования физической природы процесса. Состояние теории гидродинамики двухфазных смесей не позволяет сделать какие-либо выводы о характере распределения значений расхода фазы в двухфазной смеси и о виде корреляционной функции. [21]
Значение т является простейшей количественной мерой степени коррелирования значений случайного процесса во времени. [22]
Марковские моменты времени вводятся для того, чтобы иметь возможность рассматривать значения случайного процесса в эти моменты времени. [23]
При решении дифференциальных уравнений со случайными членами, а также для предсказания значений случайного процесса требуется представить данный случайный процесс как результат действия линейного оператора на белый шум. [24]
При двух границах допустимого изменения внешнего воздействия система с исправными элементами остается исправной, пока значения случайного процесса Y ( t) остаются внутри поля допуска. [25]
Разработаны статистические алгоритмы отработки, удобные для автоматизации и предназначенные, например, для измерения среднего и среднего квадратического значения случайного процесса ( гл. [26]
Разработаны статистические алгоритмы отработки, удобные для автоматизации п предназначенные, например, для измерения среднего и среднего квадратического значения случайного процесса ( гл. [27]
Они приближенно характеризуют поведение случайного процесса в отдельные моменты времени, но совершенно не затрагивают связь между значениями случайного процесса в различные моменты времени. [28]
Если скорость невозмущенного движения системы достаточно велика ( за то время, за которое теряется зависимость между значениями случайного процесса, невозмущенная система заметно сдвигается), то шансы на возможность аппроксимации диффузионным процессом падают. [29]
Математическое ожидание и дисперсия являются важными характеристиками случайного процесса, однако они не отражают степени статистической зависимости между значениями случайного процесса в различные моменты времени. Эту зависимость в определенной мере отражает смешанный момент второго порядка. [30]