Cтраница 1
Вероятность выбора того или иного пути счета в / - м такте работы зависит от предыстории вычислительного процесса и информации, поступившей на вход программы в / - м такте. [1]
Вероятности выбора городов Р и М другим претендентом одинаковы. В табл. 4.2 показано как, по мнению экспертов, распределяются шансы L по отношению к Z одержать победу на выборах в зависимости от города выступления. [2]
Вероятности выбора городов Р и М другим претендентом одинаковы. [3]
Вероятность выбора узла 3 самая высокая, так как он имеет наибольший вес. [4]
Вероятности выбора различных альтернатив при случайном ходе оМк ведут себя как вероятности, соответствующие дизъюнктным исчерпывающим альтернативам. [5]
Вероятность выбора регулярного посещения занятий по физкультуре возрастает на младших курсах, а также при росте посещаемости таких занятий и сокращается, если студент регулярно занимается спортом. [6]
При этом вероятности выбора окон обоих типов были бы примерно равны. Тогда энтропия нашей машины, предназначенной для запрещения высовываться из окон, была бы равна всего одному биту. [7]
Ре есть вероятность выбора аппроксимирующего множества, для которого последнее неравенство в (8.5) не выполняется, и Ре убывает к нулю с ростом п, то при достаточно больших п иайдется хотя бы один выбор аппроксимирующего множества Тп ( в действительности таких выборов будет достаточно много), для которого (8.5) выполняется. [8]
Статистик должен максимизировать вероятность выбора объекта, который имеет ранг k или выше. [9]
Суженный сектор повышает вероятность выбора правильного направления, если оно существует внутри этого сектора, расширение - повышает саму эту возможность. Поскольку по пути можно осуществлять и оценку средней крутизны между соседними точками, то саму длину шага также разумно менять пропорционально изменению крутизны. Существует и много других способов обучения. Все они основаны на управлении сектором обзора или длиной шага. Из начальной точки делается шаг заданной длины в случайном направлении, пока не будет достигнута удача. Из новой точки первая попытка делается именно в этом направлении и той же величины. [10]
Сх) есть вероятность фактического выбора Сх при ходе Мы если он является случайным. [11]
Число Р представляет собой вероятность выбора плохого кода, Если при некоторых М, п и Б эта вероятность меньше единицы то это означает, что п множестве всех кодов объемом М, кодирующих сообщения длиной п, найдется код, который обеспечивает ошибку, не превосходящую е бо. Поэтому для доказательства существования кода, описанного в формулировке теоремы, достаточно показать, что вероятность Р, соответствующая условиям теоремы, меньше единицы. В этом заключается существо метода случайного кодирования. [12]
Эти векторы или наборы вероятностей выбора чистых стратегий называются смешанными стратегиями игроков. [13]
Следует отметить, что значения вероятности выбора каждой последующей альтернативы устанавливаются с приемлемой достоверностью по методу взаимных воздействий ( см. раздел V.2), при этом используются вероятностные модели. [14]
Если шаг окажется неэффективным, то вероятность выбора этого направления при следующем шаге уменьшается, и наоборот. Алгоритмы такого типа, случайно определив удачное направление поиска, стараются его зафиксировать. Во втором статистическом методе оптимизации улучшается поиск при изменении градиентного направления функции. [15]