Любая вероятность

Cтраница 1

Любая вероятность в любой теории получает реальный смысл лишь в том случае, если известна реальная совокупность объектов, в которой эта вероятность интерпретирует собой долю того или другого признака. [1]

Иллюстрация множества А как подмножества В. [2]

Таким образом, любая вероятность принимает значения в области от нуля до единицы. [3]

Обычно невозможно полностью исключить любую вероятность опасности, но следует сделать разумную попытку сбалансировать возможность и серьезность несчастного случая с временем и затратами на его предотвращение. Одним словом, требуется сочетание безопасности и эффективности. [4]

Этот факт отражает то свойство входной границы, что любая вероятность, приписанная ей, уходит внутрь интервала. [5]

Последовательности, бернуллиевские по Мартин-Лефу, обладают всеми конструктивными свойствами, которые в современной теории вероятностей доказываются ( при любой вероятности р) с вероятностью единица. [6]

Это означает, что если мы допускаем существование бесконечной генеральной совокупности 1) ( генеральной совокупности с бесконечно большим числом элементов), то любую вероятность, связанную с этой совокупностью, всегда можно истолковать как относительную долю соответствующих элементов совокупности. Конечно, понятие бесконечной генеральной совокупности является просто полезной абстракцией, вводимой лишь для упрощения теории. [7]

Вероятность выступает в качестве меры объективной возможности наступления данного события или совокупности событий, обладающих вредоносным воздействием. Любая вероятность может быть выражена правильной дробью. [8]

Как было показано, если ограничиться конечным множеством букв на входе и произвести разбиения на выходе, то общий дискретный по времени канал без памяти можно использовать как дискретный канал без памяти. Таким образом, любая вероятность ошибки, которая может быть достигнута с помощью кодирования в любом таком дискретном канале без памяти, может быть достигнута и в общем канале при использовании его как соответствующего дискретного канала. [9]

Заметим, что класс кодов, для которого каждое кодовое слово удовлетворяет ограничению, содержится в классе кодов, для которых удовлетворяется ограничение при усреднении по кодовым словам. Таким образом, любая вероятность ошибочного декодирования, которая может быть достигнута на некотором коде первого класса, может быть также достигнута на коде ( в частности, на том же коде) последнего класса. Обратно, любая нижняя граница вероятности ошибки - последнего класса также будет нижней границей первого класса. Поэтому теорема кодирования будет доказываться при ограничении на каждое кодовое слово, а ее обращение - когда удовлетворяется ограничение только при усреднении по множеству кодовых слов. Таким образом, каждая теорема будет применима к обоим случаям, и будет показано, что нет существенной разницы в том, какой из двух случаев рассматривается. Начнем с изучения обращения теоремы кодирования, так как она почти не отличается от соответствующей теоремы для случая без ограничений. [10]

При постоянной вероятности, даже если оператор еще не усвоил вероятностную структуру, возможен одновременный контроль до 20 переменных. Слежение за изменениями состояния переменных при любой вероятности их изменения значительно эффективнее, когда каждая переменная имеет свой, свойственный только ей, ряд состояний. Еще выше эффект, когда текущие состояния разных переменных связаны между собой. [11]

Это не приводит к потере общности. Это действительно ограничение, но несущественное, поскольку любые вероятности можно с любой точностью аппроксимировать рациональными дробями. [12]

Иначе говоря, если диффузионный процесс при / 0 находится в некотором состоянии на впускающей границе Ф, то он быстро переходит внутрь пространства состояний и никогда более не возвращается к границе. Естественная граница Ф также недостижима изнутри пространства состояний, но в отличие от впускающей границ Ф любая вероятность, первоначально заданная на естественной границе Ф, навсегда оказывается привязанной к этой границе. [13]

Как указывалось ( раздел 7.9), гистограмма распределения частот может быть описана распределением Пуассона. Можно использовать Пуассонову диаграммную бумагу для построения карт, показывающих уровень вероятности, соответствующий пределам корректировки и предупреждения для любой вероятности, а не только для уровней За и 2сг, которые обычно используются. [14]

Дополнительные затраты, связанные с учетом прохода паводков весьма редкой вероятности, оказываются таким образом крайне незначительными. Имея же значительный запас в снижении стоимости ( около 25 %) из-за учета аккумуляции и при уменьшении этой экономии до 23 %, при проектировании можно получить путем перераспределения этих ресурсов многолетнюю надежную эксплуатацию дороги в период прохода паводков с любой вероятностью превышения. [15]

Страницы: 1 2