Переходная вероятность

Cтраница 1

Переходные вероятности сдвинутых на величину оросительных норм интервалов увлажнения сохранятся без изменения. Следовательно, при искусственном увеличении влагозапасов номера столбцов матрицы переходных вероятностей сдвигаются на значение увлажнения почвы за счет полива. [1]

Переходные вероятности Р А, А -, асимптотически стремящиеся в силу теоремы эргодичности к постоянным пределам [22], не равны единице в том случае, когда не устранены случайные погрешности некоторых этапов. Таким образом, из-за свойств марковских цепей переходить в конечном счете к состоянию равновесия то обстоятельство, что исходный алгоритм управления был составлен не оптимальным образом, не имеет определяющего значения, если между всеми этапами алгоритмизации установлены необходимые обратные связи, способные выполнять функции саморегулирования. [2]

Переходная вероятность всегда существует. [4]

Переходная вероятность pa ( - t) не меньше произведения вероятностей переходов из состояния j в нулевое состояние и из нулевого состояния в состояние i и поэтому отлична от нуля. [5]

Переходные вероятности определяются здесь очень просто. [6]

Переходные вероятности определятся, как и ранее, на основании теоремы умножения и сложения вероятностей. [7]

Переходные вероятности для К2 есть вероятности того, что появятся данные выходные пары при условии, что при вводе в канал К фиксированной пары букв были использованы данные стратегии. [8]

Переходная вероятность как функция х при фиксированном измеримом ГХ должна быть измеримой функцией; а при фиксированном х Х как функция Г Х должна быть вероятностной мерэй. [9]

Переходные вероятности Qt и U i имеют вид Qt ( x) Q ( xt-l / a) и Ut ( x) U ( xt - W), где Q и U - фиксированные устойчивые распределения. [10]

Цепь Маркова. [11]

Данные переходные вероятности приводят в процессе эволюции цепи к возрастанию вероятности нулевого состояния ( состояния с наибольшей экологической опасностью) до 1 и убыванию до 0 вероятностей остальных состояний. [12]

Переходной вероятности / j g для цепей Маркова теперь соответствует переходная вероятность Pik ( t t а именно условная вероятность состояния Efc в момент / - - s при условии, что в момент s / s система находилась в состоянии EJ. Как показывает обозначение, предполагается, что эта вероятность зависит только от продолжительности t временного интервала, но не от его положения на оси времени. [13]

Эти переходные вероятности играют основную роль в исследовании процессов Маркова. [14]

Напишите переходные вероятности из одного состояния в другое. [15]

Страницы: 1 2 3 4