Значение - функция - распределение
Cтраница 3
Верхний предел интеграла по зоне проводимости мы взяли равным со, а не действительной энергии, соответствующей вершине зоны проводимости; возникающая при этом погрешность невелика, поскольку значение функции распределения / 0 ( S) с увеличением Е уменьшается так быстро, что в любом случае сколько-нибудь значительный вклад в интеграл дает лишь часть зоны проводимости. Аналогично можно объяснить, почему за нижний предел интеграла для валентной зоны выбрана - оо. [31]
Верхний предел интеграла по зоне проводимости мы взяли равным 00, а не действительной энергии, соответствующей вершине зоны проводимости; возникающая при этом погрешность невелика, поскольку значение функции распределения / 0 ( Щ с увеличением § уменьшается так быстро, что в любом случае сколько-нибудь значительный вклад в интеграл дает лишь часть зоны проводимости. Аналогично можно объяснить, почему за нижний предел интеграла для валентной зоны выбрана - со. [32]
Скорости частиц, движущихся в потоке, имеют одно направление и лежат в интервале от v0 до 2и0 - График функции распределения частиц по скоростям имеет вид прямоугольника. Чему равно значение функции распределения. [33]
График функции распределения частиц по скоростям имеет вид прямоугольника. Чему равно значение функции распределения. [34]
 |
Области интегрирования в. [35] |
Область HI находится выше прямой. Первое выражение применяется для вычисления значений функции распределения, меньших 0 5, а также для расчетного минимального значения согласно (2.3); второе - для F ( P) 0 5 и максимального значения. [36]
Первый момент характеризует среднее время пребывания частиц в аппарате. Второй момент ( дисперсия) определяет разбросанность значений функции распределения относительно среднего времени пребывания. Третий момент описывает асимметрию при скошенности функции распределения. Указанные моменты используются для непосредственного расчета продольного перемешивания в промышленных аппаратах. [37]
В настоящее время информацию о неоднородном строении пористой среды можно получить, применяя различные методы поро-метрического анализа. Эти методы позволяют автоматически получать как средние значения параметров пористой среды, так и значение функции распределения. Аналогично можно получить значение корреляционной функции. Статистическая обработка данных о различных микронеоднородных пористых средах ( песчаниках, карбонатных породах) показывает, что нормированную корреляционную функцию можно получить в следующем виде: Лг е-г / яг. [38]
 |
Использование встроенных функций для анализа г-распределения. [39] |
Рассматриваемое распределение является симметричным с нулевым математическим ожиданием, поэтому двусторонние точки различаются лишь знаком. При проверке ( см. рис. 5.71), с помощью встроенных функций pt определяются значения функций распределения для граничных точек, а также вероятность того, что случайная величина расположена между ними. Эта вероятность получена равной 0.903, что подтверждает правильность определения граничных точек. [40]
Частотные методы, изложенные в разделе 5.1.4, дают возможность для такой системы получить значение функций распределения Wz ( t) и Cz ( t), а также математическое ожидание М ( и 2) времени ожидания произвольной заявкой начала передачи. Эти величины можно рассматривать как достаточно хорошее приближение характеристики реальной системы, которые дополнительно могут зависеть от принятой организации передачи сообщений каждым аппаратом. [41]
Необходимо отметить аналогию между формулой (6.1.17) и общим выражением (5.1.42) для неравновесной функции распределения. Слагаемое f ( i / i в (6.1.17) играет роль локальноравновес-ной функции распределения f (, а прочие слагаемые аналогичны тем в (5.1.42), которые учитывают зависимость значения функции распределения в данный момент времени от значений секулярных величин в предшествующие моменты времени. [42]
С точки зрения численных расчетов роль радиальной функции распределения особенно велика для систем типа твердых сфер или молекул с потенциалом прямоугольной ямы, парный потенциал которых имеет разрывные скачки. Как известно, такие разрывы потенциала приводят к разрывам функции распределения, что в свою очередь приводит к появлению в уравнении состояния ( 29) членов, в которые входят значения функции распределения на разрывах. [43]
В настоящее время отечественной промышленностью серийно выпускается ряд анализаторов случайных процессов. К ним относятся многофункциональный статистический преобразователь Ф790, коррелометр Ф7016, комплекс измерителей характеристик случайных сигналов Хб-4 / а, многофункциональные измерители вероятностных характеристик Ф36 и Ф37, анализаторы спектра Ф4326, Ф4327, Ф7058 и др. С помощью этих приборов и устройств можно измерять значения математического ожидания и дисперсии, а также значения функций распределения вероятности, корреляционных и спектральных функций с последующим восстановлением вида самих функций. Перечисленные анализаторы рассчитаны в основном на унифицированный входной сигнал и позволяют измерять от 256 до 4096 ординат анализируемой функции. [44]
В настоящее время отечественной промышленностью серийно выпускается ряд анализаторов случайных процессов. К ним Ьтнбг сятся многофункциональный статистический преобразователь Ф790, коррелометр Ф7016, комплекс измерителей характеристик случайных сигналов Х6 - 4 / а, многофункциональные измерители вероятностных характеристик Ф36 и Ф37, анализаторы спектра Ф4326, Ф4327, Ф7058 и др. С помощью этих приборов и устройств можно измерять значения математического ожидания и дисперсии, а также значения функций распределения вероятности, корреляционных и спектральных функций с последующим восстановлением вида самих функций. Перечисленные анализаторы рассчитаны в основном на унифицированный входной сигнал и позволяют измерять от 256 до 4096 ординат анализируемой функции. [45]
Страницы: 1 2 3 4