Свойство - отсутствие - последействие
Cтраница 2
Для отдельной схемы или отдельного элемента свойство ординарности очевидно, однако свойство отсутствия последействия, как правило, не соблюдается. [16]
 |
График функции логарифмического нормального распределения.| График функции экспоненциального ( показательного распределения.| Распределение Вейбулла при различных значениях параметров. [17] |
Экспоненциальное распределение является основным в теории марковских процессов, так как оно обладает свойством отсутствия последействия, т.е. последовательные моменты наступления каких-то событий ( телефонных вызовов, отказов аппаратуры, прибытия клиентов и т.п.) распределены на оси времени независимо друг от друга. [18]
Формула не использует информации о появлении событий до начала рассматриваемого промежутка, что характеризует свойство отсутствия последействия. [19]
Многие модели процессов, с которыми мы познакомились выше, обладали марковским свойством, или свойством отсутствия последействия: при фиксированном настоящем прошлое и будущее процесса ( условно) независимы. Процессы, обладающие этим свойством, были названы марковскими. Эволюцию марковского процесса удобно представлять себе в виде траектории в фазовом пространстве 6 - общем множестве значений ел. Xt, делает описание марковских процессов относительно простым: необходимо знать лишь локальные характеристики движения при сдвиге на бесконечно малое время, если t непрерывно, и на один шаг, если время дискретно. [20]
Формула () не использует информации о появлении событий до начала рассматриваемого промежутка времени, что отражает свойство отсутствия последействия. [21]
Поскольку требования за любые два непересекающиеся интервала времени поступают в компанию независимо, то поток П обладает свойством отсутствия последействия. [22]
Случайная величина; случайный процесс; случайная функция; система; состояние системы; случайный процесс, протекающий в системе; дискретное множество состояний; непрерывное множество состояний; дискретный процесс; непрерывный процесс; свойство отсутствия последействия; марковский процесс; граф состояний системы; множество ( состояний) без выхода ( поглощающее множество, или обобщенная ловушка); множество ( состояний) без входа ( неустойчивое, или неустановившееся множество); состояние без выхода ( поглощающее состояние, или ловушка); состояние без входа ( неустойчивое, или неустановившееся состояние); эргодическая система; сечение случайного процесса; реализация случайного процесса за определенный промежуток времени; ступенчатая функция. [23]
Марковские процессы представляют специальный тип случайных процессов, характеризующихся тем, что вероятностная зависимость между состояниями процесса распространяется только на близкие состояния и не проявляется между достаточно далекими состояниями. Эту особенность называют свойством отсутствия последействия, так как для предсказания вероятностного характера процесса в будущем достаточно знать состояние процесса в настоящий момент. Марковская цепь является частным случаем марковских процессов со счетным числом состояний. [24]
 |
Статистическая и теоретическая плотности распределения длительности обработки сигналов. [25] |
При расчете вероятностных характеристик системы массового обслуживания и, в частности, АСЗС важно знать не только закон распределения входящего потока сигналов, но и свойства этого потока. Если при этом интервалы между сигналами потока распределены по экспоненциальному закону, то рекуррентный поток - простейший и обладает свойствами отсутствия последействия. [26]
 |
Статистическая я теоретическая плотности распределения длительности обработки сигналов. [27] |
При рабчете вероятностных характеристик системы массового обслуживания и, в частности, АСЗС важно знать не только закон распределения входящего потока сигналов, но и свойства этого потока. Если при этом интервалы между сигналами потока распределены по экспоненциальному закону, то рекуррентный поток - простейший и обладает свойствами отсутствия последействия. [28]
Легко доказать, что каждая монотонная функция, которая удовлетворяет функциональному уравнению ( 1), имеет вид Q () е-ах. Таким образом, случайная величина имеет показательное распределение. Среди непрерывных распределений свойство отсутствия последействия имеет только показательное распределение. [29]
ЗИПа, которые были заняты в начальный момент; моментами поступления новых требований на обслуживание как со стороны элементов аппаратуры, находящихся под током или обесточенных, так и со стороны самих элементов ЗИПа; моментами окончания обслуживания этих новых требований. Если в некоторый момент времени занят &. Момент появления новых требований также не зависит от того, что было до момента / г, так как нами принят простейший поток требований, который обладает, свойством отсутствия последействия. [30]
Страницы: 1 2