Свойство - случайность
Cтраница 1
Свойство случайности рассматриваемых нами величин проявляется в так называемых испытаниях. В каждом испытании рассматриваемая случайная величина принимает то или иное значение из области ее определения. Вероятность, принятая случайной величиной того или иного значения, определяется законом распределения этой случайной величины. [1]
Со свойством случайности в индивидуальном смысле тесно связано понятие потока Бернулли. [2]
Со свойством случайности в индивидуальном смысле связана еще одно интересное свойство простейшего потока: во многих случаях сумма большого числа малых стационарных потоков близка к простейшему потоку. Если считать, что каждый из суммируемых потоков создается отдельным источником вызовов, то простейший лоток можно рассматривать как поток от бесконечного числа источников. [3]
В этой главе изучаются некоторые свойства случайности и, в частности, закон повторного логарифма для испытаний Бернулли. [4]
В этой главе обсуждаются некоторые свойства случайности и важный закон повторного логарифма для испытаний Бернулли. Различные аспекты теории случайных флуктуации, связанных о испытаниями Бернулли ( по крайней мере для / г - 1 / 2), рассмотрены в гл. [5]
 |
Промежуточные расчеты для оценки адекватности модели. [6] |
Следовательно, Р Р, так как 5 2, и свойство случайностей выполняется. [7]
Таким образом, рассматриваемый нами поток не является простейшим, так как для него не выполнена эргодическая гипотеза. В то же время он обладает свойством случайности в индивидуальном смысле, так как это свойство имеет место при любом значении параметра. [8]
Невычислимые процессы могут быть полностью детерминистскими. Эта особенность является диаметрально противоположной по отношению к свойству полной случайности, которое характерно для современной интерпретации квантовой механики и возникает при увеличении микромасштабных квантовых эффектов до классического уровня - R-процедуре в моей терминологии в этой книге. Я считаю, что необходима новая теория, которая позволит постичь смысл реальности, принадлежащей сфере действия R-процедуры, которая сегодня используется в квантовой механике; и, как мне кажется, именно в этой неоткрытой пока новой теории мы найдем требуемый элемент невычислимости. [9]
В частности, уже в этой простейшей схеме проявляются свойства случайности, парадоксальные с точки зрения интуиции. [10]
Важно то, что две проекции имеют различные распределения. Тот факт, что первое распределение равномерно, не есть свойство случайности, а есть свойство, присущее пространству трех измерений. [11]
В табл. 5.1.2 в третьей графе для первого и последнего наблюдения проставим прочерк, ноль - если точка неповоротная, и единицу, если она поворотная. В нашем примере количество поворотных точек равно трем ( р3), неравенство (6.1.7) выполняется, следовательно, свойство случайности выполняется. [12]
Процессы создания ПО определяют инвариант или неизменную составляющую процесса его разработки. Обычно разработка ПО не является результатом повторяющегося акта производства. Свойство случайности не присуще изначально ПО, скорее всего оно привнесено извне разработчиками. Свойства программной инженерии, носящие случайный характер, также порождают определенные трудности в создании ПО. [13]
Для оо-распределенной последовательности это не всегда справедливо. А-распределенности, изменятся не больше, чем на величину порядка l / Vz, так что пределы отношений vk ( n) / n не изменятся. Отсюда следует, что R1 не обладает этим свойством случайности. [14]
Еще одно усовершенствование метода быстрой сортировки заключается в использовании такого разделяющего элемента, который с достаточно большой вероятностью делил бы файл вблизи его середины. Наиболее безопасный выбор, минимизирующий вероятность возникновения наихудшего случая, состоит в использовании в качестве разделяющего элемента случайного элемента массива. Тогда вероятность возникновения наихудшего случая становится ничтожно малой. Этот метод представляет собой пример вероятностного алгоритма ( probabilistic algorithm) - такого алгоритма, который использует случайный характер величин для достижения высокой эффективности с большой вероятностью, независимо от степени упорядоченности входных данных. Далее в этой книге мы столкнемся с многочисленными примерами использования свойства случайности при разработке структуры алгоритмов, в частности, когда предполагается наличие той или иной тенденции во входных данных. На практике использование в рамках быстрой сортировки генератора случайных чисел с этой целью может оказаться излишним: простой произвольный выбор оказывается достаточно эффективным. [15]
Страницы: 1