Статистическое свойство

Cтраница 1

Статистические свойства - стационарных случайных сигналов исследуют с помощью моментов первого и второго порядка и корреляционной функции. Выражения этих вероятностных характеристик непрерывного и решетчатого случайных сигналов, имеющих соответственно длительности Тс и Л7С, приведены в табл. 3.5. Они получены на основании эргодической гипотезы, позволяющей приравнять средние по множеству средним по времени. [1]

Статистические свойства и кинетика жестких квантово-механических и мягких классических степеней свободы оказываются взаимосвязанными и не разделяются. [2]

Статистические свойства введенной выше динамической модели продольных релаксационных процессов задаются законом статистической корреляции ( или линейной памятью) между звеньями цепи. [3]

Статистические свойства таких нагрузок являются медленно меняющимися функциями по сравнению с изменением самих нагрузок ( фиг. В приведенных выше примерах ветровой и акустической нагрузок статистические свойства меняются вследствие изменения скорости ветра или режима работы двигателя. [4]

Статистические свойства света весьма существенны, поскольку ими определяются результаты большинства оптических экспериментов. Но на практике во многих случаях удовлетворительное описание эксперимента можно построить на основе далеко не полной статистической модели. Очень часто для предсказания результатов эксперимента оказывается достаточным знать лишь некоторые средние значения ( моменты) второго порядка, называемые функциями когерентности. [5]

Статистические свойства оценок Ь, как это видно из (4.1.16), зависят от измерений выхода и поэтому непосредственно методы планирования экспериментов, рассмотренные выше, применены быть не могут. [6]

Статистические свойства молекул, имеющие решающее значение в проблеме деформации, являются функцией распределения для направления и длины вектора ее концевой точки. Это - вектор г, который соединяет один конец молекулы с другим ее концом. Рассмотрим нитевидную молекулу и определим вероятность нахождения одной конечной точки молекулы в элементе объема между ( х и x dx), ( у и y dy), ( z и z dz), если другая конечная точка закреплена в первоначальном положении. [7]

Статистические свойства случайных величин могут быть описаны не только законом распределения, но и числовыми характеристиками, среди которых наиболее часто используются среднее значение, или математическое ожидание, дисперсия и среднеквадратичное отклонение. [8]

Статистические свойства идеальных газов могут быть изучены с помощью весьма общего и в то же время достаточно простого метода - метода ящиков и ячеек. Несмотря на то, что случай идеального газа является весьма частным, он охватывает большое число конкретных физических задач, решение которых может быть доведено до конца. [9]

Статистические свойства стохастического процесса - это те регулярные особенности, которые проявляются ( могут проявиться) в результате большого числа испытаний или наблюдений. [10]

Статистические свойства случайной силы подробно изучены в теории броуновского движения ( см., например, [37]), где показывается, что как случайная величина она является гауссовой и - коррелированной. [11]

Плотность вероятности для двух гипотетических строк расстояний. [12]

Статистические свойства последовательности расстояний сильно влияют на производительность алгоритма. Если в памяти всего k страничных блоков, то страничные прерывания происходят редко. [13]

Статистические свойства шума округления в основном совпадают с шумом квантования; дисперсия шума округления приравнивается величине АО, ь / 12, где Аа, ь - перепад уровней, соответствующий отбрасываемому разряду произведения. [14]

Статистические свойства неравновесных систем описываются кинетическими уравнениями для ФРК типа уравнения Больцмана, полученными в гл. Если же необходимо одновременно найти спектр и ФРК, то кинетического уравнения недостаточно, а обычный метод функций Грина ( справедливый для равновесного или, как мы видели в § 5.4, для квазиравновесного случая) неприменим. Поэтому требуется совместная система уравнений для функций Грина и ФРК, самосогласованно описывающая динамические и кинетические свойства полупроводника. [15]

Страницы: 1 2 3 4