Среднее значение - распределение
Cтраница 2
 |
Распределение ненадежности для смешанного языка L1 / 1 / 2L2. [16] |
Это верно по крайней мере тогда, когда вблизи от наивысшей точки нет точки единственности. В этом случае, или в том случае, когда эти условия удовлетворены приближенно, кривая среднего значения распределения дает довольно полное представление о системе. [17]
В предыдущем разделе было показано, что допущение постоянства давления по внешнему круговому контуру, окружающему скважину, может дать очень близкое приближение при подсчете расхода, поступающего в скважину, при одном условии, что допущенное постоянство давления представляет собой среднее значение распределения давления по контуру. Следующим вопросом, который будет подвергнут рассмотрению, является приближение, заключающееся в допущении, что скважина находится в центре внешнего контура. Поэтому следует проанализировать условия течения в системе, где скважина и внешний контур не концентричны, и посмотреть, в какой степени эти условия будут отличаться от идеальной обстановки, когда центр скважины совпадает с центром внешнего кругового контура. [18]
Предположим, что мы не меняем положения С0, но увеличиваем интенсивность сигнала. Поскольку интенсивность сигнала возрастает, среднее значение распределения SN сдвигается вправо. Если же интенсивность сигнала уменьшится, то среднее значение распределения SN сдвинется влево. [19]
Первые формальные модели портфельной теории были разработаны для выработки именно этого типа решений в управлении риском. В этих моделях для вычисления соотношения между риском инвестиций и их ожидаемой доходностью используется распределение вероятностей. Ожидаемая доходность портфеля ценных бумаг определяется как среднее значение распределения вероятностей, а риск - как стандартное отклонение возможных значений доходности от ожидаемого. [20]
Среднее значение распределения есть точка, относительно которой второй момент минимален. Конечно, среднее значение необязательно должно быть линейной функцией предшествующих значений сообщения. В данном случае это - просто постоянная величина, являющаяся средним значением распределения нулевого порядка. [21]
 |
Прочностные свойства основного металла после облучения в зависимости от температуры испытания. Обозначения те же, что и на 1. [22] |
Следовательно, при такой дозе облучения и на данном этапе радиационно-термического старения происходит диффузионное перераспределение Дефектов, способствующих реализации процессов релаксации локальных перенапряжений, что, в свою очередь, создает благоприятные условия для программного упрочнения предварительно облученного материала. Степень изменения условного предела текучести предварительно облученных образцов выше, чем степень изменения предела Прочности OB - Можно полагать, что более резкое увеличение Сто 2 свя-вано с ростом среднего значения распределения стартовых напряжений движения дислокаций за счет создания новых центров закрепления и стопорения источников движения. [23]
Само собой разумеется, большинство обычно встречающихся случайных величин имеют конечное математическое ожидание; в противном случае это понятие было бы бесплодным. Однако случайные величины, не имеющие математического ожидания, встречаются в связи с важными физическими задачами о возвращении. Термины математическое ожидание и среднее значение являются синонимами. Мы говорим также о среднем значении распределения, вместо указания на соответствующую случайную величину. [24]
Оказалось, однако, что эта функция описывает распределение во многих других виниловых и конденсационных полимерах. Величина параметра Ъ обратно пропорциональна ширине распределения. Параметры а и & определяют среднее значение распределения, или средний молекулярный вес. [25]
Напишите программу для моделирования анионной полимеризации, использующую метод Монте-Карло. Представьте себе, что имеется некоторое начальное число анионов. Индекс единичного элемента массива выбирается случайным так, что единицы распределены в этом массиве стохастически. На каждом шаге полимеризации мономер присоединяется к одному случайно выбранному аниону. Всякий раз, когда средняя степень полимеризации увеличивается на 1, надо рассчитывать среднее значение распределения. Как зависит это среднее значение от времени. Промоделируйте анионную полимеризацию в присутствии примеси, которая может реагировать с анионами ( в том числе и с полимерами, имеющими на конце анион) и тем самым уменьшать количество активных центров. [26]
Страницы: 1 2