Cтраница 2
В дискретном случае, когда укрупненный блок состоит из элементарных блоков, проводимости которых постоянны, поиск каждой полублочной проводимости для укрупненного блока аналогичен решению эквивалентной электрической задачи. [16]
В дискретном случае фактически используются только целочисленные итерации одного единственного оператора масштабирования Da, a 1, описывающего растяжение. [17]
В дискретном случае, т.е. для операторов ( 9), имеется совсем простое доказательство асимптотики ( 13), основанное на элементарных вариационных рассуждениях. [18]
В дискретном случае интегралы заменяются суммами. Соотношение ( 12) устанавливает, что энтропия процесса в целом есть среднее значение всех предыдущих значений энтропии условного распределения k - го порядка, определяющего процесса. Информационное содержание на символ в сообщении, создаваемом таким стохастическим процессом, есть среднее значение энтропии распределений, из которых выбираются элементы сообщения. [19]
В дискретном случае конструктивное содержание потоковой прогонки строится по аналогии с непрерывным случаем. [20]
Полученный для дискретного случая результат, таким образом, полностью обобщается на непрерывный случай. [21]
Вернемся к дискретному случаю и установим некоторые неравенства, которые сыграют решающую роль в финальном снятии пространственного обрезания. [22]
Доказательство проводится аналогично дискретному случаю с заменой сумм на интегралы. [23]
Аналогия с дискретным случаем настолько очевидна, что дальнейшие разъяснения не требуются. [24]
Аналогия с дискретным случаем легко просматривается, но предельный переход к (8.7) невозможен, - по крайней мере, в общепринятом смысле. [25]
Аналогично в дискретном случае. Обратное же неверно, так как у ( t) и х ( s) в общем случае связаны вероятностным образом. Таким образом, формула ( 6) является частным случаем формулы ( 5), когда Yt и Xs связаны однозначной зависимостью. Функция k ( t, s) в ( 5) является обобщением весовой функции w ( t, s) для детерминированных систем, поэтому ее можно назвать осред-ненной весовой функцией стохастической системы. [26]
Выражения (7.2.21) для дискретного случая остаются без изменения. После того как уравнение записано, остаются математические трудности его решения. Мы не будем систематически излагать здесь результаты, полученные в этом направлении, а отошлем читателя к литературе. Прежде всего здесь следует назвать монографию [82], на которую мы неоднократно ссылались и в которой с исчерпывающей полнотой рассмотрены методы нахождения весовых функций оптимальных систем. Мы же рассмотрим некоторые частные случаи, интересные для дальнейшего изложения и поддающиеся простой физической интерпретации. [27]
Результаты получены для дискретного случая аналогично гл. [28]
По аналогии с дискретным случаем определяется непрерывная модель независимых испытаний. [29]
Как и в дискретном случае, неравенство Чебышева показывает, что дисперсия может служить для оценки вероятности отклонения случайной величины от ее среднего значения. [30]