Искомое событие

Cтраница 1

Искомое событие А состоит в том, что из четырех семян взойдут или три, или четыре. [1]

Геометрическим образом, соответствующим искомому событию, будет пересечение полосы () и единичного квадрата, состоящего из точек, координаты ( х; у) которых удовлетворяют неравенствам 0 е 1 и 0j ssl. Площадь фигуры, полученной в результате пересечения множества () и квадрата, равна искомой вероятности, так как площадь единичного квадрата равна единице. [2]

Задача состоит в обнаружении оптимальным образом искомого события по значению величины у, отличающейся от х погрешностью измерения. [3]

Если в первом эксперименте с ускорительными нейтрино было зарегистрировано менее 50 искомых событий, то впоследствии, в результате увеличения интенсивности нейтринных пучков и создания установок большего масштаба ( и более совершенных), удавалось зарегистрировать в одном эксперименте миллионы событий. [4]

Импульс высокого напряжения может включаться какой-либо схемой совпадений или антисовпадений, так что, кроме искомых событий, камера почти ничего другого регистрировать не будет, даже если она установлена в очень большом потоке ионизирующих частиц. [5]

Как известно из теории информации ( ( см., например, [82]), при нахождении искомого события путем постановки ряда последовательных опытов, занимающих одно время, минимум математического ожидания числа таких опытов, приводящих к решению задачи, достигается выбором такой последовательности опытов, при которой максимизируется количество информации, приходящееся на каждый текущий опыт. [6]

Отметим, что поиск многих из указанных выше частиц будет производиться на основе одних и тех же исходных данных, накопленных универсальными установками коллаидера: использование различных критериев отбора при анализе этих данных позволяет выделять разные типы искомых событий. [7]

Изотопы для исследования обратного бета-распада с помощью реакторных. [8]

Из формулы (10.3.14) следует, что сечение упругого рассеяния нейтрино существенно - почти квадратично - зависит от числа нуклонов или, что одно и тоже, от массового числа рассеивающего ядра. Это позволяет предложить методику выделения искомых событий на основе сравнения скорости счета двух одинаковых детекторов, чьи мишени состоят из различных изотопов одного и того же элемента. [9]

Эффективность использования таких 6-меток для отбора искомых событий в процессах лептон струи иллюстрирует рис. 11.3. На этом рисунке показаны числа отобранных событий до использования 6-меток ( кружки), с 6-метками ( треугольники) и ожидаемых фоновых событий с 6-метками ( заштрихованы) в зависимости от числа струй. На врезке рис. 11.3 показано распределение времен образования вторичных вершин в этих 27 струях с 6-метками. [10]

Непосредственный метод расчета вероятностей по формуле (1.2) практически затруднен, так как большинство реальных схем сложны и расчеты становятся очень громоздкими. Непосредственное экспериментальное определение частости и оценка по ней вероятности искомого события зачастую дорого и требует много времени. [11]

Поэтому для определения вероятностей чаще всего применяются косвенные методы, позволяющие по известным вероятностям одних событий определять вероятности других, с ними связанных. С этой целью обычно сложные схемы разлагают на ряд более простых схем, для которых вероятности наступления искомых событий известны или могут быть сравнительно легко определены экспериментальным путем. [12]

Указанная задача сводится к определению правильности проверяемой гипотезы и может быть сформулирована так. Пусть событие, подлежащее контролю, происходит при следующем условии: x N, где х - значение измеряемой величины, N - уставка. Тогда, полуось N - - оо представляет собой область, в которой событие есть, а полуось - оо - N область, в которой события нет. В результате измерения определяется величина у, отличающаяся от величины х погрешностью измерения. По значению у следует определить искомое событие. Для минимизации средних потерь принимается оптимальное правило обнаружения событий ( правило Байеса), которое для приведенной задачи звучит следующим образом. [13]

В качестве иллюстрации к первому варианту может служить такой пример. Пусть требуется определить следующее событие: наличие неполноты сгорания топлива в топке. Данное событие характеризует превышение заданной технологической картой нормы N суммарного содержания горючих компонентов: окиси углерода и водорода ( СО Н2) в дымовых газах. Для практического обнаружения события необходимо измерить с помощью автоматического газоанализатора долю окиси углерода и водорода в дымовых газах. Оказывается, измеряемый сигнал ( СО Н2) значительно отличается от истинного значения ( СО Н2) ввиду погрешностей работы газозаборного устройства и самого газоанализатора. Необходимо определить, какова должна быть граница ( норма) N в пространстве наблюдений ( СО Н2), с которой следует сравнивать измеряемый сигнал, определяя искомое событие. [14]

Страницы: 1