Стохастическое

Cтраница 4

Модели можно подразделять на стохастические, детерминированные и адаптивные. При использовании стохастических зависимостей для математического описания процесса необходимо предварительно получить вероятностные характеристики и функции распределения. Для этого необходимо обработать большое число результатов предварительных испытаний и падежную информацию. В связи с тем, что статистические данные обычно получаются при определенных входных условиях, рассчитанные по этим данным вероятности и функции распределения имеют условный характер. Если условия изменяются, то это надо учитывать и проводить соответствующие перерасчеты. Для характеристики детерминированных моделей используют классический аналитико-математический аппарат, применяемый для описания процессов, протекающих в рассматриваемых объектах. Адаптивные математические модели применяют в тех случаях, когда в системе имеется параметрическая неопределенность. Эта неопределенность уменьшается, если есть надежная информация о рассматриваемом процессе. [46]

К физической модели марковского процесса. [47]

Соотношение (2.1.11) носит название стохастического ( флюктуа-ционного) уравнения. [48]

Строго говоря, понятия стохастических интеграла и производной случайных процессов, фигурирующие в ( 39) и ( 40), несколько отличны ( см. [31, 32]) от общеизвестных понятий интеграла и производной, однако здесь более глубокие вопросы, связанные с этими различиями, не рассматриваются. [49]

Таким образом, в стохастических ЯК-задачах принцип динамического программирования позволяет построить оптимальное С-управление и определить соответствующее ему экстремальное значение критерия качества. Отметим еще, что при Ti 0, 02 0 уравнение (3.10) совпадает с матричным уравнением Риккати ( см. § 2 гл. [50]

Минимальное решение будет строго стохастическим ( и потому единственным), если в дискретной цепи Маркова с матрицей р все состояния возвратны. [51]

Страницы: 1 2 3 4