Теория - стационарный случайный процесс
Cтраница 1
Теория стационарных случайных процессов в настоящее время широко применяется в расчетах разнообразных систем автоматического управления. [1]
В теории стационарных случайных процессов была получена серия параметров, характеризующих любой непрерывный изотропный процесс, два из которых Rij и S jft обычно употребляются при изучении турбулентности в жидкости. [2]
 |
Зависимости средних значений и дисперсий скоростей движения частиц различных фракций в полидисперсных слоях от скорости ожи-жающего агента. [3] |
В теории стационарных случайных процессов в качестве одной из основных статистических характеристик стохастического процесса рассматривается или автокорреляционная функция, или функция спектральной плотности. [4]
Раздел теории стационарных случайных процессов, рассматривающий лишь те его свойства, которые определяются моментами первых двух порядков, называется корреляционной теорией случайных процессов. [5]
 |
К понятию о дисперсии. [6] |
Важное значение в теории стационарных случайных процессов имеет понятие автокорреляционной или просто корреляционной функции. [7]
По аналогии с теорией стационарных случайных процессов А.Н. Колмогоров вводит понятие квазирегулярной динамической системы, или, в современной терминологии, К-системы. Важность этого понятия для изучения эргодических свойств динамических систем обнаружилась через несколько лет, когда Я. Г. Синай выяснил, что многие классические динамические системы, не связанные с теорией вероятностей, являются / - системами. [8]
Вторым крупным направлением случайных процессов является теория стационарных случайных процессов. Закономерностей, налагает сильное ограничение на процесс и позволяет из одного этого допущения извлечь ряд важных следствий. [9]
Вторым крупным направлением случайных процессов является теория стационарных случайных процессов. [10]
В задачах, решаемых с использованием теории стационарных случайных процессов, часто возникает необходимость получения выражений, связывающих вероятностные характеристики процесса на выходе объекта с характеристиками входного воздействия и собственными характеристиками объекта. Рассмотрим в качестве примера путь определения подобного выражения для собственной корреляционной функции на выходе линейного динамического объекта. [11]
Однако мы умышленно отказались здесь от обращения к терминологии теории стационарных случайных процессов, так как в докладе на настоящем съезде молодого румынского математика Ро-зенблат - Рот Милу [ 83 ( см. также [9]) было показано, что можно получить в намеченном направлении не лишенные интереса результаты и без предположений стационарности. [12]
Данная зависимость описывает широкий круг процессов и она удобна тем, что теория стационарных случайных процессов разработана достататочно полно. Если скорость процесса не зависит функционально от времени, то процесс ( по отношению к у) будет стационарен. [13]
Приведенные соотношения между корреляционной функцией и спектральной плотностью имеют очень большое значение для теории стационарных случайных процессов. [14]
Значительные добавления сделаны в главе 10; они касаются главным образом расширения сведений по теории стационарных случайных процессов. [15]
Страницы: 1 2 3