Теория - марковский процесс
Cтраница 1
Теория марковских процессов создана за последние десятилетия. Выдающуюся роль в развитии этой теории сыграли советские ученые - академик А. Н. Колмогоров и его ученики; теория марковских процессов располагает весьма совершенными аналитическими методами и многочисленными глубокими качественными результатами. С другой стороны, важнейшие классы реальных сложных систем допускают достаточно адекватное описание в рамках марковских процессов. [1]
Теория марковских процессов, базирующаяся на изучении свойств полугрупп операторов, также широко использует локальные характеристики процессов. [2]
Теория марковских процессов позволяет исследовать задачи, связанные с анализом переходных процессов в механических системах, решение которых методами корреляционной теории получить невозможно. [3]
В теории марковских процессов большое внимание уделяется классификации состояний. Состояние ж, называют достижимым из ж, если Ptj О при некотором k О, т.е. существует ненулевая вероятность через некоторое число шагов из j - ro состояния попасть в г-е. Состояния, достижимые друг из друга, называют сообщающимися. [4]
Применению теории марковских процессов к решению нелинейных задач посвящено очень большое количество работ. Это целое важное направление, развивавшееся в основном в связи с запросами радиотехники, лишь в весьма малой степени затрагивается в данной книге. [5]
Самостоятельным разделом теории марковских процессов является теория массового обслуживания. Этот раздел прикладной математики наиболее перспективен при построении моделей функционирования ( полезного эффекта) элементов системы пожарной защиты. [6]
Рассмотрим вопросы теории марковских процессов, которые будут использованы при решении операций прогнозирования состояний объекта. [7]
Самостоятельным разделом теории марковских процессов является теория массового обслуживания. Этот раздел прикладной математики наиболее перспективен при построении моделей функционирования ( полезного эффекта) элементов системы пожарной защиты. [8]
Как известно из теории марковских процессов, для случайного нормального процесса U ( t), имеющего спектральную плотность вида ( 19), сам процесс и его производная по времени являются компонентами двумерного марковского процесса. [9]
Возможность получения методами теории марковских процессов точных решений, хотя и для ограниченного круга задач, привлекает к ним внимание широкого круга исследователей. [10]
Методы, основанные на теории марковских процессов, позволяют в некоторых случаях найти распределения выходных процессов. [11]
 |
График функции логарифмического нормального распределения.| График функции экспоненциального ( показательного распределения.| Распределение Вейбулла при различных значениях параметров. [12] |
Экспоненциальное распределение является основным в теории марковских процессов, так как оно обладает свойством отсутствия последействия, т.е. последовательные моменты наступления каких-то событий ( телефонных вызовов, отказов аппаратуры, прибытия клиентов и т.п.) распределены на оси времени независимо друг от друга. [13]
Другую возможность моделирования динамики открывает теория марковских процессов. Сущность такого подхода заключается в рассмотрении дискретных пространственно-временных структур. Здесь состояние системы характеризуется не переменными состояния, а вероятностями и плотностями распределения вероятностей. [14]
Необходимо отметить, что применение теории марковских процессов в инженерной практике исследования параметрической надежности весьма ограничено. Одна из причин этого состоит в том что часто трудно оценить правомочность применения этой теории. [15]
Страницы: 1 2 3 4