Корреляционная функция

Cтраница 1

Корреляционные функции позволяют вычислять средние по ансамблю значения функций от динамических переменных. Содержательный смысл и формальное определение корреляционных функций s - кратного типа были даны в § 4 гл. Там же был задан способ прямого вычисления функций Fs одномерной равновесной системы. Поскольку нам удалось редуцировать полимерную цепочку к одномерной системе, остается только перенести полученные выше результаты на специальный случай полимера. [1]

Корреляционные функции здесь имеют несколько другой смысл по сравнению с корреляционными функциями, введенными в § 3 настоящей главы. [2]

Корреляционная функция не зависит от начальной фазы. [3]

Корреляционная функция - чрезвычайно существенная характеристика случайного поля, она определяет меру статистической связи между значениями б ( г) в двух точках пространства. При - близких значениях г и г2 величины 6 ( ri) и б ( г2) имеют более тесную связь в статистическом смысле, чем для точек, отстоящих на большие расстояния. Очевидно, что при увеличении расстояния между точками зависимость величин вообще должна исчезать. [4]

Корреляционная функция характеризует степень связи между значениями случайного процесса в различные моменты времени. По мере увеличения интервала времени т корреляционная функция убывает - связь между более удаленными друг от друга во времени значениями случайного процесса уменьшается. При т0 ( ti ti) для центрированного случайного процесса значение корреляционной функции равно дисперсии. [5]

Корреляционные функции, вводимые в приложениях, стремятся всегда к нулю при больших значениях т, потому что x ( t) и x ( t - т) стремятся стать взаимно независимыми. Можно сказать, что случайная функция x ( t) обладает статистической памятью, тем меньшей, чем быстрее р ( т) стремится к нулю. Из соответствия, определяемого формулами ( 89), легко заметить, что при прочих равных условиях чем больше статистическая память явления, тем более ограничен его спектр частот. [6]

Корреляционные функции ( корреляторы или вакуумные ожидания произведений полей в этой теории поля) постоянны по определению и имеют следующий вид. [7]

Корреляционная функция показывает степень сходства между сигналом и его сдвинутой копией - чем больше значение корреляционной функции, тем это сходство сильнее. [8]

Определение периода для применения этих. [9]

Корреляционные функции позволяют более глубоко исследовать взаимозависимости различных переменных. Здесь приведены только самые общие понятия. При помощи этих функций можно исследовать различные классы зависи - мостей, в том числе и многомерные. [10]

Корреляционная функция для вектора расстояния между концами цепи в модели рептаций определяется долей звеньев, которые остаются в исходных трубках по истечении времени t; ее можно представить как сумму экспоненциально убывающих слагаемых. [11]

Корреляционные функции такого типа более высокого порядка можно получить, последовательно применяя следующую процедуру. [12]

Корреляционная функция показывает нам, по существу, как быстро изменяется хаотический процесс. [13]

Корреляционная функция характеризует внутреннюю структуру случайного процесса и вероятностную связь различных его сечений. [14]

Статистический ряд.| Гистограмма ( / и функция плотности распределения ( 2 случайных нагрузок S. [15]

Страницы: 1 2 3 4