Случайная функция

Cтраница 2

Случайная функция, как и случайная величина, принимает различные значения в зависимости от исхода опыта ш - элементарного события, кроме того, случайная функция зависит от некоторого неслучайного параметра /, например времени. [16]

Случайная функция с такой корреляционной функцией и нулевым математическим ожиданием, распределенная по нормальному закону, называется процессом Винера. [17]

Случайные функции, р и ф в дальнейшем считаются стационарными. [18]

Случайные функции от времени часто имеют свойство, согласно которому характер флуктуации не изменяется со временем, даже если любая реализация ансамбля x ( t) изменяется непрерывно во времени. [19]

Случайные функции нескольких переменных, почти все реализации которых периодичны. Резюме доклада на заседаний семинара кафедры теории вероятностей Московского университета, 18 ноября 1959 г. ] / / Теория вероятн. [20]

Случайные функции нескольких переменных, почти все реализации которых периодичны ( перепеч. [21]

Случайные функции такого непрерывного аргумента / очень часто называются случайными процессами. [22]

Случайные функции, удовлетворяющие условию б), часто называются случайными функциями с некоррелированными приращениями. [23]

Случайная функция 3 i ( t) описывает стационарный марковский процесс флуктуации локальных полей. [24]

Случайная функция x ( t) является функцией двух переменных: аргумента ( времени) / и параметра k, пробегающего номера всех реализаций. Если выбран номер k, то xh ( t) является детерминированной функцией. [25]

Случайная функция y ( t) также будет нормальной с нулевой средней. [26]

Случайные функции, взаимная корреляционная функция которых не равна тождественно нулю, называются коррелированными; в противном случае X ( t) и Y ( t) носят название некоррелированных. [27]

Случайные функции, удовлетворяющие условиям постоянства математического ожидания и зависимости корреляционной функции только от tz - tlt называются, по определению А. Я. Хинчина, стационарными в широком смысле. Очевидно, что определение стационарности в широком смысле включает в себя более широкий класс случайных функций, чем определение стационарности. [28]

График реализации случайного процесса. [29]

Случайная функция обладает эргодическим свойством, когда каждая отдельная ее реализация служит как бы полномочным представителем всей совокупности возможных реализаций. Эргодичность позволяет средние значения случайной величины х по множеству наблюдений для данного значения t заменить средним значением случайной величины х по времени на достаточно большом участке наблюдений. [30]

Страницы: 1 2 3 4