Производящая функция

Cтраница 1

Производящая функция для n - - N независимых опытов является произведением производящих функций для п и соответственно для W опытов. Использование этого свойства часто существенно упрощает вычисление искомых вероятностей. Для этих же целей применяется соответствующая замена аргументов в производящей функции. [1]

Производящие функции определены дляцглочислен ных случайных величин. Для исследования распределений произвольных случайных величин вводятся характеристические функции. [2]

Производящие функции будут применены в дальнейшем к решению комбинаторных задач и выводу предельных теорем в гл. [3]

Производящая функция / ( х) преобразования перевернутое V, используемая в предыдущих разделах, была выбрана из-за того, что она дает знакомый нам результат. Однако полученная с ее помощью канто-рова пыль выглядит несколько надуманной. [4]

Схема разветвленной структуры. [5]

Производящие функции позволяют сократить вычисления в ряде случаев расчета надежности. Пусть, например, требуется определить вероятности отказов числа элементов 0, 1 2, 3, т.е. qo, ], дг, 7з, в схеме, изображенной на рис. 2.3. Решение этой задачи методом перебора всех возможных состояний достаточно громоздко. [6]

Производящие функции являются также удобным инструментом для доказательства тождеств, связанных с биномиальными коэффициентами. [7]

Восемь эйлеровых графов шестого порядка., . [8]

Производящая функция и ( х) для эйлеровых графов может быть получена обычным способом, если снова применить формулу (4.2.3), которая перечисляет связные графы на языке всех графов. [9]

Производящие функции являются также стандартным аппаратом в теории вероятностей и статистике. [10]

Производящая функция ( 21) позволяет установить важное рекуррентное соотношение между полиномами Чебышева - Эрмита. [11]

Производящая функция А имеет сложную структуру, однако простым образом преобразуется при модулярных преобразованиях. [12]

Производящая функция удовлетворяет любопытной системе дифференциальных уравнений. [13]

Производящие функции определены для целочисленных случайных величин. Для исследования распределений произвольных случайных величин вводятся характеристические функции. [14]

Производящая функция может зависеть от параметра. Каждому значению параметра будет соответствовать отдельное каноническое преобразование, а в целом мы получим семейство преобразований. [15]

Страницы: 1 2 3 4