Условная функция - распределение
Cтраница 3
В отличие от метода коррелятивных функций в варианте суперпозиционного приближения метод условных функций распределения использует не математическую аппроксимацию, а исходные физические приближения метода ячеек, но в улучшенном варианте. Можно строго ввести условную функцию распределения, которая определяет вероятность обнаружения атома в каком-либо элементе объема, если задано положение центра ячейки. Положение центра ячейки и локализация движения атома в ячейке характеризуются единичной функцией, равной нулю, если конец вектора, обозначающего положение атома, находится вне ячейки определенного объема Аг. Такая условная функция распределения позволяет составить ядро интегрального уравнения, связывающего функцию распределения атомов и новую функцию распрей ления центров равновесия или центров ячеек, в которых локализовано движение атомов. [31]
В отличие от метода коррелятивных функций в варианте суперпозиционного приближения метод условных функций распределения использует не математическую аппроксимацию, а исходные физические приближения метода ячеек, но в улучшенном варианте. Можно строго ввести условную функцию распределения, которая определяет вероятность обнаружения атома в каком-либо элементе объема, если задано положение центра ячейки. Такая условная функция распределения позволяет составить ядро интегрального уравнения, связывающего функцию распределения атомов и новую функцию распределения центров равновесия или центров ячеек, в которых локализовано движение атомов. [32]
Способ вычисления для случая стохастического процесса очень похож на способ вычисления для детерминированной модели. Основное различие заключается в использовании условной функции распределения для определения минимума математического ожидания отклонения. На k - и стадии уровень h и предполагаемый спрос ( QF) A известны. По выборке различных значений Q7 и h, полученных из опыта, находятся соответствующие математические ожидания. Для наглядности можно рассмотреть условное распределение, приведенное на фиг. [33]
В отсутствие априорных сведений и о величине потерь, и о вероятностях наличия или отсутствия сигнала в исходной выборке иногда применяют критерий максимального правдоподобия, который в случае задач обнаружения или различения сигналов эквивалентен критерию минимума среднего риска, задаваемого формулами (1.5) или (1.8), в которых потери, связанные с принятием правильных решений, приняты равными нулю, а потери, связанные с принятием ошибочных решений, и априорные вероятности всех гипотез приняты одинаковыми. Однако по-прежнему необходимо точное знание условных функций распределения WQ ( X. [34]
Для дальнейших выводов нам необходимо обобщить понятие условной вероятности, введенное в первой главе, на случай бесконечного множества возможных условий. В частности, нам нужно ввести понятие условной функции распределения относительно случайной величины. [35]
 |
Серийная модель пористой среды. [36] |
Длина ртутной части поры т является случайной величиной. Для вычисления глубины проникновения ртути нужно отыскать условную функцию распределения R ( г) случайной величины т при условии, что начало поры является надкритическим. [37]
 |
Серийная модель пористой среды. [38] |
Длина ртутной части поры т является случайной величиной. Для вычисления глубины проникновения ртути нужно отыскать условную функцию распределения R ( т) случайной величины t при условии, что начало поры является надкритическим. [39]
Ранее было рассмотрено уравнение Боголюбова - Бор-на - Грина - Кирквуда ( стр. Уравнение для бинарной функции распределения, основанное на понятиях условных функций распределения, составляется в принципе проще, но результаты его решения имеют такое же важное значение, как и решение уравнения ББГК. [40]
Содержание каждого из направлений теории нелинейной фильтрации определяется тем обстоятельством, что полезный сигнал и помеха имеют распределение, отличное от нормального. Одно из направлений предполагает, что оцениваемый вектор состояния представляет собой условный марковский процесс и находится дифференциальное уравнение, определяющее первую условную функцию распределения вектора состояния. Второе направление состоит в оценке вектора постоянных случайных параметров, с помощью которых можно представить информацию, сообщение, полезный сигнал или состояние объекта. Общий подход этого направления основывается на байесовском критерии в оценке постоянных случайных параметров, нелинейно связанных с наблюдаемым полезным сигналом, при наличии аддитивной гауссовой коррелированной нестационарной помехи. [41]
Ванг называют условными ( рис. 35), так как предполагается, что данная перспективная зона нефтегазоносна. Для получения безусловного распределения ресурсов данной перспективной зоны нужно учесть коэффициент риска ( 1 - ПрОД мшл) и Ум - ножить все условные функции распределения на его значение. [42]
В отличие от метода коррелятивных функций в варианте суперпозиционного приближения метод условных функций распределения использует не математическую аппроксимацию, а исходные физические приближения метода ячеек, но в улучшенном варианте. Можно строго ввести условную функцию распределения, которая определяет вероятность обнаружения атома в каком-либо элементе объема, если задано положение центра ячейки. Такая условная функция распределения позволяет составить ядро интегрального уравнения, связывающего функцию распределения атомов и новую функцию распределения центров равновесия или центров ячеек, в которых локализовано движение атомов. [43]
Уравнение (3.71) для бинарной функции распределения лежит в основе теории жидкости. Практическое же решение этого уравнения связано с определенными упрощениями, как в теории жидкости, основанной на суперпозиционном приближении. В связи с этим рассмотрим вывод уравнения, которое позволит определить самую младшую - унарную условную функцию распределения. [44]
В отличие от метода коррелятивных функций в варианте суперпозиционного приближения метод условных функций распределения использует не математическую аппроксимацию, а исходные физические приближения метода ячеек, но в улучшенном варианте. Можно строго ввести условную функцию распределения, которая определяет вероятность обнаружения атома в каком-либо элементе объема, если задано положение центра ячейки. Положение центра ячейки и локализация движения атома в ячейке характеризуются единичной функцией, равной нулю, если конец вектора, обозначающего положение атома, находится вне ячейки определенного объема Аг. Такая условная функция распределения позволяет составить ядро интегрального уравнения, связывающего функцию распределения атомов и новую функцию распрей ления центров равновесия или центров ячеек, в которых локализовано движение атомов. [45]
Страницы: 1 2 3 4