Использование - распределение
Cтраница 1
Использование распределения Максвелла связано обычно с предположением малости индуцируемых в плазме электрических полей. Другие условия, при которых имеет место распределение Максвелла, в реальных физических ситуациях обычно не выполняются. [1]
Использование распределения Парето позволят дать прогноз структуры НСР газа провинции по крупности скоплений. [2]
Использование распределения Больцмана справедливо в том случае, когда предполагается наличие частиц, находящихся в различных энергетических состояниях и способных к взаимному переходу из одного состояния в другое. Таким требованиям отвечал бы частично расплавленный кристалл, который был бы образован беспорядочно расположенными кристаллическими и некристаллическими участками цепей. Хираи исходит из иной модели. [3]
Использование распределения объемов поровых каналов по размерам позволяет представить коэффициент проницаемости через параметры распределения, причем полученные выражения справедливы для произвольной функции распределения. [4]
Рассмотрим использование распределения Пуассона для вычисления плотности распределения вероятности числа устанавливаемых ванн при ликвидации 52 прихватов колонн труб от действия перепада давления. [5]
 |
Методы разделения. [6] |
При использовании однократного распределения процесс разделения заканчивается отделением одной фазы от другой, например при помощи фильтра или делительной воронки. [7]
Ориентируясь на использование распределения Паскаля, для ввода в модель ценообразования опционов нам требуется знать абсолютное отклонение изменения цены за период. Графическое представление отклонения изменения цены за относительно продолжительные периоды в виде индикатора, несмотря на его простоту, позволяет получить довольно качественную информацию о рыночной ситуации. [8]
Рассмотрим теперь использование распределения Пуассона для решения некоторых задач. [9]
Комбинаторный метод Якобеуса предусматривает использование распределений Эрланга и Бернулли. [10]
В работе показана возможность использования распределения запасов чувствительности для анализа существующих алгоритмов и построения новых алгоритмов минимизации. С помощью распределения запасов чувствительности проведен анализ метода наискорейшего спуска и одного из вариантов метода Левенберга-Марквардта. На основе данного анализа построен новый алгоритм минимизации функции невязки по склону. С использованием запасов чувствительности получен новый признак достоверности результатов идентификации. Показано, что данный признак может служить дополнительным критерием прерывания минимизационного процесса при идентификации параметров. В настоящее время авторы работают над более качественными алгоритмами минимизации по склону и обобщением результатов на случай, когда число параметров не равно числу наблюдательных точек. [11]
В статье показаны возможности использования распределения времени вычислительной машины. Допустим, некоторое число лиц, скажем 100, одновременно находятся во взаимосвязи с машиной. Каждый имеет индивидуальный пульт управления. Вместо представления задачи и получения через некоторое время ответа каждый потребитель может иметь свои ответы в стадии, соответствующей процессу мышления. Это благоприятствует использованию созидательного мышления, поскольку количественные результаты, подаваемые машиной, на которых основаны эти этапы процесса мышления, могут быть получены через индивидуальный пульт в обстановке уединения и в атмосфере, способствующей созидательному мышлению. [12]
Задачи, связанные с использованием негауссовых распределений для расчета полимерных сеток, а также возникающие математические и физические проблемы столь трудны, что ни одно из предложенных решений не может считаться обоснованным в такой степени, как решение с использованием гауссового распределения. [13]
Более корректным является расчет с использованием распределения Раиса. [14]
Легко убедиться, что при использовании распределения Стьюдента доверительный интервал расширяется при той же самой доверительной вероятности. [15]
Страницы: 1 2 3 4