Статистическое испытание

Cтраница 2

Метод статистических испытаний характеризуется простотой алгоритма и программы решения задачи. Ему свойственны все преимущества, присущие методу прямого упорядочения вариантов по критерию эффективности. [16]

Метод статистических испытаний ( метод Монте-Карло) и его реализация на ЭВМ. [17]

Метод статистических испытаний ( Монте-Карло) служит для производства экономических расчетов, связанных с явлениями случайного характера, на основе искусственно произведенных статистических материалов. [18]

Иллюстрация определения процента выпуска негодных изделий. [19]

V статистических испытаний, каждое статистическое испытание представляет собой одновариантный анализ, выполняемый при случайных значениях параметров-аргументов. [20]

Метод статистических испытаний ( Монте-Карло) и его реализация на цифровых вычислительных машинах. [21]

Метод статистических испытаний предусматривает прямое воспроизведение процесса испытаний готовой продукции при замене реального объекта математической моделью. С этой целью на входе математической модели формируются взаимно независимые случайные значения входных параметров ( в данном случае - значения составляющих звеньев размерной цепи), которые после преобразования дают соответствующие значения замыкающих звеньев. В результате проведения некоторого количества таких испытаний на входе модели размерной цепи необходимо получить заданные распределения вероятностей по каждому составляющему звену. [22]

Метод статистических испытаний ( метод Монте-Карло) - первоначально использовался в системе ПЕРТ для вычисления ожидаемой продолжительности каждого этапа проекта и всего проекта в целом. [23]

Метод статистических испытаний ( метод Монте-Карло) - первоначально использовался в системе ПЕРТ ( PERT Master Advance) для вычисления ожидаемой продолжительности каждого этапа проекта и всего проекта в целом. [24]

Метод статистических испытаний ( Монте-Карло) и его реализация на цифровых вычислительных машинах. [25]

Метод статистических испытаний состоит в следующем. При этом важно, чтобы количество различных исходов указанной процедуры и распределение вероятностей исходов совпадало с соответствующими характеристиками анализируемого явления. [26]

Метод статистических испытаний ( метод Монте-Карло), серия СМБ. [27]

Метод статистических испытаний может быть применен как к нелинейным системам, где он особенно эффективен, так и к линейным, причем любой размерности. При применении этого метода к нелинейным системам в каждой математической реализации следует учитывать все действующие случайные возмущения, так как для нелинейных систем принцип суперпозиции не выполняется. [28]

Метод статистических испытаний ( Моите-Карло) и его реализация на цифровых вычислительных машинах. [29]

Метод статистических испытаний используется при автоматизированных расчетах, для моделирования процессов и объектов со случайным изменением параметров с целью оценки качества функционирования оборудования ( точности, надежности, производительности) и в алгоритмах оптимизации. Суть метода статистических испытаний заключается в разыгрывании параметров аналитических моделей в соответствии с их вероятностными законами распределения. В результате таких испытаний получаем статистические характеристики выходного параметра математической модели. Таким образом, естественная вероятностная природа параметров физического объекта заменяется искусственным ( прр-граммным) представлением случайных параметров машинной модели. [30]

Страницы: 1 2 3 4