Cтраница 2
Рассмотрим случайное блуждание по целочисленным точкам отрезка [ 0, га), свернутого в окружность, на которой 0 и га представлены одной точкой. [16]
Это случайное блуждание отличается от случаев, рассмотренных в § 1.4 и 4.5, тем, что время изменяется непрерывно. [17]
Рассмотрим случайное блуждание, которое порождается схемой испытаний Бернулли. [18]
Рассмотрим случайное блуждание, связанное с неограниченными испытаниями Бер-нулли, когда частица блуждает по целочисленным точкам действительной прямой таким образом, что, находясь в точке i, она с вероятностью р переходит на следующем. [19]
Рассмотрим случайное блуждание ло целочисленным точкам отрезка [ 0, п), свернутого в окружность, на которой 0 и п представлены одной точкой. [20]
Рассмотрим случайное блуждание другого типа. [21]
Рассмотрим случайное блуждание другого типа. Частица блуждает лишь по целым неотрицательным точкам, причем из точки i она с вероятностью р переходит на следующем шаге в соседнюю точку i - -, а с вероятностью q l - pt возвращается в нулевое положение. [22]
Зарисовка случайного блуждания из нескольких сот шагов приведена яа фиг. За выбранное нами время молекула брома претерпевает огромное число соударений ( сотни миллиардов), а мы наблюдаем огромное множество таких молекул. Так что N ( число соударений) невообразимо велико и усреднение происходит по огромному яислу случайных блужданий. [23]
Концепция случайных блужданий проста, но богата своими приложениями не только в финансах, но и в физике, и в описании естественных процессов. Бесспорно, это одна из наиболее важных фундаментальных концепций, как в современной физике, так и в современных финансах, как являющаяся основанием теории элементарных частиц, представляющих собой строительные блоки Вселенной, так и описывающая сложные процессы вокруг нас. [24]
Отрезок случайного блуждания, следующий за первым лестничным моментом, является точной вероятностной копией всего случайного блуждания. [25]
Примером случайного блуждания является броуновское движение. [26]
Теория случайных блужданий была построена Альбертом Эйнштейном. [27]
Метод случайных блужданий ( Монте-Карло) также базируется на декомпозиции миграционной модели на три части. Конвективный перенос, как и в методе характеристик, моделируется по способу блуждающей точки. Определяемые таким путем положения блуждающих точек рассматриваются в статистическом смысле как ожидаемые величины. В методе случайных блужданий детерминистические рассуждения метода характеристик для процессов переноса преображаются в стохастические. [28]
Способ случайных блужданий ( а3) применяется в основном при примерно одинаковой активности всех элементов массива на некотором фиксированном отрезке времени. [29]
Концепция случайных блужданий проста, но богата своими приложениями не только в финансах, но и в физике, и в описании естественных процессов. Бесспорно, это одна из наиболее важных фундаментальных концепций, как в современной физике, так и в современных финансах, как являющаяся основанием теории элементарных частиц, представляющих собой строительные блоки Вселенной, так и описывающая сложные процессы вокруг нас. [30]