Вероятностная задача - Большая Энциклопедия Нефти и Газа, статья, страница 2
Мы медленно запрягаем, быстро ездим, и сильно тормозим. Законы Мерфи (еще...)

Вероятностная задача

Cтраница 2


Большое число вероятностных задач возникает при постановке экспериментов и в планировании. Например, сколько опытов надо поставить, чтобы выводы из них были достоверны. Если опытов слишком мало, то, естественно, возникает сомнение, что результаты опытов случайны. Конечно, чем больше опытов, тем надежнее сделанные из них выводы.  [16]

При решении вероятностных задач оптимизации может ставиться цель достижения максимальной вероятности Р выполнения условий работоспособности технического объекта. Тогда в качестве целевой функции принимают эту вероятность.  [17]

Для решения более сложных вероятностных задач вероятности исходных событий должны быть заданы. В каждом конкретном случае они задаются по-своему.  [18]

В каждой вероятностной задаче рассматриваем множество возможных исходов какого-то испытания, из которых известная часть благоприятствует наступлению рассматриваемого события, а остальные ему не благоприятствуют.  [19]

20 Схема выбора передачу, необходимо каждой. [20]

V в вероятностных задачах не является характеристикой источника информации. Это видно из сравнения следующих двух источников информации. В первом - ребенок бросает монету, во втором - цветной кубик, одна грань которого окрашена в голубой, а остальные пять - в розовый цвет.  [21]

Во всех вероятностных задачах управления, для которых справедлив принцип детерминированной эквивалентности, исследуемые методы субоптимального синтеза дают решения, совпадающие между собой и с оптимальными решениями.  [22]

Обычно в вероятностных задачах анализа сложных систем множество значений X конечно и тогда матрица Р - конечная квадратная матрица.  [23]

Таким образом, вероятностная задача может быть сведена к детерминистической, если заменить в ней нагрузку Р величиной оъ / К.  [24]

25 Произвольная объединенная функция плотности вероятности. [25]

Так как каждая вероятностная задача имеет единственное решение, то в противном случае мы имеем дело с принципиальной разницей в понятиях, если исключить возможные численные ошибки. Возможные источники ошибок содержатся в постановке эксперимента, в формировании поля событий, в определении соответствующей ему вероятности, в описании исследуемых событий и, наконец, в установлении соответствия между этими событиями и точками поля событий. Последний этап, заключающийся в вычислении объема вероятности события, может рассматриваться только как источник численных ошибок. Ввиду того, что имеется так много мест, где может возникнуть ошибка, не удивительно, что возникают различные мнения относительно решения задачи. Обычный язык не достаточно точен для вероятностных вычислений; это одна из причин, почему мы ввели алгебру событий. Но даже и в этом случае нужно быть очень осторожным.  [26]

Второй способ решения вероятностных задач основан на использовании соотношений между вероятностными характеристиками входных и выходных величин в линейных системах. На вход исследуемой системы подаются известные вероятностные характеристики ( чаще всего математические ожидания или среднеквадратичные отклонения) входных воздействий, а на выходе системы получаются соответствующие характеристики выходных величин. Достоинства этого способа заключаются в том, что он не требует статистической обработки выходных величин и не связан с большими затратами машинного времени, так как позволяет получить за одно решение целый ряд вероятностных зависимостей. Существенный недостаток заключается в том, что данный способ применим только к линейным стационарным и нестационарным задачам.  [27]

28 Функция плотности вероятности.| Выпадение двух гербов. [28]

Насколько облегчается рассмотрение вероятностных задач благодаря графам сигналов, можно показать также на следующих двух близких задачах.  [29]

Основным средством решения вероятностных задач путем прямого моделирования в настоящее время являются цифровые вычислительные машины, и особенно цифро-аналоговые ( гибридные) вычислительные комплексы, наиболее рационально совмещающие достоинства аналоговых и цифровых машин. Весьма перспективными для этой цели являются быстродействующие АВМ, которым в последнее время уделяется значительное внимание. Однако для эффективного решения статистических задач быстродействующие АВМ обычно используются с цифровыми приставками, позволяющими автоматизировать управление АВМ и произвести статистическую обработку получаемых результатов. Серийные АВМ без цифровых приставок имеют ограниченную область применения при прямом моделировании вероятностных задач: как правило, решаются задачи первого типа при нормальном законе распределения выходной величины, для оценки которой достаточными характеристиками являются математическое ожидание и дисперсия. В принципе с помощью серийных АВМ могут решаться и другие вероятностные задачи, однако использование АВМ без специализированных приставок связано с большим количеством расчетных работ по статистической обработке результатов, что сильно снижает эффективность их применения.  [30]



Страницы:      1    2    3    4