Аппарат - марковский процесс
Cтраница 1
 |
Граф переходов для двухцеховой станции с разнотипным оборудованием цехов. [1] |
Аппарат марковских процессов дает широкие возможности для того, чтобы учитывать в моделях различные особенности функционирования перекачивающих станций. Продемонстрируем на примерах, как это делается. [2]
Если тс тк, то применим аппарат марковских процессов и, в частности, уравнение Фоккера - Планка - Колмогорова. Рассматриваемый случай характерен для многих систем автоматического управления. [3]
Для того чтобы установить возможность применения аппарата марковских процессов, нужно сопоставить время корреляции тп с постоянной времени цепи. Так как по условию Вп ( т) представляет собой дельта-функцию, при любой конечной постоянной времени цепи условие марковости выполняется. К этому же выводу можно прийти, рассматривая признак, по которому энергетический спектр входного воздействия должен быть равномерным в пределах полосы пропускания. [4]
Другой возможный подход к построению оптимальных фильтров нелинейных систем основан на использовании аппарата условных марковских процессов. Рассмотрим существо данного подхода на конкретном примере. [5]
Мало изучены вид и свойства коэффициентов правдоподобия при марковских случайных процессах, хотя аппарату марковских процессов и посвящено много работ. [6]
Излагаются методы статистической оптимизации процессов поиска неисправностей и контроля работоспособности сложных электротехнических и радиоэлектронных систем. Используется аппарат марковских процессов и математического программирования. Приводятся не только точные методы нахождения оптимальных решений, но и приближенные. [7]
Однако возможно применение принципа максимума к решению стохастических задач, связанных с фильтрацией при наличии помех, с помощью обобщенного принципа максимума основанного на рассмотрении основного и сопряженного уравнений как стохастических уравнений. При этом используется аппарат условных марковских процессов. [8]
Ниже мы рассмотрим некоторые типичные примеры математического описания процессов функционирования систем массового обслуживания. Здесь весьма эффективным оказывается использование аппарата марковских процессов. [9]
Задача идентификации нелинейных объектов, функционирующих в условиях случайных возмущений, представляет весьма сложную математическую проблему, которая в настоящее время находится в стадии разработки и еще далека до своего завершения. Тем не менее уже сейчас можно назвать ряд методов, которые хотя и нельзя считать исчерпывающими, однако дающие достаточно хорошее приближенное решение задачи идентификации нелинейных объектов статистическими методами. К таким методам можно отнести: 1) методы, основанные на использовании дисперсионной и взаимодисперсионной функций случайных процессов; 2) метод линеаризации нелинейной регрессии на участках гомоскедастич-ности математического ожидания условной дисперсии функции у ( t) относительно и ( t); 3) винеровский подход к идентификации нелинейных систем; 4) метод идентификации нелинейных систем, основанный на применении аппарата условных марковских процессов. [10]
Математические модели кинетики роста микроорганизмов, образования продуктов биосинтеза и утилизации субстратов отличаются от известных моделей химической кинетики. Однако, учитывая значительное число протекающих в клетках стадий биохимических ферментативных реакций, применение законов ферментативной кинетики носит в большинстве случаев формальный характер. Отличительной особенностью большинства моделей является использование в качестве основного параметра модели численности или концентрации микробной популяции. Именно большая численность микробных популяций позволяет широко применять при моделировании кинетики роста детерминистический подход, опирающийся на хорошо развитый аппарат дифференциальных уравнений. Среди них распространены работы, основанные на простой концепции рождения и гибели, что в математическом аспекте позволяет применять аппарат марковских процессов. [11]
Поэтому изучение содержания третьей главы дает целостное представление о математическом описании процессов возникновения и устранения отказов объектов. Необходимо подчеркнуть, что слова поток отказов вовсе не означают обязательное наличие паводка отказов объектов, что эти слова не что иное, как абстрактное ( математическое) представление существа эксплуатации реальных систем, что отказы объектов ( особенно сложных, высокоответственных систем) - это, как правило, достаточно редкие события во времени. Формализация знаний о потоках отказов объектов как редких событий дает в руки выпускников вузов инструмент описания поведения практически любых технических систем ( да и других систем, например, биологических, экономических, социальных), т.е. способствует формированию современного мировоззрения. Анализ потоков отказов и восстановлений невозможно проводить без знания моделей случайных процессов. Поэтому в третьей главе даны основные понятия теории случайных процессов. Для описания стохастических процессов перехода объекта из одного состояния в другое применяется глубоко разработанный в теории случайных процессов аппарат марковских процессов. [12]
Страницы: 1