Теория вероятностей, математическая статистика и случайные процессы
Контрольная работа, 13 Декабря 2010
Задание№ 1
Куб, все грани которого окрашены, распилен на 64 кубика одинакового размера, которые затем перемешали. Найти вероятность того, что случайно извлеченный кубик имеет две окрашенные грани.
Задание№ 2
На полке в случайном порядке стоит 10 книг, причем 4 из них по математике. Случайно взяли три книги. Найти вероятность того, что среди них окажется хотя бы одна по математике.
Задание №3
В коробке 20 лампочек, причем 4 из них на 220В, а 16-на 127 В. Половина тех и других матовые. Случайно взято 2 лампы. Найти вероятность того, что они разного напряжения и обе матовые.
Задание №4
В спартакиаде участвуют 20 спортсменов: 12 лыжников и 8 конькобежцев. Вероятность выполнить норму лыжником р1= 0,8, а конькобежцем – р2= 0,4. Случайно вызвано два спортсмена. найти вероятность того, что они оба выполнят норму. Ответ ввести в виде десятичной дроби, округлив до 0,001.
Теория случайных процессов
Сайт-партнер: myunivercity.ru
Контрольная работа, 08 Августа 2013
По железной дороге мимо наблюдателя движется в одном направлении простейший поток поездов. Известно, что вероятность отсутствия поездов в течение 10 минут равна 0,8. Требуется найти вероятность того, что за 20 мин мимо наблюдателя пройдет не более трех поездов.
Марковский случайный процесс
Сайт-партнер: yaneuch.ru
Реферат, 07 Декабря 2012
Очень удобно описывать появление случайных событий в виде вероятностей переходов из одного состояния системы в другое, так как при этом считается, что, перейдя в одно из состояний, система не должна далее учитывать обстоятельства того, как она попала в это состояние.
Случайный процесс называется марковским процессом (или процессом без последействия), если для каждого момента времени t вероятность любого состояния системы в будущем зависит только от ее состояния в настоящем и не зависит от того, как система пришла в это состояние.
Марковские случайные процессы
Сайт-партнер: myunivercity.ru
Курсовая работа, 03 Апреля 2014
Марковские случайные процессы названы по имени выдающегося русского математика А.А. Маркова (1856-1922), впервые начавшего изучение вероятностной связи случайных величин и создавшего теорию, которую можно назвать «динамикой вероятностей». В дальнейшем основы этой теории явились исходной базой общей теории случайных процессов, а также таких важных прикладных наук, как теория диффузионных процессов, теория надежности, теория массового обслуживания и т.д. В настоящее время теория Марковских процессов и ее приложения широко применяются в самых различных областях таких наук, как механика, физика, химия и др.
Случайные процессы. Цепи Маркова
Сайт-партнер: myunivercity.ru
Реферат, 19 Мая 2012
Цепи Маркова названы так в честь выдающегося русского математика, Андрея Андреевича Маркова, который много занимался случайными процессами и внес большой вклад в развитие этой области. В последнее время можно услышать о применении цепей Маркова в самых разных областях: современных веб-технологиях, при анализе литературных текстов или даже при разработке тактики игры футбольной команды. У тех, кто не знает что такое цепи Маркова, может возникнуть ощущение, что это что-то очень сложное и почти недоступное для понимания.
Пуассоновский случайный процесс
Сайт-партнер: yaneuch.ru
Лекция, 27 Июня 2013
Пуассоновский случайный процесс. Его свойства. Теоремы.
Теория марковских случайных процессов
Сайт-партнер: yaneuch.ru
Лекция, 23 Января 2014
Случайные процессы находят широкое применение при изучении сложных стохастических систем как адекватные математические модели процесса функционирования таких систем. Понятие марковских систем с дискретным и непрерывным временем. Процессы размножения и гибели.
Случайные процессы и их характеристики
Сайт-партнер: myunivercity.ru
Реферат, 15 Октября 2013
Наряду с полезными информационными составляющими в реальных сигналах присутствуют помехи и шумы. К помехам обычно относят сигналы от других посторонних источников, "наводки" аппаратуры, влияние дестабилизирующих факторов на основной сигнал и т.п. Физическая природа помех, как правило, не случайна, и после соответствующего изучения может переводиться в разряд детерминированной помехи или исключаться из сигнала. К шумам относят случайные флуктуации сигнала, обусловленные природой его источника или устройств детектирования и формирования сигнала. При неизвестной природе помех они также могут относиться к числу случайных, если имеют случайное вероятностное распределение с нулевым средним значением и дельта-подобную функцию автокорреляции.