均勻分布
- 高溫超導(dǎo)體臨界電流密度非均勻分布研究進(jìn)展
密度呈現(xiàn)出非均勻分布特性，這些特性在交流損耗的計算中不可忽視。本文總結(jié)了高溫超導(dǎo)體臨界電流密度非均勻分布的研究和以此特性為基礎(chǔ)計算交流損耗的方法，為高溫超導(dǎo)體材料在實際應(yīng)用中的交流損耗計算和減小方法提供幫助，提高高溫超導(dǎo)體材料在實際應(yīng)用中的整體經(jīng)濟性、穩(wěn)定性和安全性。2.高溫超導(dǎo)體臨界電流密度非均勻分布的研究臨界電流密度是表征超導(dǎo)體載流能力的重要參數(shù)，眾多學(xué)者通過實驗和理論的方法對其展開研究，證明了高溫超導(dǎo)體中臨界電流密度的非均勻分布現(xiàn)象。G.Grasso
當(dāng)代化工研究 2023年17期2023-08-31
- 遠(yuǎn)程火箭炮對不規(guī)則面目標(biāo)分布式多點毀傷計算
特點1.1 均勻分布面積目標(biāo)當(dāng)面目標(biāo)內(nèi)子目標(biāo)布局不明，或布局明確但要害部位不明時，通常將此類目標(biāo)作為均勻分布面積目標(biāo)處理，即目標(biāo)內(nèi)各要素的重要性及其抗毀傷效應(yīng)的強度近似相同。如果面積目標(biāo)形狀大致規(guī)則，為便于計算，可將其形狀歸化為圓形或矩形。戰(zhàn)場上，受制于地形和安全需求，此類目標(biāo)通常呈不規(guī)則分布，可依據(jù)目標(biāo)邊界大致勾勒出其形狀。1.2 非均勻分布面積目標(biāo)當(dāng)面目標(biāo)內(nèi)子目標(biāo)布局明確，能夠準(zhǔn)確獲取每個子目標(biāo)的配置位置、形狀大小、抗毀傷強度等信息時，通常將此類目標(biāo)作
火力與指揮控制 2023年5期2023-06-27
- 關(guān)于隨機變量差的模函數(shù)分布
，服從相同的均勻分布，X，Y～U（0，1）.求Z＝mod（X－Y，1）的概率密度函數(shù).下面給出兩種證明方法.一種是直接從概率的概念出發(fā)來證明，這對理解概率的基本概念是很有好處的，特別適合教學(xué).另一種是將隨機變量差看成隨機變量和來處理，再應(yīng)用隨機變量和函數(shù)的有關(guān)結(jié)論，進(jìn)行證明.后一種方法更具有數(shù)學(xué)理論的傳承和系統(tǒng)性意義.定理1假設(shè)連續(xù)型隨機變量X，Y相互獨立，服從相同的均勻分布，X，Y～U（0，1）.則 Z＝mod（X－Y，1）服從均勻分布，即 Z～U[0，
汕頭大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版） 2022年4期2022-11-23
- 均勻分布場合下異常數(shù)據(jù)的檢驗
37009)均勻分布是應(yīng)用統(tǒng)計中常見的分布之一，同時也是連續(xù)性隨機變量中簡單的分布[1]，雖然簡單，但由于其特殊性，在理論研究中具有重要的地位。均勻分布在交通流、電流、誤差分析和生物學(xué)等方面都得到了廣泛的應(yīng)用。國內(nèi)外學(xué)者針對均勻分布的統(tǒng)計推斷問題開展了大量的研究。時凌等[2]對均勻分布U(θ-a,θ+a)的參數(shù)θ的估計量以及這些估計量的優(yōu)效性進(jìn)行了研究,并證明了最小順序統(tǒng)計量是最優(yōu)的統(tǒng)計量。趙志文等[3]研究了在缺失數(shù)據(jù)情形下混合均勻分布總體參數(shù)的估計和檢
邵陽學(xué)院學(xué)報（自然科學(xué)版） 2022年1期2022-03-06
- 多阻擋因素下無線網(wǎng)絡(luò)非均勻分布節(jié)點部署
對無線網(wǎng)絡(luò)非均勻分布節(jié)點部署進(jìn)行研究。最早開展相關(guān)研究的國家是美國，其研究是基于軍事目的進(jìn)行的，主要應(yīng)用于軍事防御部署，提出了一種基于自主分布系統(tǒng)的無線網(wǎng)絡(luò)非均勻分布節(jié)點部署方法，并將其應(yīng)用于軍事方面。目前，在該領(lǐng)域美國的研究成果仍然位居世界前端。歐盟也成立了相關(guān)研究項目，提出了一種基于數(shù)據(jù)融合技術(shù)的無線網(wǎng)絡(luò)非均勻分布節(jié)點部署方法，并分析其實踐應(yīng)用效果。相較于歐洲美國，我國對于無線網(wǎng)絡(luò)非均勻分布節(jié)點部署的研究起步很晚，但國家已經(jīng)將其列為重點發(fā)展項目，因此也
計算機仿真 2021年11期2021-12-10
- 基于VBA生成訂單并實現(xiàn)整車計劃制作的方法
BA 訂單 均勻分布 透視表A Method of Generating Orders Based on VBA and Finalizing the Planning of the VehicleHou ZhaojunAbstract：Through VBA programming， the large-particle sales forecast information is converted into the small-particle ord
時代汽車 2021年4期2021-04-02
- 常見均勻分布參數(shù)的最大似然估計教學(xué)小結(jié)
馬驍摘要：均勻分布參數(shù)的最大似然估計一直是概率論與數(shù)理統(tǒng)計教學(xué)中的一個難點和重點，為了幫助學(xué)生掌握最大似然估計方法的內(nèi)容，本文歸納整理并給出了四類常見均勻分布參數(shù)的最大似然估計量的求解過程，有助于增強學(xué)生運用最大似然估計方法的能力關(guān)鍵詞：均勻分布;最大似然估計;點估計最大似然估計方法是數(shù)理統(tǒng)計點估計中的一類重要方法，其參數(shù)估計值的選取以似然函數(shù)取得最大值為標(biāo)準(zhǔn)，相較于炬估計的方法，最大似然估計因為對總體的信息要求較高，故得到的結(jié)果可靠性更高[1]。在概率論
新教育時代·學(xué)生版 2020年15期2020-09-29
- 相關(guān)系數(shù)控制的致密油藏裂縫隨機表征和生成方法*
分布都轉(zhuǎn)化為均勻分布來生成，用半解析的方法得到了目標(biāo)相關(guān)系數(shù)和初始相關(guān)系數(shù)之間的關(guān)系，從而給出了相關(guān)系數(shù)控制下裂縫各參數(shù)的隨機生成方法。1 常用隨機表征方法及存在問題致密油藏天然露頭和巖心樣品的分析表明其天然裂縫較發(fā)育，而且裂縫各參數(shù)服從一定的統(tǒng)計學(xué)規(guī)律。從地球物理的角度來看，裂縫是地層內(nèi)聚力喪失的表現(xiàn)，可以看作是地層破裂的結(jié)果[9]，換言之，是地層不連續(xù)、某些物性參數(shù)發(fā)生突變的地方。從幾何角度來看，二維空間中的裂縫可以簡化為具有有限長度的線段。三維空間中
中國海上油氣 2020年3期2020-06-30
- 臨界電流密度對圓柱狀超導(dǎo)體力學(xué)特性的影響*
臨界電流密度均勻分布的假定展開.然而,超導(dǎo)體內(nèi)的臨界電流密度具有明顯的非均勻特性[16].Grasso等[17]研究發(fā)現(xiàn),超導(dǎo)體內(nèi)臨界電流密度從中心到表面逐漸增加.其后,Lehtonen等[18]研究了超導(dǎo)材料中臨界電流密度軸向(沿超導(dǎo)體的軸向變化)和橫向(沿超導(dǎo)體的橫向變化)兩種非均勻分布形式對交流損耗的影響.Inada等[19]研究了臨界電流密度非均勻分布的薄超導(dǎo)帶上的交流損耗特性,并討論了臨界電流密度沿帶寬度方向不均勻性對電纜導(dǎo)體中交流損耗的影響.值
物理學(xué)報 2019年18期2019-10-09
- 月壤8厘米之下均勻分布著水
月球下層土里均勻分布著水。這些水源自月球形成早期，而小型隕石的撞擊會釋放這些月球上的水。這一發(fā)現(xiàn)為人類未來研究這些水的演變及更好地利用月球水奠定了基礎(chǔ)。研究團(tuán)隊表示，NASA的月球大氣與粉塵環(huán)境探測器（LADEE）搭載的一個儀器，在月球大氣中檢測到了偶發(fā)卻含量異常高的水分，LADEE探測器在2013年10月至2014年4月之間一直繞月運行。研究團(tuán)隊發(fā)現(xiàn)，檢測到的水釋放時間點，大部分都與研究期間發(fā)生的29次隕石群撞擊時間重合。通過研究不同規(guī)模的隕石群所釋放的
發(fā)明與創(chuàng)新·大科技 2019年5期2019-07-31
- 一類非對稱均勻分布參數(shù)的耐抗性的估計及其優(yōu)良性
鶴，徐 寶均勻分布是一種常用的連續(xù)型分布，在理論上，它為證明隨機變量存在定理做出重大貢獻(xiàn)，在貝葉斯統(tǒng)計中，它還被用于某些參數(shù)的先驗分布［1］，而且任何隨機變量經(jīng)由它的分布函數(shù)形成的隨機變量的分布都是均勻分布族中的特殊一員U(0, 1)［2］，從而它與任何分布都能建立起聯(lián)系.應(yīng)用上，它廣泛存在于流行病學(xué)，遺傳學(xué)，交通流理論等許多概率模型中.因此關(guān)于均勻分布相關(guān)的統(tǒng)計推斷成為許多學(xué)者一直研究的內(nèi)容.Rossman A.I.，Short T.H.，Parks
通化師范學(xué)院學(xué)報 2019年6期2019-06-20
- 參數(shù)估計方法及其R語言實現(xiàn)
以兩點分布和均勻分布為例，介紹參數(shù)估計的矩估計和極大似然估計方法，并用R語言模擬數(shù)據(jù)，進(jìn)而通過編程實現(xiàn)上述兩種方法。【關(guān)鍵詞】參數(shù)估計 兩點分布 均勻分布 R語言【中圖分類號】G42 【文獻(xiàn)標(biāo)識碼】A 【文章編號】2095-3089（2019）03-0151-021.前言隨著科學(xué)技術(shù)的飛速發(fā)展，我們能夠獲取、存儲和利用的數(shù)據(jù)越來越多。那么如何從大量的數(shù)據(jù)中提取出我們需要的信息，并對我們社會生活進(jìn)行決策提供指導(dǎo)，才是我們真正關(guān)心的問題。舉一個生活中的例子，假
課程教育研究 2019年3期2019-03-29
- 基于信息熵和Monte Carlo方法的分布檢驗
詞：信息熵;均勻分布;置信區(qū)間;卡方檢驗中圖分類號：O21 ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A ? ? ?文章編號：1673-291X（2019）03-0159-03引言在數(shù)據(jù)統(tǒng)計領(lǐng)域，分布檢驗是其中的重要步驟，具有方便、快速、準(zhǔn)確等優(yōu)點，現(xiàn)已廣泛應(yīng)用在醫(yī)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)等領(lǐng)域，在判斷實驗結(jié)果是否符合預(yù)期，產(chǎn)品質(zhì)量是否合格等方面作用重大。卡方檢驗是基于統(tǒng)計樣本中實際觀測值與理論推斷值兩者偏離程度而發(fā)展起來的一種典型的分布檢驗方法，該方法可以解決檢驗數(shù)據(jù)是否符合假設(shè)的分
經(jīng)濟研究導(dǎo)刊 2019年3期2019-03-13
- 非均勻采樣網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的鎮(zhèn)定控制器設(shè)計
誘導(dǎo)時延的非均勻分布特性,而文獻(xiàn)[23]研究非均勻量化問題．事實上,對于具有時變采樣周期的網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng),其采樣周期可能大部分時間內(nèi)在一個區(qū)間內(nèi)變化，而在較少的時間內(nèi)在另外的區(qū)間內(nèi)變化，即網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的時變采樣周期也滿足一定的非均勻分布特性．然而,文獻(xiàn)[16-20]并未考慮非均勻分布的時變采樣周期,且文獻(xiàn)[19]沒有考慮丟包問題,這也促使文中對相關(guān)問題開展研究．文獻(xiàn)[21-23]分析網(wǎng)絡(luò)誘導(dǎo)時延或量化的非均勻分布特性．對于網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng),丟包也可能是非均勻分布
江蘇科技大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版) 2018年4期2018-10-11
- 用蒙特卡洛方法評定轉(zhuǎn)基因玉米59122的測量不確定度
1、表2)以均勻分布R(a，b)(a為均勻分布的下限，b為上限)作為輸入量，擬合內(nèi)源基因zSSIIb和59122片段的校準(zhǔn)曲線。在zSSIIb基因擴增過程中，0.1 μg/μL濃度點的響應(yīng)值Ct1為22.44)，標(biāo)準(zhǔn)差(SD)為0.04(表1)，因此，循環(huán)閾值Ct1的分布范圍為Ct1～U[22.40，22.48]。類似地，計算獲得各濃度點的Ct響應(yīng)值分布范圍。均勻分布的抽樣方法為從標(biāo)準(zhǔn)均勻分布R(0，1)中抽取隨機數(shù)r，構(gòu)造ξ=a+(b-a)r。MATLA
江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué) 2018年17期2018-10-11
- 基于改進(jìn)鯰魚效應(yīng)粒子群算法的電站優(yōu)化調(diào)度
徑將鯰魚粒子均勻分布于整個搜索空間，提高種群的搜索效率，彌補CE-PSO算法容易陷入局部加速的局限性。將改進(jìn)后的算法應(yīng)用于某河流梯級電站的優(yōu)化調(diào)度，結(jié)果表明，改進(jìn)后的鯰魚效應(yīng)粒子群優(yōu)化算法與標(biāo)準(zhǔn)PSO和CE-PSO相比，在全局搜索能力和收斂速度方面均有改善。關(guān)鍵詞：優(yōu)化調(diào)度；多目標(biāo)粒子群；鯰魚效應(yīng)；均勻分布；梯級水電站中圖分類號：TV737；TV697.1+2文獻(xiàn)標(biāo)志碼：Adoi： 10.3969/j.issn.1000-1379.2018.04.031梯
人民黃河 2018年4期2018-09-10
- 基于蒙特卡洛法評定轉(zhuǎn)基因玉米MIR604的測量不確定度
的PDF遵守均勻分布R(a,b)(a為均勻分布的下限，b均勻分布的上限)，從標(biāo)準(zhǔn)均勻分布R(0，1)中抽取隨機數(shù)r，對任意值ξ，滿足ξ=a+(b-a)r；試樣內(nèi)/外源基因絕對含量(A內(nèi)/A外)的PDF設(shè)定為正態(tài)分布N[y,u2(y)] [y為最佳估計值，u(y)為標(biāo)準(zhǔn)不確定度]，從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布N(0，1)中抽取隨機數(shù)r，對任意值ξ，構(gòu)造ξ=y+u(y)r；由于校準(zhǔn)曲線的斜率m和截距k是2個相關(guān)聯(lián)的量。因此，m和k的PDF設(shè)定為雙元正態(tài)聯(lián)合，按照J(rèn)CGM 1
西南農(nóng)業(yè)學(xué)報 2018年5期2018-06-05
- 熱電偶不確定度分析
mV，誤差按均勻分布則包含因子為k=，U300℃=（0.005%×21.1783+0.0035%×21.036）/0.07791×=0.01℃（2）E型熱偶在400℃的熱電勢值讀數(shù)為29.0825mV，微分熱電勢為0.08006 mV/℃，400℃分度值28.946 mV，誤差按均勻分布則包含因子為k=，U400℃=（0.005%×29.0825+0.0035%×28.946）/0.08006×=0.02℃（3）E型熱偶在600℃的熱電勢值讀數(shù)為45.07
電子測試 2018年17期2018-04-16
- 以優(yōu)化概念教學(xué)促課堂效率提升
不見的微粒，均勻分布在水中，且不能用過濾和沉降的方法分離出來。我們可以提煉出來的關(guān)鍵詞有：“微粒”“均勻分布”“不能過濾或沉降分離”。三、分析模糊詞語，把握概念內(nèi)涵對事物實質(zhì)的概括和敘述稱為概念。概念的表達(dá)可以是符號或是詞語，還可以是命題或是判斷。通常，概念的表述中會出現(xiàn)“主要”“一般”“絕大多數(shù)”等模棱兩可的詞語。在研究這類概念時，要讓學(xué)生積極思考，思考該表述為什么用“通?！薄爸饕钡仍~。同時要讓學(xué)生思考，積極翻閱相關(guān)的資料，還要對其進(jìn)行及時的引導(dǎo)，讓學(xué)
新課程·中旬 2018年10期2018-02-12
- 關(guān)于由均勻分布如何得到正態(tài)分布的研究實踐
法給出如何由均勻分布得出正態(tài)分布，最后借助Excel軟件模擬驗證結(jié)論.【關(guān)鍵詞】均勻分布；正態(tài)分布；大數(shù)定理；Excel模擬最近學(xué)習(xí)了數(shù)學(xué)中的統(tǒng)計學(xué)的內(nèi)容，一個美麗的分布吸引了我的注意力：正態(tài)分布.這個分布是對稱的，在坐標(biāo)系中畫出了一道美麗的弧線，從左邊的地平線，慢慢地爬到最高點，又緩緩地不甘地離我們而去，就像夕陽一樣，掛念著他的大地，一直到右邊的無限遠(yuǎn)處，直到看不到他的影子.這個分布的函數(shù)看起來很復(fù)雜， f（x）=12πσexp-（x-μ）22σ2，但是
數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)與研究 2018年1期2018-02-03
- 蒙特卡羅方法求解定積分
本文首先介紹均勻分布和強大數(shù)定律的有關(guān)內(nèi)容，然后討論用蒙特卡羅方法求定積分的理論基礎(chǔ)，收斂速度以及在高維空間中的適用性?！娟P(guān)鍵詞】均勻分布 ?強大數(shù)定律 ?蒙特卡羅方法【中圖分類號】G633.6 【文獻(xiàn)標(biāo)識碼】A 【文章編號】2095-3089（2018）42-0142-021.前言 蒙特卡羅（Monte Carlo）是摩納哥國的世界著名賭城。第二次世界大戰(zhàn)期間，美國原子彈“曼哈頓”計劃的成員馮·諾依曼和烏拉姆對裂變物質(zhì)中子的隨機擴散進(jìn)行模擬，并以蒙特卡羅
課程教育研究 2018年42期2018-01-18
- 基于FPGA的高斯噪聲發(fā)生器的設(shè)計
聲，然后利用均勻分布和高斯分布之間的映射函數(shù)關(guān)系，采用線性插值擬合出一次曲線，進(jìn)而產(chǎn)生高斯噪聲。實驗證明該方法完全滿足工程需要。關(guān)鍵詞：FPGA；均勻分布；高斯噪聲；插值DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2017.23.0850 引言在雷達(dá)領(lǐng)域，需產(chǎn)生一個模擬目標(biāo)來進(jìn)行系統(tǒng)仿真驗證，為了盡可能模擬真實目標(biāo)，需要在模擬目標(biāo)中添加高斯噪聲。傳統(tǒng)的高斯噪聲在DSP軟件系統(tǒng)中生成，生成的高斯噪聲周期有限，影響系統(tǒng)后處理?？紤]到硬件資源少、
山東工業(yè)技術(shù) 2017年23期2017-11-28
- 不同分布特性隨機噪聲的FPGA實現(xiàn)
。設(shè)計了服從均勻分布、瑞利分布、高斯分布的噪聲樣本的FPGA實現(xiàn)方法，經(jīng)仿真驗證設(shè)計方法有效并可應(yīng)用于工程實現(xiàn)。【關(guān)鍵詞】隨機噪聲；均勻分布；瑞利分布；高斯分布；FPGA【Abstract】In the field of Electronic Countermeasure Technology， random noise is the basis for achieving various types of noise interference， whic
科技視界 2017年7期2017-07-26
- 可逆隨機數(shù)生成器的設(shè)計
可逆生成器和均勻分布的可逆生成器算法的設(shè)計與實現(xiàn)；最后，介紹其他分布的可逆生成器算法的設(shè)計與實現(xiàn)。關(guān)鍵詞：可逆計算； 隨機數(shù)生成器；均勻分布中圖分類號：TP311 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1009-3044（2016）31-0240-02Abstract： This paper mainly introduces the design and implementation of reversible algorithm of random number
電腦知識與技術(shù) 2016年31期2017-02-27
- 加速壽命試驗失效時間的估算方法研究
估計法和指數(shù)均勻分布估計法。通過理論計算分析和蒙特卡洛模擬分析兩方面,對比和檢驗了每種估算方法的特點和準(zhǔn)確性。結(jié)果表明,提出的方法較原方法在特定條件下具有一定的優(yōu)越性,當(dāng)產(chǎn)品的失效率為遞增型時采用指數(shù)均勻分布估計法、遞減型采用對數(shù)均勻分布估計法或是變化未知時使用等間隔分布估計法和區(qū)間中位分布估計法,所得的失效時間估計精度較高。因此,在對加速壽命試驗失效時間進(jìn)行估算時,應(yīng)視產(chǎn)品的失效類型選擇估算方法,以提高參數(shù)估計的準(zhǔn)確性。加速壽命試驗; 失效時間; 估算方
系統(tǒng)仿真技術(shù) 2016年3期2016-12-15
- 均勻度解釋混沌及生態(tài)現(xiàn)象的數(shù)學(xué)依據(jù)
性”公理和“均勻分布最均勻”的命題，闡明了均勻度與熵的相似性，從而揭示了均勻度解釋混沌的內(nèi)在機理.根據(jù)獨立性公理，k步期望均勻度是存在的，可以用k步平均均勻度估計.由于任意分布函數(shù)F可以看作是F-1對均勻分布的變換，數(shù)值計算表明，分布函數(shù)的非線性程度是導(dǎo)致k步平均均勻度降低的原因.熵是描述分布的不確定性程度的量，也描述樣本的分散程度，樣本分散程度意味著樣本均勻程度，反之亦然，分布的確定性程度意味著樣本的集中程度，樣本的集中程度意味著樣本的不均勻程度，反之亦
河北大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版） 2016年4期2016-11-07
- 無限區(qū)間上均布變量概率計算方法研究
）上服從廣義均勻分布的概念及計算概率的方法。關(guān)鍵詞：均勻分布；極限分布；廣義均勻分布1 無限區(qū)間Θ上廣義均勻分布的概念關(guān)于隨機變量X的“均勻”分布問題，因X的取值范圍不同而形成了不同的定義方法。當(dāng)隨機變量X在有限個值xi，i= 1，2，…，n 上“均勻”分布時，我們用X在各個值上的概率相等來定義均勻分布，即：當(dāng)隨機變量X在有限區(qū)間（a，b）上“均勻”分布時，因為在（a，b）上連續(xù)分布的隨機變量都有P（X=x）=0，x∈（a，b），所以不能用X取值的概率相等
湖南城市學(xué)院學(xué)報（自然科學(xué)版） 2016年1期2016-07-28
- 加權(quán)值多態(tài)蟻群算法
解。最后采用均勻分布的方法確定參數(shù)值，通過仿真實驗結(jié)果表明，該方法在TSP問題中具有良好的穩(wěn)定性和高效性。關(guān)鍵詞：蟻群算法；權(quán)值；均勻分布；信息素中圖分類號：TP301.6 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：AAbstract：This paper proposes weighted value polymorphic ant colony algorithm.Added weight when pheromone initialization，increased pherom
軟件工程 2016年4期2016-05-30
- 對一道幾何概型概率題的探究
，2]上不是均勻分布的，即基本事件角[α]不是等可能發(fā)生的.人教A版必修3教師用書第117頁闡述：“均勻分布是一種常用的連續(xù)型分布，它來源于幾何概型”，這說明幾何概型研究的是均勻分布的連續(xù)型隨機變量.“值得注意的是，由計算機不能直接產(chǎn)生區(qū)間[a，b]上的均勻隨機數(shù)，只能通過線性變換得到；如果[X]是區(qū)間[0，1]上的均勻隨機數(shù)，則[a+（b-a）X]就是區(qū)間[a，b]上的均勻隨機數(shù).”解法1中的[33，3]上的隨機數(shù)[k]，與解法2中在區(qū)間[π6，π3]上
高中生學(xué)習(xí)·高三版 2016年1期2016-05-30
- 尼龍纖維分布情況對砂漿性能的影響研究
以梯度分布和均勻分布兩種方式來摻加尼龍纖維，制做高性能砂漿。對比了兩種纖維分布方式對砂漿抗裂性能的不同影響效果。研究結(jié)果表明：在砂漿中摻加尼龍纖維可以明顯提高水泥砂漿的抗沖擊性能、抗壓強度、抗彎強度和抗折強度，且尼龍纖維摻量越大，水泥砂漿試塊的初裂和終裂沖擊次數(shù)也越大。采用相同體積摻量的尼龍纖維，尼龍纖維梯度分布與均勻分布相比，更好的增大了水泥砂漿的抗沖擊性能、抗壓強度、抗彎強度和抗折強度，提高了材料的塑性變形，這為改善水泥基材料的脆性提供了一個有效的方法
建材發(fā)展導(dǎo)向 2016年3期2016-05-23
- 關(guān)于貝特朗奇論的新觀點——基于點的均勻分布假設(shè)進(jìn)行建模分析
——基于點的均勻分布假設(shè)進(jìn)行建模分析王奕可 （中央財經(jīng)大學(xué)保險學(xué)院，北京102206）［摘 要］針對貝特朗問題進(jìn)行建模，給出在適當(dāng)?shù)母郊?span id="j5i0abt0b" class="hl">均勻分布假設(shè)下，概率解可以取到區(qū)間［0，1］內(nèi)任一值的結(jié)論．為得出在無附加條件下貝特朗問題的解，同樣采用建模方法，通過改變模型參數(shù)使附加條件變?yōu)樨愄乩蕟栴}的內(nèi)含條件，進(jìn)而導(dǎo)出結(jié)果，以此判明既有的諸主流解法的正確性．［關(guān)鍵詞］貝特朗奇論；均勻分布；幾何概型1 引 言1899年，法國數(shù)學(xué)家約瑟夫·貝特朗（Joseph Bert
大學(xué)數(shù)學(xué) 2016年1期2016-05-10
- 差分與極差的分布函數(shù)
函數(shù)。并結(jié)合均勻分布和指數(shù)分布，給出了均勻分布和指數(shù)分布下，差分與極差的分布函數(shù)。關(guān)鍵詞：差分；極差；分布函數(shù)；均勻分布；指數(shù)分布收稿日期:2014-11-20基金項目:四川民族學(xué)院科研項目(XYZB14004)作者簡介:文小波(1986-),男,四川綿陽人,助教,碩士,主要從事Bayes統(tǒng)計方面研究。中圖分類號：O212.1文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A1差分的概念在統(tǒng)計學(xué)中，樣本來自于總體，樣本中含有總體的信息，但所含信息比較分散，為了較好的利用樣本中所含的總體信息，
長春大學(xué)學(xué)報 2015年2期2015-12-26
- 氧彈熱量計熱值測量不確定度的評估
J/℃，屬均勻分布；換算為熱值，u2=15．4 J/g ；B類 。3.量熱體系溫升的影響屬均勻分布，半間寬為0．001 ℃ ，換算為熱值，u3= 5．8 J/ g；B類。4.引燃絲附加熱的影響屬均勻分布，極限值為4 J, 換算為熱值，u4=2．3 J/g；B類。5.硝酸生成熱的影響屬均勻分布，極限值為6 J，換算為熱值，u5=6 J/g；B類。6.標(biāo)準(zhǔn)物質(zhì)稱量的影響屬均勻分布，極限值為0．0003 g, 換算為熱值，u6=3．5 J/g；B類 。7.內(nèi)筒
大眾標(biāo)準(zhǔn)化 2015年12期2015-12-22
- 基于經(jīng)驗分布的區(qū)間數(shù)據(jù)分析方法
集合)上服從均勻分布的假定，且區(qū)間數(shù)據(jù)分析的理論性質(zhì)均基于此假定.而在實際數(shù)據(jù)處理中，假設(shè)數(shù)據(jù)來源于某一固定區(qū)間，并且在該區(qū)間上服從均勻分布，通常是難以滿足的.例如在統(tǒng)計學(xué)處理中，通常會假設(shè)數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布而不是均勻分布.一旦均勻分布這一假定不滿足，其良好的理論性質(zhì)均不再成立.因此，均勻分布這一假定在區(qū)間數(shù)據(jù)分析中起著基礎(chǔ)性的重要作用，需要對區(qū)間數(shù)據(jù)分析的這一假定進(jìn)行重新審視，并在數(shù)據(jù)不服從均勻分布時給出合理化的解決方法［10-11］.基于以上考慮，僅假定
北京航空航天大學(xué)學(xué)報 2015年2期2015-12-19
- 均勻分布場合下參數(shù)的極大似然估計
63000)均勻分布場合下參數(shù)的極大似然估計郝玉芹(唐山學(xué)院 基礎(chǔ)教學(xué)部，河北 唐山 063000)針對不同區(qū)間上的均勻分布，應(yīng)用次序統(tǒng)計量，給出了未知參數(shù)的極大似然估計，并討論了估計量的無偏性。均勻分布；次序統(tǒng)計量；極大似然估計0 引言極大似然估計(Maximum Likelihood Estimate，簡稱MLE)是數(shù)理統(tǒng)計中最重要、應(yīng)用最廣泛的參數(shù)點估計方法，其思想始于Gauss的誤差理論，1821年由Gauss首先提出，但當(dāng)時并未獲得廣泛應(yīng)用。R.
唐山學(xué)院學(xué)報 2015年6期2015-02-22
- 數(shù)字可調(diào)中頻噪聲源設(shè)計
般都是先產(chǎn)生均勻分布隨機數(shù)，再通過一定的轉(zhuǎn)換獲得高斯隨機數(shù)。文獻(xiàn)[1]利用Wallace算法生成均勻分布隨機數(shù)，通過查找表獲得高斯白噪聲。文獻(xiàn)[2]利用Tausworthe算法產(chǎn)生均勻分布隨機數(shù)，通過box-muller方法獲得高斯白噪聲。文獻(xiàn)[5]利用CASR和LFSR組合的方法獲得均勻分布隨機數(shù)，通過函數(shù)映射法獲得高斯白噪聲。文獻(xiàn)[6]利用m序列產(chǎn)生均勻分布隨機數(shù)，通過函數(shù)映射法獲得高斯白噪聲。為了獲得長周期的均勻分布隨機數(shù)，本文采用了文獻(xiàn)[2-3]提
電子設(shè)計工程 2014年6期2014-01-16
- 考慮表皮的水平井與油藏耦合滲流研究
因子沿程呈非均勻分布［4］，井筒附近地層污染帶呈錐臺體，而水平井與油藏間存在耦合滲流過程。為了清楚地認(rèn)識井筒周圍非均勻表皮對水平井與油藏耦合滲流過程的影響，有必要對其進(jìn)行研究。1 水平井生產(chǎn)段表皮因子分布模式Hawkins［5］最早推導(dǎo)出了直井表皮因子的計算式，目前水平井鉆完井的表皮因子計算式大多是由該公式演變而來。呂勁［6］通過對水平井速度勢以及表皮因子進(jìn)行研究，得出生產(chǎn)段表皮因子沿井筒長度方向自跟端向指端呈線形遞減的結(jié)論。本文假定表皮因子沿井筒自跟端向
天然氣與石油 2013年4期2013-10-23
- 膜材厚度偏差對充氣天線反射面精度的影響
3-4］考慮均勻分布和線性非均勻分布兩種膜材厚度偏差分布形式下不同焦徑比和氣壓對反射面成形精度的影響，得出成形精度隨焦徑比和氣壓增大而減小的結(jié)論。徐彥等［5-6］對某一形狀的充氣天線系統(tǒng)進(jìn)行設(shè)計，分析了該系統(tǒng)下膜材厚度的設(shè)計值、內(nèi)壓等對反射面成形精度的影響，并提出調(diào)整方法。該思路對充氣天線的精度研究有一定指導(dǎo)作用，但是以設(shè)計曲面為基準(zhǔn)進(jìn)行充氣而獲得的曲面與設(shè)計曲面存在差異。(b)尋找設(shè)計曲面對應(yīng)的零應(yīng)力曲面，即未充氣曲面，并將其作為分析的初始曲面。傘冰冰［
河海大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版） 2013年3期2013-10-12
- 均勻分布的區(qū)間估計方法及應(yīng)用
00234）均勻分布的區(qū)間估計方法及應(yīng)用徐曉嶺1，朱靈芝2（1.上海對外貿(mào)易學(xué)院 商務(wù)信息學(xué)院，上海 200234；2上海師范大學(xué) 數(shù)理學(xué)院，上海 200234）文章給出了均勻分布在全樣本場合下參數(shù)的三種區(qū)間估計方法，通過大量Monte-Carlo模擬考察了各種區(qū)間估計方法的精度，并通過實例說明了這些區(qū)間估計方法的應(yīng)用。均勻分布；全樣本；區(qū)間估計；MonteCarlo模擬設(shè)總體X服從區(qū)間[θ1,θ2]上的均勻分布，記為X～U[θ1,θ2]，X1,X2,…,
統(tǒng)計與決策 2012年24期2012-09-03
- 橢球上三維均勻分布的參數(shù)估計
）0 引 言均勻分布是概率論中的一個常用分布。目前，有關(guān)區(qū)間［a，b］上一維均勻分布的研究已有很多成果，對于二維均勻分布的研究，其成果主要有矩形區(qū)域和圓內(nèi)二維均勻分布的參數(shù)估計及區(qū)域面積的估計［1－3］。文獻(xiàn)［4－5］研究了長方體上的三維均勻分布問題，文獻(xiàn)［6］考慮了n維球內(nèi)均勻分布的參數(shù)估計問題。文中主要研究橢球上三維均勻分布的參數(shù)估計問題，并給出了未知參數(shù)與橢球體積的矩估計及參數(shù)的最大似然估計和區(qū)間估計。1 定義及引理定義1 設(shè)Ω是空間上的有界區(qū)域，其
長春工業(yè)大學(xué)學(xué)報 2012年1期2012-07-14
- 棉紗線中纖維頭端的等效分布研究
布，稱為廣義均勻分布.這種廣義均勻分布具有一個分布參數(shù)，在這個參數(shù)等于零時,該分布變成通常的均勻分布.根據(jù)一個紗線隨機生成的模型，在紗線中纖維長度分布已知且給定紗線的檢測不勻條件下，通過變化廣義均勻分布參數(shù)，模擬出與給定紗線不勻率相等的紗線.這樣，所得到的廣義分布參數(shù)就是紗線中纖維頭端的等效分布.纖維頭端等效分布的給出，為定量研究紗線中纖維的隨機排列奠定了基礎(chǔ).1 廣義均勻分布圖1 在長度為T的區(qū)間上纖維頭端分布示意Fig.1 Distribution o
河南工程學(xué)院學(xué)報(自然科學(xué)版) 2011年2期2011-11-24
- 均勻分布參數(shù)的無偏估計及其分布
00044)均勻分布參數(shù)的無偏估計及其分布趙 平(北京交通大學(xué)理學(xué)院,北京 100044)討論了均勻分布未知參數(shù)無偏估計量的分布密度,利用無偏估計量構(gòu)造出一些新的樣本函數(shù),并且利用給出的樣本函數(shù)推導(dǎo)出了未知參數(shù)的置信區(qū)間.所得到結(jié)果改善了現(xiàn)有的估計,易于計算.均勻分布;無偏估計量;區(qū)間估計均勻分布是概率統(tǒng)計中的一個重要分布,在實踐中廣泛地應(yīng)用于遺傳學(xué)、數(shù)據(jù)誤差分析、可靠性理論、信息處理、通信系統(tǒng)仿真等許多領(lǐng)域中.文獻(xiàn)[1]利用先驗分布導(dǎo)出均勻分布未知參數(shù)的
大學(xué)數(shù)學(xué) 2011年3期2011-11-22
- 計算機自適應(yīng)測驗中基礎(chǔ)數(shù)據(jù)模擬方法
的。主要敘述均勻分布、正態(tài)分布樣本的生成算法以及正態(tài)分布的檢驗方法。計算機自適應(yīng)測驗；均勻分布；正態(tài)分布計算機自適應(yīng)測驗（Computerized Adaptive Testing，簡稱CAT）是在測驗過程中，根據(jù)考試者的當(dāng)前測試估計能力值，自適應(yīng)地選擇合理難度的題目。CAT被廣泛地應(yīng)用于GRE、 TOEFL等各類考試。隨著CAT的廣泛應(yīng)用，測驗安全性成為研究重點。選題策略作為CAT中一個重要環(huán)節(jié)，對測驗的安全性有很大影響。合理的選題策略可以有效控制項目曝
中國教育技術(shù)裝備 2011年6期2011-10-10
- 橢圓上二維均勻分布的參數(shù)估計
）橢圓上二維均勻分布的參數(shù)估計魯富榮1，張莉莉2（1.山西大學(xué)商務(wù)學(xué)院，山西太原 030600；2.山西農(nóng)業(yè)大學(xué)文理學(xué)院，山西太谷 030801）研究了橢圓上二維均勻分布的參數(shù)估計問題，得到了未知參數(shù)及區(qū)域面積的矩估計，并通過適當(dāng)?shù)淖儞Q，給出了參數(shù)的最大似然估計和區(qū)間估計.二維均勻分布 矩估計 最大似然估計 區(qū)間估計均勻分布是概率論中的一個常用分布.目前，有關(guān)區(qū)間［a，b］上一維均勻分布的研究已有很多成果，可查閱相關(guān)文獻(xiàn).對于二維均勻分布的研究，其成果主要
山西大同大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版) 2010年4期2010-09-04
- 均勻分布和密度與正態(tài)密度的逼近速度及應(yīng)用
)1 IID均勻分布和密度函數(shù)一般公式及期望方差公式（1）設(shè) X1，X2，…，Xniid～U（0，1）當(dāng) x∈[k，k+1]時，對于其他x上式等于0。2 IID均勻分布和密度與正態(tài)密度擬合圖,兩者差的絕對值圖，絕對值最大值表及趨勢圖（1）在數(shù)學(xué)上，數(shù)形結(jié)合的思想，不僅能從直覺上給我們以啟示,常常能借助變化的趨勢，發(fā)現(xiàn)事物的客觀規(guī)律性。用正態(tài)分布去擬合fn(x)主要有兩種方法：②用曲線擬合最小二乘法，用數(shù)學(xué)軟件編程實現(xiàn):如n=5,N(2.5,0.4489)。
統(tǒng)計與決策 2010年11期2010-05-18
- 關(guān)于兩個均勻分布總體標(biāo)準(zhǔn)差比的估計
0)關(guān)于兩個均勻分布總體標(biāo)準(zhǔn)差比的估計朱成蓮(淮陰師范學(xué)院數(shù)學(xué)系,江蘇淮安 223300)考慮取兩個均勻分布總體樣本數(shù)不同時,兩個均勻分布總體標(biāo)準(zhǔn)差比的估計,給出了兩個均勻分布總體標(biāo)準(zhǔn)差比的區(qū)間估計.均勻分布;標(biāo)準(zhǔn)差;區(qū)間估計1 引言均勻分布是概率統(tǒng)計中的一個重要分布,在實際中有著廣泛的應(yīng)用.由于隨機點選取的點集被廣泛應(yīng)用于許多模型中,如流行病學(xué)、遺傳學(xué)及交通流理論學(xué)等,因此對均勻分布的研究引起諸多學(xué)者的關(guān)注.為了方便起見,我們引入一些記號和描述.設(shè)隨機變
- 均勻分布位置參數(shù)的估計量的漸近分布及應(yīng)用
23300)均勻分布位置參數(shù)的估計量的漸近分布及應(yīng)用熊加兵,朱成蓮(淮陰師范學(xué)院數(shù)學(xué)系,江蘇淮安 223300)對區(qū)間長度為定值均勻分布位置參數(shù)的點估計量進(jìn)行了研究,得到位置參數(shù)點估計量的漸近分布.討論了漸近分布的相關(guān)性質(zhì).給出了位置參數(shù)的區(qū)間估計及其假設(shè)檢驗方法.均勻分布;漸近分布;統(tǒng)計量1 引言設(shè)隨機變量X服從區(qū)間[a,b]上的均勻分布,記X～U[a,b],其中未知參數(shù)a和b滿足?∞＜a＜b＜+∞,則X的密度函數(shù)為2 相關(guān)引理3 均勻分布位置參數(shù)估計量
- n維球內(nèi)均勻分布的參數(shù)估計
0)n維球內(nèi)均勻分布的參數(shù)估計王志祥(淮陰師范學(xué)院數(shù)學(xué)系,江蘇淮安 223300)研究了n維球內(nèi)均勻分布的參數(shù)的點估計與區(qū)間估計,利用次序統(tǒng)計量得到了球半徑的最大似然估計,在此基礎(chǔ)上構(gòu)造了球半徑的無偏估計,并且證明了該無偏估計的相合性.利用構(gòu)造樞軸量的方法得到了球半徑的最短置信區(qū)間．均勻分布;次序統(tǒng)計量;點估計;置信區(qū)間1 準(zhǔn)備知識均勻分布在軍事、化工、生物、物理學(xué)領(lǐng)域里有著廣泛的應(yīng)用.與均勻分布有關(guān)的估計問題的研究引起了諸多學(xué)者的關(guān)注,如文[1-3]研究
- 長方體上均勻分布的密度函數(shù)
3)長方體上均勻分布的密度函數(shù)陳光曙(江蘇財經(jīng)職業(yè)技術(shù)學(xué)院,江蘇淮安 223003)討論了長方體上均勻分布密度函數(shù)問題,得到了長方體體積的估計量、估計量的點估計及估計量的密度函數(shù).估計量;均勻分布;密度函數(shù);長方體1 引言均勻分布上概率統(tǒng)計中的重要分布,具有廣泛的應(yīng)用價值.由于隨機取的點集被廣泛應(yīng)用于許多概率模型中,如:流行病學(xué)、遺傳學(xué)及交通理論等.因此,均勻分布及其相關(guān)統(tǒng)計量的研究也引起了眾多學(xué)者的關(guān)注.如X～U(a,b)(a＜b,a,b均為未知參數(shù)),