Непрекъснат случаен вектор
един случаен вектор
вектор на цената
двоен вектор - водолаз
Umov вектор - Umov вектор
вятър вектор
вектор на риска
2 симетричен случаен вектор
3 случаен вектор
4 произволен вектор на генериране
пет случаен вектор
6 случаен вектор
7 случаен вектор
8 случаен вектор
девет симетричен случаен вектор
десет случаен вектор
единадесет случаен вектор
12 случаен вектор
13 вектор
14. Марков процес
- Марков процес
Марков процес
Дискретен или непрекъснат произволен процес X (t), който може да бъде напълно определен с помощта на две величини: вероятността P (x, t), че случайната променлива x (t) в момент t е равна на x и вероятността P (x2, t2 ? X1t1) фактът, че ако x при t = t1 е равно на x1, то при t = t2 е равно на x2. Втората от тези величини се нарича вероятност за преход от състояние x1 при t = t1 към състояние x2 при t = t2. За пример за "матрицата на вероятностите за преход" на Марков вижте статията "Матрица". Дискретни във времето и стойността M.p. се наричат Марковски вериги. Разпределението на Марков процеси в отделен клас се дължи на факта, че много реални процеси, например, в теорията на опашките, могат да се считат за Марков с добра точност. Освен това те често могат да бъдат изследвани много по-подробно от други, по-сложни случайни процеси.
[http://slovar-lopatnikov.ru/]
- Марков процес
петнадесет случайни
16. вектор
17 непрекъснато
18. случайни
19. вектор
вектор на скоростта на движението
махало вектор на движение - <топогр.> махало вектор
вектор на магнитно изместване
точка на точката вектор - радиус вектор
вектор на скоростта на следата
вектор на електрическо изместване
20. непрекъснато
непрекъснато валцуване
непрекъснат процес на предене
съседна складова площ