ФИЛЬТРАЦИЯ ОДНОМЕРНЫХ ГЕОФИЗИЧЕСКИХ ПОЛЕЙ СКОЛЬЗЯЩИМ СРЕДНИМ

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Размер: px
Начинать показ со страницы:

Download "ФИЛЬТРАЦИЯ ОДНОМЕРНЫХ ГЕОФИЗИЧЕСКИХ ПОЛЕЙ СКОЛЬЗЯЩИМ СРЕДНИМ"

Транскрипт

1 УДК И. Ф. ЛОЗОВСКАЯ ФИЛЬТРАЦИЯ ОДНОМЕРНЫХ ГЕОФИЗИЧЕСКИХ ПОЛЕЙ СКОЛЬЗЯЩИМ СРЕДНИМ В платформенных регионах для геофизических полей может быть принята модель случайного нормального поля, однородного относительно функции корреляции. В свою очередь, функция корреляции может быть аппроксимирована колокольной функцией х. Наилучшим аппаратом восстановления такого рода полей на фоне нормального мешающего поля является линейный фильтр, оптимизированный по критерию минимума среднего квадрата ошибки. Без существенных потерь в эффективности, по сравнению с оптимальной фильтрацией, можно синтезировать квазиоптимальные фильтры. Форма частотной характеристики квазиоптимального фильтра задается аналитически, а оптимизируются по указанному выше критерию некоторые параметры. Квазиоптимальные фильтры с колокольной и прямоугольной частотными характеристиками были рассмотрены ранее 2. При этом анализ и синтез фильтров осуществлялся путем преобразований в частотной области, что в значительной мере упрощало сами преобразования. Квазиоптимальные фильтры с колокольной и прямоугольной частотными характеристиками обладают свойствами, используемыми при анализе различных аспектов фильтрации геофизических полей. Тем не менее, хотя и с недостаточно обоснованным выбором параметров, наиболее употребительным в практике геофизических работ является фильтр текущего среднего. Объясняется это тем, что при его использовании свертка заменяется интегральной суммой или просто суммой, если наблюдения дискретны. Такая специфика фильтра делает достаточно простым рассмотрение его характеристик не в частотной области, а в пространственном представлении, т. е. в зависимости от координаты х. 1 Лозовская И. Ф., Година Е. Ю. Результаты статистического анализа структурных полей. В кн.: Прикладная геофизика, вып. 70. М., «Недра», 1973, с с ил. 2 Лозовская И. Ф. Эффективность двумерной фильтрации в задачах выделения и разделения геофизических полей. В кн.: Прикладная геофизика, вып. 80. М., «Недра», 1975, с с ил. 71

2 В пространственной области задача оптимального восстановления стационарного случайного поля А (х) из аддитивной смеси с мешающим полем а (х) при заданных функциях корреляции В А (е) и В а (е) сводится к минимизации среднего квадрата ошибки, т. е. к отысканию минимума функционала а 2 = М {[А (х) - А (ж)] 2 } = М Р Т1 А (х) \ h(e)v(x e)de } OO 00 -i J J = B A (0)-2 h(e)b A (z)de + j" f h(e)h(r\)b 0 {i\ B)dedi\, OO -OO OO где M математическое ожидание; h (x) искомая переходная функция фильтра, по смыслу являющаяся плотностью весовых коэффициентов; v (х) = А (х) -\- а (х) наблюденное поле. Для фильтра (текущего или интегрального) среднего х Тогда ( h 0 при -^. <х <^-, h{x)\ ( 0 при х<-ц- и х>щ-. *о/2 *о/2 ЭСо/2 а 2 = 5 А (0)-2А 0 j B A (e)de+hl j j" B a (л-е)dedx]. (1) -*о/2 -Ж 0/2 -*о/2 Процедура оптимизации параметров А 0 и а: 0 сводится к отысканию минимума функции a 2 (h 0, х 0 ), т. е. к решению системы уравнений, которая в результате соответствующих преобразований будет иметь «о -g = - Ah 0 B A (-f-) + Ahl J Б 0 (e) de = 0, о x, ж 0/2 *o/2 g-=-4 j^(e)de + 2A 0 J J (*1 - e) de ^ = 0. О -Жо/2-ж 0/2 Положим для геофизических полей 2 В.= ДАвХ Р (- г*}, В а = Z) a ехр / - -^ гл, B v (e) = В А (г) + ВД, где 2? А, D 0 дисперсии; R A, R a радиусы корреляции выделяемого и мешающего полей, равные таким сдвигам е, при которых 1 При дискретных наблюдениях через достаточно малые Ах и замене «вертки суммой в качестве весового множителя берется произведение h B Ax. 72

3 вначение соответствующих функций корреляции уменьшаются в е 2 раз по сравнению с максимальным значением при нулевом сдвиге. После дифференцирования по пределу и вычисления определенных интегралов получим систему уравнений ho^a = 2У2 ехр Ktefl ^К^)+Ж Нг)]' (2) ho^a = Xp Ял ф ( 2^г)+^ф( 2^) + У?я Н- 2 Ш'}-')+ а где D = D A ld a ; R = R A lr a ; Ф (а) = -ф= J ехр (-y) 2 df - о интеграл вероятности. Численное решение системы (2) дает связь безразмерных величин h 0 R A и x 0 /R A с безразмерными величинами D и R, характеризующими относительные вертикальные и горизонтальные размеры аномалий разделяемых х, полей в среднем. На рис. 1 /? А приведены зависимости x 0 lr A ' LT", *- и А 0^А от R и Di?, вычисленные в точках Д = 2". Из рисунка видно, что непосредственная связь оптимальных параметров фильтра с относительными параметрами модели полей D и R быстро (Л^Ю-S-.15) ослабевает и остается лишь зависимость от произведения DR, характеризующего отношение энергий Ш Рис. 1. Зависимость оптимальных параметров фильтра х 0 и h 0 от параметров разделяемых полей. R (1) и DR (2). Шифр криьых D 8 3Z 6t Ш 256 ЕЕЗ' ЕЕЗ? 73

4 средних размеров аномалий разделяемых полей. Таким образом, кривые с параметром D = 1 для шкалы DR при достаточно больших R дают общую зависимость оптимальных параметров фильтра от параметров модели разделяемых полей. Оптимальная база осреднения х 0 для рассматриваемого диапазона параметров, не превышающая радиуса корреляции выделяемого поля R A, изменяется в несколько раз. Для значения DR л* «=«30 -г- 35, являющегося пороговым для надежного выделения средних размеров аномалий по профилю, величина х 0 составляет 0,7R A. При одной и той же средней протяженности выделяемых аномалий R A в зависимости от сочетания относительных параметров разделяемых полей, оптимальная высота h 0 весовой функции фильтра осреднения также изменяется в 4 5 раз. Для относительно больших DR произведение A 0 o> соответствующее в случае фильтра нижних частот значению частотной характеристики на нулевой частоте, близко к единице. В то время как фильтры с колокольной или прямоугольной частотными характеристиками сильно сглаживают мешающее поле, фильтр текущего среднего, имея частотную характеристику вида ^п( ш 1г) Я (СО) = k 0 X 0 -, несколько усиливает компоненты спектра в окрестности частот со = пп/х 0, где п нечетно. Такая селективность фильтра осреднения в области высоких частот приводит к заметному наличию некоторых высокочастотных составляющих в функции мешающего поля на выходе фильтра. Не останавливаясь из-за громоздкости выкладок на выводе формул, запишем для выхода фильтра текущего среднего выражения функций корреляции выделяемого В А, (е) и мешающего Д. (е) полей Ф Ф оо оо ВА Ф {Е)= J $Л(Ч)МС)ДА( -Ч-ИЖ1«5 = -оо -оо = hl J j Z) A exp _-А-( _т + в)«<mc = -x t /2-x /2 L A = С^(М^{(^+^)Ф(2 ( + )) + +Ьгг-^) ф ( 2 (^-*г))- 2 хг ф ( 2 ту+ 74

5 _2exp[-2 (JL-)'])}. (3, +"(1ГГ-^) ф ( 2й (хг-тг))- 2й тгг ф ( 2Я^) + +w (-»И* (тг+*г]+-»[-»" (тг-^-)']- Подставляя е = 0 в (3') и относя полученное выражение к дисперсии выделяемого поля, получим ту часть относительной ошибки фильтрации, которая обусловлена прохождением мешающего поля через фильтр хн-м-ш"]- 1 )]- < 4 > В соответствии с (1) окончательное выражение для квадрата полной ошибки на выходе фильтра осреднения имеет вид В7-1 - У^ (*А0 ф (-57) + Кт (МЫ 1 х *fc[* +Tnr«( M Tfr)] + х ф (-гг) + /т<^) 8 [-& ф ( 2^) + Очевидно, что дополнение к OI/DA В (5) составляет квадрат той части ошибки, которая обусловлена искажающим действием фильтра по отношению к выделяемому полю. На рис. 2 даны зависимость СТ/JADA от параметров модели на выходе фильтра осреднения и для сравнения приведены кривые ошибок оптимальных и других квазиоптимальных фильтров, а также зависимость 75

6 KwAmlM 100 от параметров... J А /опт J разделяемых полей, иллюстрирующая величину относительного расхождения между ошибками разного рода квазиоптимальной фильтрации и фильтрации оптимальной, что в свою очередь характеризует потери в эффективности за счет квазиоптимальности. Эти графики при D = 1 также могут рассматриваться как зависимости от произведения DR. Можно видеть, что величина потерь при замене оптимального фильтра квазиоптимальным прямоугольным в процентном отношении не зависит от параметров модели и составляет около 5% ом I2RM ^/^-(<5/^и/(б/у5" д ) т1 ] 100 д, г У^~ Рис. 2. Сравнительная эффективность фильтров. а суммарные ошибки фильтрации; б расхождения между суммарными ошибками для различных квазиоптимальных фильтров и ошибкой оптимальной фильтрации. Фильтры: 1 прямоугольный, 2 колокольный, з текущего среднего, 4 оптимальный 2 <* Si, 128 2SJ 512RM ЕЕЗ' ЕЕЗ* EE3 J E3«от минимально возможной ошибки. В трудных условиях фильтрации, когда величина DR сравнительно мало отличается от единицы, расхождения в ошибках фильтраций квазиоптимальным колокольным и оптимальным фильтрами отсутствуют, но по мере улучшения условий фильтрации эти расхождения быстро растут. В этом отношении фильтр текущего среднего занимает промежуточное положение, будучи при малых DR более эффективным, чем прямоугольный и менее эффективным, чем колокольный, а при больших DR, наоборот, менее эффективным, чем прямоугольный и более эффективным, чем колокольный. В области порогового значения DR «* 30 -н 40, когда становится возможным надежное разделение выделяемого и мешающего полей, эффективность всех перечисленных квазиоптимальных фильтров, в том числе и фильтра текущего среднего, практически одинакова, а именно, с величиной потерь 5 6%.

Часть 3 КОРРЕЛЯЦИОННАЯ ТЕОРИЯ СЛУЧАЙНЫХ ПРОЦЕССОВ

Часть 3 КОРРЕЛЯЦИОННАЯ ТЕОРИЯ СЛУЧАЙНЫХ ПРОЦЕССОВ Часть 3 КОРРЕЛЯЦИОННАЯ ТЕОРИЯ СЛУЧАЙНЫХ ПРОЦЕССОВ В курсе "Теория вероятностей" корреляция между двумя случайными величинами определяется математическим ожиданием их произведения Если в качестве двух случайных

Подробнее

ИССЛЕДОВАНИЯ, КОНСТРУКЦИИ, ТЕХНОЛОГИИ. применение метода спектральных представлений для решения задач статистической динамики автомобиля 4 (81) 2013

ИССЛЕДОВАНИЯ, КОНСТРУКЦИИ, ТЕХНОЛОГИИ. применение метода спектральных представлений для решения задач статистической динамики автомобиля 4 (81) 2013 28 ИССЛЕДОВАНИЯ, КОНСТРУКЦИИ, ТЕХНОЛОГИИ УДК 629.113 применение метода спектральных представлений для решения задач статистической динамики автомобиля И.С. Чабунин, к.т.н. / В.И. Щербаков, к.т.н. Московский

Подробнее

Лекция 10 ЧИСЛОВЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ СИСТЕМЫ ДВУХ СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН.

Лекция 10 ЧИСЛОВЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ СИСТЕМЫ ДВУХ СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН. Лекция ЧИСЛОВЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ СИСТЕМЫ ДВУХ СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН -МЕРНЫЙ СЛУЧАЙНЫЙ ВЕКТОР ЦЕЛЬ ЛЕКЦИИ: определить числовые характеристики системы двух случайных величин: начальные и центральные моменты ковариацию

Подробнее

Лекция 12 ХАРАКТЕРИСТИЧЕСКАЯ ФУНКЦИЯ. Метод линеаризации функций случайных величин

Лекция 12 ХАРАКТЕРИСТИЧЕСКАЯ ФУНКЦИЯ. Метод линеаризации функций случайных величин Лекция ХАРАКТЕРИСТИЧЕСКАЯ ФУНКЦИЯ ЦЕЛЬ ЛЕКЦИИ: построить метод линеаризации функций случайных величин; ввести понятие комплексной случайной величины и получить ее числовые характеристики; определить характеристическую

Подробнее

УДК Г. А. Омарова. Построение траектории движения объекта

УДК Г. А. Омарова. Построение траектории движения объекта УДК 5979 + 5933 Г А Омарова Èíñòèòóò âû èñëèòåëüíîé ìàòåìàòèêè è ìàòåìàòè åñêîé ãåîôèçèêè ÑÎ ÐÀÍ ïð Àêàä Ëàâðåíòüåâà, 6, Íîâîñèáèðñê, 630090, Ðîññèÿ E-mail: gulzira@ravccru Статистическая модель движения

Подробнее

Лекция 8 Тема. Содержание темы. Основные категории. Сравнение случайных величин или признаков.

Лекция 8 Тема. Содержание темы. Основные категории. Сравнение случайных величин или признаков. Лекция 8 Тема Сравнение случайных величин или признаков. Содержание темы Аналогия дискретных СВ и выборок Виды зависимостей двух случайных величин (выборок) Функциональная зависимость. Линии регрессии.

Подробнее

ОБРАБОТКА И АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ

ОБРАБОТКА И АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ 552800 ОБРАБОТКА И АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ Пространственные методы улучшения изображений Улучшение в частотной области voxel99@gmail.com Вопросы 1. Градационные преобразования 2. Гистограммные методы улучшения

Подробнее

Math-Net.Ru Общероссийский математический портал

Math-Net.Ru Общероссийский математический портал Math-Net.Ru Общероссийский математический портал Б. Р. Левин, Я. А. Фомин, Определение распределения длительности выбросов косинуса фазы нормального стационарного случайного процесса методом временной

Подробнее

Найти х из уравнений:

Найти х из уравнений: Методические указания для обучающихся по освоению дисциплины (модуля) Планы практических занятий Матрицы и определители, системы линейных уравнений Матрицы Операции над матрицами Обратная матрица Элементарные

Подробнее

Зав. кафедрой математики, физики и медицинской информатики, доцент. /Авачева Т.Г./ «22» сентября 2017г.

Зав. кафедрой математики, физики и медицинской информатики, доцент. /Авачева Т.Г./ «22» сентября 2017г. Перечень Основных контрольных вопросов для зачета (экзамена) по дисциплине Физика, математика, модуль М атематика, для студентов 1 курса медикопрофилактического факультета 1. Понятие функции. Способы задания

Подробнее

Обоснование выбора желаемого характеристического уравнения замкнутой динамической системы

Обоснование выбора желаемого характеристического уравнения замкнутой динамической системы АВТОМАТИКА И ПРОГРАММНАЯ ИНЖЕНЕРИЯ., (4) Обоснование выбора желаемого характеристического уравнения замкнутой динамической системы,, Жмудь В.А. ФГБОУ ВПО НГТУ, НИУ НГУ, ОАО «НИПС», Россия oao_nip@bk.ru

Подробнее

Рассмотрим в качестве функциональной зависимости многочлен., тогда

Рассмотрим в качестве функциональной зависимости многочлен., тогда Лекция 5. Аппроксимация функций по методу наименьших квадратов. В инженерной деятельности часто возникает необходимость описать в виде функциональной зависимости связь между величинами, заданными таблично

Подробнее

200 взятая деталь изготовлена первым, вторым и третьим цехами соответственно. Из условия следуют:

200 взятая деталь изготовлена первым, вторым и третьим цехами соответственно. Из условия следуют: . На складе 00 деталей, из которых 00 изготовлено цехом, 60 цехом и 40 цехом. Вероятность брака для цеха %, для цеха % и для цеха %. Наудачу взятая со слада деталь оказалась бракованной. Найти вероятность

Подробнее

Лекция 15. ПРЕОБРАЗОВАНИЕ ФУРЬЕ И СПЕКТРАЛЬНЫЙ МЕТОД АНАЛИЗА ЭЛЕКТРИЧЕСКИХ ЦЕПЕЙ

Лекция 15. ПРЕОБРАЗОВАНИЕ ФУРЬЕ И СПЕКТРАЛЬНЫЙ МЕТОД АНАЛИЗА ЭЛЕКТРИЧЕСКИХ ЦЕПЕЙ 43 Лекция 5 ПРЕОБРАЗОВАНИЕ ФУРЬЕ И СПЕКТРАЛЬНЫЙ МЕТОД АНАЛИЗА ЭЛЕКТРИЧЕСКИХ ЦЕПЕЙ План Спектры апериодических функций и преобразование Фурье Некоторые свойства преобразования Фурье 3 Спектральный метод

Подробнее

СПЕЦИАЛЬНЫЕ ФУНКЦИИ В ТЕОРИИ ВИНТА

СПЕЦИАЛЬНЫЕ ФУНКЦИИ В ТЕОРИИ ВИНТА УЧЕНЫЕ ЗАПИСКИ ЦАГИ Том XXXVI I 6 3 УДК 69.735.45.5.3.35.6 СПЕЦИАЛЬНЫЕ ФУНКЦИИ В ТЕОРИИ ВИНТА В. В. ВОЖДАЕВ, В. С. ВОЖДАЕВ, Е. С. ВОЖДАЕВ Рассмотрена задача применения аналитических решений для построения

Подробнее

Пробеги тяжелых ионов низких и средних энергий в аморфном веществе

Пробеги тяжелых ионов низких и средних энергий в аморфном веществе 1;5;1;11 Пробеги тяжелых ионов низких и средних энергий в аморфном веществе Е.Г. Шейкин Научно-исследовательское предприятие гиперзвуковых систем, 19666 Санкт-Петербург, Россия (Поступило в Редакцию 28

Подробнее

ОГЛАВЛЕНИЕ Введение ЧАСТЬ ПЕРВАЯ СЛУЧАЙНЫЕ СОБЫТИЯ

ОГЛАВЛЕНИЕ Введение ЧАСТЬ ПЕРВАЯ СЛУЧАЙНЫЕ СОБЫТИЯ ОГЛАВЛЕНИЕ Введение...... 14 ЧАСТЬ ПЕРВАЯ СЛУЧАЙНЫЕ СОБЫТИЯ Глава первая. Основные понятия теории вероятностей... 17 1. Испытания и события... 17 2. Виды случайных событий... 17 3. Классическое определение

Подробнее

ЖУРНАЛ РАДИОЭЛЕКТРОНИКИ, N4, 2013

ЖУРНАЛ РАДИОЭЛЕКТРОНИКИ, N4, 2013 ЖУРНАЛ РАДИОЭЛЕКРОНИКИ, N4, 03 УДК 6.39, 6.39.8 ОЦЕНКА ОНОШЕНИЯ СИГНАЛ/ШУМ НА ОСНОВЕ ФАЗОВЫХ ФЛУКУАЦИЙ СИГНАЛА В. Г. Патюков, Е. В. Патюков, А. А. Силантьев Институт инженерной физики и радиоэлектроники,

Подробнее

случайных величин f(x) и ее свойства Дифференциальной функцией распределения называется 1-я производная от интегральной

случайных величин f(x) и ее свойства Дифференциальной функцией распределения называется 1-я производная от интегральной Лекция 6 План лекции.3.3 Дифференциальная функция распределения непрерывных случайных величин.4 Числовые характеристики случайных.4. Математическое ожидание и его свойства..4. Дисперсия случайных величин

Подробнее

Лекция 8 АНАЛИЗ ЧУВСТВИТЕЛЬНОСТИ И ШУМОВ ЭЛЕКТРОННЫХ СХЕМ. План

Лекция 8 АНАЛИЗ ЧУВСТВИТЕЛЬНОСТИ И ШУМОВ ЭЛЕКТРОННЫХ СХЕМ. План 88 Лекция 8 АНАЛИЗ ЧУВСТВИТЕЛЬНОСТИ И ШУМОВ ЭЛЕКТРОННЫХ СХЕМ План 1. Введение. Анализ чувствительности методом малых приращений 3. Анализ чувствительности методом присоединенных схем 4. Анализ шумов аналоговых

Подробнее

2 Тесты промежуточной аттестации по дисциплине: Перечень вопросов к зачету по дисциплине «Математика» I семестр

2 Тесты промежуточной аттестации по дисциплине: Перечень вопросов к зачету по дисциплине «Математика» I семестр 2 Тесты промежуточной аттестации по дисциплине: Перечень вопросов к зачету по дисциплине «Математика» I семестр I Элементы линейной алгебры 1. Понятие определителей 2-го и 3-го порядка, их вычисление и

Подробнее

5. Корреляционная обработка сигналов

5. Корреляционная обработка сигналов ВН Исаков Статистическая теория радиотехнических систем (курс лекций) 5 Корреляционная обработка сигналов 51 Различение сигналов Коэффициент корреляции сигналов Одной из задач, решаемых при обработке сигналов,

Подробнее

ИДЕНТИФИКАЦИЯ НЕЛИНЕЙНЫХ ДИНАМИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ ВО ВРЕМЕННОЙ ОБЛАСТИ

ИДЕНТИФИКАЦИЯ НЕЛИНЕЙНЫХ ДИНАМИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ ВО ВРЕМЕННОЙ ОБЛАСТИ УДК 681.5(07) ИДЕНТИФИКАЦИЯ НЕЛИНЕЙНЫХ ДИНАМИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ ВО ВРЕМЕННОЙ ОБЛАСТИ Д.Н. Вятченников, В.В. Кособуцкий, А.А. Носенко, Н.В. Плотникова Недостаточная информация об объектах при разработке их

Подробнее

Индивидуальные домашние задания

Индивидуальные домашние задания Индивидуальные домашние задания Задание. Найти коэффициент эффективности (в дб) блока пространственной обработки сигналов от 4-элементной ( m= 4 ) квадратной антенной решётки со стороной квадрата, равной

Подробнее

ЧАСТЬ 7 ЭЛЕМЕНТЫ ТЕОРИИ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И ЕЕ ПРИМЕНЕНИЕ ПРИ ИССЛЕДОВАНИИ СИСТЕМ АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ

ЧАСТЬ 7 ЭЛЕМЕНТЫ ТЕОРИИ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И ЕЕ ПРИМЕНЕНИЕ ПРИ ИССЛЕДОВАНИИ СИСТЕМ АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ ЧАСТЬ 7 ЭЛЕМЕНТЫ ТЕОРИИ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И ЕЕ ПРИМЕНЕНИЕ ПРИ ИССЛЕДОВАНИИ СИСТЕМ АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ Глава 22 ОСНОВНЫЕ СВЕДЕНИЯ ИЗ ТЕОРИИ ВЕРОЯТНОСТЕЙ 22.1. Событие, классификация событий, вероятность

Подробнее

Лекция 24. Регрессионный анализ. Функциональная, статистическая и корреляционная зависимости

Лекция 24. Регрессионный анализ. Функциональная, статистическая и корреляционная зависимости МВДубатовская Теория вероятностей и математическая статистика Лекция 4 Регрессионный анализ Функциональная статистическая и корреляционная зависимости Во многих прикладных (в том числе экономических) задачах

Подробнее

УДК , ОЦЕНКА ПОГРЕШНОСТЕЙ ДОПЛЕРОВСКИХ СИСТЕМ

УДК , ОЦЕНКА ПОГРЕШНОСТЕЙ ДОПЛЕРОВСКИХ СИСТЕМ ЖУРНАЛ РАДИОЭЛЕКТРОНИКИ, N5, 4 УДК 6.39, 6.37.7 ОЦЕНКА ПОГРЕШНОСТЕЙ ДОПЛЕРОВСКИХ СИСТЕМ В. Г. Патюков, Е. В. Патюков, Е. Н. Рычков Институт инженерной физики и радиоэлектроники Сибирского Федерального

Подробнее

Министерство образования и науки Российской Федерации

Министерство образования и науки Российской Федерации Министерство образования и науки Российской Федерации Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования «РОСТОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ» Г. М. Бездудный, В. А. Знаменский,

Подробнее

Численное решение задач с уравнениями параболического типа

Численное решение задач с уравнениями параболического типа Численное решение задач с уравнениями параболического типа. Постановка задачи в общем виде.. Разностные схемы для одномерного линейного параболического уравнения. 3. Схема для уравнения теплопроводности

Подробнее

Лекция 3. Математическое описание систем управления

Лекция 3. Математическое описание систем управления Лекция 3 Математическое описание систем управления В теории управления при анализе и синтезе систем управления имеют дело с их математической моделью Математическая модель САУ представляет собой уравнения

Подробнее

( x i, y i ). Предположим, что X и Y связаны линейной корреляционной. ϕ называют линией Линейная корреляционная зависимость

( x i, y i ). Предположим, что X и Y связаны линейной корреляционной. ϕ называют линией Линейная корреляционная зависимость .. Линейная корреляционная зависимость Часто на практике требуется установить вид и оценить силу зависимости изучаемой случайной величины Y от одной или нескольких других величин (случайных или неслучайных).

Подробнее

Лекция 16. ОПЕРАТОРНЫЙ МЕТОД АНАЛИЗА ЭЛЕКТРИЧЕСКИХ ЦЕПЕЙ

Лекция 16. ОПЕРАТОРНЫЙ МЕТОД АНАЛИЗА ЭЛЕКТРИЧЕСКИХ ЦЕПЕЙ 64 Лекция 6 ОПЕРАТОРНЫЙ МЕТОД АНАЛИЗА ЭЛЕКТРИЧЕСКИХ ЦЕПЕЙ План Преобразование Лапласа Свойства преобразования Лапласа 3 Операторный метод анализа электрических цепей 4 Определение оригинала по известному

Подробнее

Тема 8. ЛИНЕЙНЫЕ ДИСКРЕТНЫЕ СИСТЕМЫ

Тема 8. ЛИНЕЙНЫЕ ДИСКРЕТНЫЕ СИСТЕМЫ Тема 8 ЛИНЕЙНЫЕ ДИСКРЕТНЫЕ СИСТЕМЫ Понятие дискретной системы Методы описания линейных дискретных систем: разностное уравнение, передаточная функция, импульсная характеристика, частотная передаточная функция

Подробнее

5. ПОТЕНЦИАЛЬНАЯ ЯМА И ПОТЕНЦИАЛЬНЫЙ БАРЬЕР

5. ПОТЕНЦИАЛЬНАЯ ЯМА И ПОТЕНЦИАЛЬНЫЙ БАРЬЕР 5. ПОТЕНЦИАЛЬНАЯ ЯМА И ПОТЕНЦИАЛЬНЫЙ БАРЬЕР Решение уравнения Шредингера для частицы в прямоугольной бесконечно глубокой потенциальной яме (рис.4) шириной дает для энергии лишь дискретные значения n n

Подробнее

Л и н е й н ы е к л а с с и ф и к а т о р ы

Л и н е й н ы е к л а с с и ф и к а т о р ы МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РФ ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ «САМАРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ АЭРОКОСМИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ имени академика С.П.КОРОЛЕВА

Подробнее

Характеристики турбулентности

Характеристики турбулентности Санкт-Петербургский государственный политехнический университет Институт прикладной математики и механики Кафедра гидроаэродинамики Курс лекций «Модели турбулентности» (http://cd.spbstu.ru/agarbaru/lecture/turb_models)

Подробнее

ГЕОФИЗИКА СПОСОБ АНАЛИТИЧЕСКОГО ПРОДОЛЖЕНИЯ ПОЛЯ СИЛЫ ТЯЖЕСТИ НА ОСНОВЕ ПОЛИНОМИАЛЬНОЙ АППРОКСИМАЦИИ

ГЕОФИЗИКА СПОСОБ АНАЛИТИЧЕСКОГО ПРОДОЛЖЕНИЯ ПОЛЯ СИЛЫ ТЯЖЕСТИ НА ОСНОВЕ ПОЛИНОМИАЛЬНОЙ АППРОКСИМАЦИИ УДК 55.831 ГЕОФИЗИКА СПОСОБ АНАЛИТИЧЕСКОГО ПРОДОЛЖЕНИЯ ПОЛЯ СИЛЫ ТЯЖЕСТИ НА ОСНОВЕ ПОЛИНОМИАЛЬНОЙ АППРОКСИМАЦИИ Антонов Ю.В., Когтева С.И. Аналитическое продолжение гравитационных аномалий в нижнее полупространство

Подробнее

ОСНОВЫ ТЕОРИИ ОЦЕНИВАНИЯ И ФИЛЬТРАЦИИ ПАРАМЕТРОВ СИГНАЛОВ

ОСНОВЫ ТЕОРИИ ОЦЕНИВАНИЯ И ФИЛЬТРАЦИИ ПАРАМЕТРОВ СИГНАЛОВ ЛЕКЦИЯ 1. Постановка задачи оценивания параметров сигналов. Байесовские оценки случайных параметров сигналов при различных функциях потерь. ОСНОВЫ ТЕОРИИ ОЦЕНИВАНИЯ И ФИЛЬТРАЦИИ ПАРАМЕТРОВ СИГНАЛОВ 3.1.

Подробнее

Двумерное распознавание сигнала на основе метода k ближайших соседей

Двумерное распознавание сигнала на основе метода k ближайших соседей УДК 621.391 Двумерное распознавание сигнала на основе метода k ближайших соседей Якубов Р.Ж., студент Россия, 105005, г. Москва, МГТУ им. Н.Э. Баумана, кафедра «Информационная безопасность» Научный руководитель:

Подробнее

Математические методы обработки изображений. Электронные тесты промежуточного контроля знаний

Математические методы обработки изображений. Электронные тесты промежуточного контроля знаний МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РФ ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ «САМАРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ АЭРОКОСМИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ имени академика С.П.КОРОЛЕВА

Подробнее

Управление высотой полета вертолета

Управление высотой полета вертолета Управление высотой полета вертолета Рассмотрим задачу синтеза системы управления движением центра масс вертолета по высоте. Вертолет как объект автоматического управления представляет собой систему с несколькими

Подробнее

x 2 dx 2 d ˆF =, ψ =sin2x 2 dx 2 d 2 d sinαx 2 dx x dx x d dx d dx В) i d a a a f f f f ) ( )

x 2 dx 2 d ˆF =, ψ =sin2x 2 dx 2 d 2 d sinαx 2 dx x dx x d dx d dx В) i d a a a f f f f ) ( ) 4 3 Задачи на собственные значения, собственные функции Вопрос 1 Что такое задача на собственные значения, спектр, дискретный и непрерывный спектр, простое и вырожденное собственное значение, кратность

Подробнее

УГЛОВАЯ ПЕЛЕНГАЦИЯ В ЦИФРОВЫХ АНТЕННЫХ РЕШЕТКАХ ПО МЕЖКАНАЛЬНОМУ ВРЕМЕННОМУ СДВИГУ ИМПУЛЬСНЫХ СИГНАЛОВ

УГЛОВАЯ ПЕЛЕНГАЦИЯ В ЦИФРОВЫХ АНТЕННЫХ РЕШЕТКАХ ПО МЕЖКАНАЛЬНОМУ ВРЕМЕННОМУ СДВИГУ ИМПУЛЬСНЫХ СИГНАЛОВ 94 Збірник наукових праць ЖВІРЕ. Випуск 8 УДК 6.396.969.4 В.И. Слюсар А.А. Головин УГЛОВАЯ ПЕЛЕНГАЦИЯ В ЦИФРОВЫХ АНТЕННЫХ РЕШЕТКАХ ПО МЕЖКАНАЛЬНОМУ ВРЕМЕННОМУ СДВИГУ ИМПУЛЬСНЫХ СИГНАЛОВ Предложен метод

Подробнее

ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНЫЕ УРАВНЕНИЯ

ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНЫЕ УРАВНЕНИЯ ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНЫЕ УРАВНЕНИЯ Общие понятия Дифференциальные уравнения имеют многочисленные и самые разнообразные приложения в механике физике астрономии технике и в других разделах высшей математики (например

Подробнее

ЛЕКЦИЯ 9 ЗНАЧАЩИЕ ЦИФРЫ И ПРАВИЛА ОБРАЩЕНИЯ С НИМИ ПРИ РАСЧЕТАХ В АНАЛИТИЧЕСКОЙ ХИМИИ ЗАКОН РАСПРОСТРАНЕНИЯ ПОГРЕШНОСТЕЙ МЕТРОЛОГИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ

ЛЕКЦИЯ 9 ЗНАЧАЩИЕ ЦИФРЫ И ПРАВИЛА ОБРАЩЕНИЯ С НИМИ ПРИ РАСЧЕТАХ В АНАЛИТИЧЕСКОЙ ХИМИИ ЗАКОН РАСПРОСТРАНЕНИЯ ПОГРЕШНОСТЕЙ МЕТРОЛОГИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ЛЕКЦИЯ 9 ЗНАЧАЩИЕ ЦИФРЫ И ПРАВИЛА ОБРАЩЕНИЯ С НИМИ ПРИ РАСЧЕТАХ В АНАЛИТИЧЕСКОЙ ХИМИИ ЗАКОН РАСПРОСТРАНЕНИЯ ПОГРЕШНОСТЕЙ МЕТРОЛОГИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ АНАЛИЗА СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ПРОВЕРКИ ГИПОТЕЗ ЗНАЧАЩИЕ

Подробнее

Решение: а) Используем локальную теорему Лапласа.

Решение: а) Используем локальную теорему Лапласа. Найди свою задачу на http://mathprof.com! ) Человек, проходящий мимо киоска, покупает газету с вероятностью 0,. Найти вероятность того, что из 00 человек, прошедших мимо киоска в течение часа: а) купят

Подробнее

Занятие 2. Невосстанавливаемые системы с резервом

Занятие 2. Невосстанавливаемые системы с резервом Занятие 2. Невосстанавливаемые системы с резервом 2.. Система без резерва Определение 2.. Система это объект, состоящий из нескольких изделий, которые называются элементами. Рассмотрим систему без резерва

Подробнее

ЛЕКЦИЯ 2 ВЫЧИСЛЕНИЕ НАИБОЛЬШЕГО ОБЩЕГО ДЕЛИТЕЛЯ. Алгоритм Евклида

ЛЕКЦИЯ 2 ВЫЧИСЛЕНИЕ НАИБОЛЬШЕГО ОБЩЕГО ДЕЛИТЕЛЯ. Алгоритм Евклида ЛЕКЦИЯ 2 ВЫЧИСЛЕНИЕ НАИБОЛЬШЕГО ОБЩЕГО ДЕЛИТЕЛЯ Алгоритм Евклида При работе с большими составными числами их разложение на простые множители, как правило, неизвестно. Но для многих прикладных задач теории

Подробнее

УДК 61.396.61 Цифровой обнаружитель с адаптивным порогом Логвиненко А.С., студент Россия, 155, г. Москва, МГТУ им. Н.Э. Баумана, кафедра «Автономные информационные управляющие системы» Научный руководитель:

Подробнее

Л Е К Ц И Я 8 ГАРМОНИЧЕСКИЙ ОСЦИЛЛЯТОР

Л Е К Ц И Я 8 ГАРМОНИЧЕСКИЙ ОСЦИЛЛЯТОР Л Е К Ц И Я 8 ГАРМОНИЧЕСКИЙ ОСЦИЛЛЯТОР Классический осциллятор. Пусть частица совершает одномерное движение. Разложим ее потенциальную энергию в ряд Тейлора в окрестности x 0 до второго порядка: V(x) V(0)

Подробнее

Числовые характеристики случайной величины

Числовые характеристики случайной величины Числовые характеристики случайной величины Числовые характеристики случайной величины Применяются вместо закона распределения случайной величины В сжатой форме выражают наиболее существенные особенности

Подробнее

1. Цели освоения дисциплины. 2. Место дисциплины в структуре ОПОП бакалавриата

1. Цели освоения дисциплины. 2. Место дисциплины в структуре ОПОП бакалавриата 1 1. Цели освоения дисциплины Целью дисциплины является подготовка специалиста в области цифровой обработки сигналов и изображений, владеющего современными методами и техникой вычисления с применением

Подробнее

СРАВНЕНИЕ ВЕЙВЛЕТ-ФИЛЬТРОВ С ФИЛЬТРАМИ, ПРИМЕНЯЕМЫМИ ПРИ СУБПОЛОСНОМ КОДИРОВАНИИ

СРАВНЕНИЕ ВЕЙВЛЕТ-ФИЛЬТРОВ С ФИЛЬТРАМИ, ПРИМЕНЯЕМЫМИ ПРИ СУБПОЛОСНОМ КОДИРОВАНИИ Глава СРАВНЕНИЕ ВЕЙВЛЕТ-ФИЛЬТРОВ С ФИЛЬТРАМИ, ПРИМЕНЯЕМЫМИ ПРИ СУБПОЛОСНОМ КОДИРОВАНИИ Проводя в данной главе сравнение двух типов фильтров, мы ограничимся рассмотрением фильтров с конечной импульсной

Подробнее

Курс: Статистические Методы Обработки Данных. Лекция 4. Идентификация формы распределений

Курс: Статистические Методы Обработки Данных. Лекция 4. Идентификация формы распределений Курс: Статистические Методы Обработки Данных Лекция 4. Идентификация формы распределений Специальность: 1-53 01 0 Автоматизированные системы обработки информации УО «ГГУ им. Ф. Скорины» Преподаватель:

Подробнее

НЕЛИНЕЙНЫЙ ФИЛЬТР ГЕОМЕТРИЧЕСКОГО СРЕДНЕГО С ЭКСПОНЕНЦИАЛЬНЫМИ ВЕСАМИ NONLINEAR FILTERING ON THE BASE OF GEOMETRICAL MEAN WITH EXPONENTIAL SCALES

НЕЛИНЕЙНЫЙ ФИЛЬТР ГЕОМЕТРИЧЕСКОГО СРЕДНЕГО С ЭКСПОНЕНЦИАЛЬНЫМИ ВЕСАМИ NONLINEAR FILTERING ON THE BASE OF GEOMETRICAL MEAN WITH EXPONENTIAL SCALES НЕЛИНЕЙНЫЙ ФИЛЬТР ГЕОМЕТРИЧЕСКОГО СРЕДНЕГО С ЭКСПОНЕНЦИАЛЬНЫМИ ВЕСАМИ Толстунов Владимир Андреевич канд. техн. наук, доцент Кемеровского государственного университета, РФ, г. Кемерово E-mail: vat@bk.ru

Подробнее

Курсовой проект по курсу «Устройства приема сигналов» Тема: «Выделение огибающей АМ-сигнала» Пояснительная записка ЮУрГУ-К

Курсовой проект по курсу «Устройства приема сигналов» Тема: «Выделение огибающей АМ-сигнала» Пояснительная записка ЮУрГУ-К Федеральное агентство по образованию Российской Федерации Южно-Уральский государственный университет Кафедра «Радиотехнические системы» Курсовой проект по курсу «Устройства приема сигналов» Тема: «Выделение

Подробнее

ДИФФЕРЕНЦИРОВАНИЕ СИГНАЛОВ НА ФОНЕ ШУМА БАНКОМ ФИЛЬТРОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МЕТОДА МАКСИМАЛЬНОГО ПРАВДОПОДОБИЯ

ДИФФЕРЕНЦИРОВАНИЕ СИГНАЛОВ НА ФОНЕ ШУМА БАНКОМ ФИЛЬТРОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МЕТОДА МАКСИМАЛЬНОГО ПРАВДОПОДОБИЯ стр. 37 из 0 УДК 59.876.5. ДИФФЕРЕНЦИРОВАНИЕ СИГНАЛОВ НА ФОНЕ ШУМА БАНКОМ ФИЛЬТРОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МЕТОДА МАКСИМАЛЬНОГО ПРАВДОПОДОБИЯ Дмитрий Анатольевич Безуглов, д.т.н., проф., проректор по УМР, e-mal:

Подробнее

ρ вых ρ вх ρ = ρ 1 (ϕ) α ρ ПРАКТИЧЕСКОЕ ЗАНЯТИЕ 9 Вычисление двойного интеграла в полярных координатах. Приложения двойных интегралов

ρ вых ρ вх ρ = ρ 1 (ϕ) α ρ ПРАКТИЧЕСКОЕ ЗАНЯТИЕ 9 Вычисление двойного интеграла в полярных координатах. Приложения двойных интегралов ПРАКТИЧЕСКОЕ ЗАНЯТИЕ 9 Вычисление двойного интеграла в полярных координатах Приложения двойных интегралов Рассмотрим частный случай замены переменных часто используемый при вычислении двойного интеграла

Подробнее

УДК А. В. К у п а в ц е в, А. А. Т о м ч у к АНАЛИТИЧЕСКАЯ КИНЕМАТИКА

УДК А. В. К у п а в ц е в, А. А. Т о м ч у к АНАЛИТИЧЕСКАЯ КИНЕМАТИКА УДК 531.1 А. В. К у п а в ц е в, А. А. Т о м ч у к АНАЛИТИЧЕСКАЯ КИНЕМАТИКА Рассмотрены геометрический и кинематический подходы к вычислению кривизны кривой, заданной как параметрическим способом, так

Подробнее

РАСЧЕТНОЕ ЗАДАНИЕ ДЛЯ ЭТ-11 (2013 г.)

РАСЧЕТНОЕ ЗАДАНИЕ ДЛЯ ЭТ-11 (2013 г.) РАСЧЕТНОЕ ЗАДАНИЕ ДЛЯ ЭТ- (0 г.). В спектре некоторых водородоподобных ионов длина волны третьей линии серии Бальмера равна 08,5 нм. Найти энергию связи электрона в основном состоянии этих ионов.. Энергия

Подробнее

ЧИСЛЕННЫЕ МЕТОДЫ В ГОРНОМ ПРОИЗВОДСТВЕ. Математические модели и численные методы

ЧИСЛЕННЫЕ МЕТОДЫ В ГОРНОМ ПРОИЗВОДСТВЕ. Математические модели и численные методы ЧИСЛЕННЫЕ МЕТОДЫ В ГОРНОМ ПРОИЗВОДСТВЕ Математические модели и численные методы Математические модели содержат соотношения, составленные на основе теоретического анализа изучаемых процессов или полученные

Подробнее

УРАВНЕНИЯ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ ФИЗИКИ

УРАВНЕНИЯ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ ФИЗИКИ Е.Г. Давыдов УРАВНЕНИЯ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ ФИЗИКИ Конспект лекций Учебное пособие Москва 017 УДК 519.87(075.8) ББК.18я73 Д13 Рецензенты: С.Г. Журавлёв д-р физ.- мат. наук, проф.; А.Г. Таташев д-р физ.- мат.

Подробнее

Найдем вероятность события А - интересующие студента данные не содержатся только в двух пособиях.

Найдем вероятность события А - интересующие студента данные не содержатся только в двух пособиях. Задача. Студент выполняет работу по статистике, пользуясь пятью пособиями. Вероятность того, что интересующие его данные находятся в первом, втором, третьем, четвертом и пятом пособиях, соответственно

Подробнее

6.1. Надежность элемента, плотность отказов, среднее время безотказной работы

6.1. Надежность элемента, плотность отказов, среднее время безотказной работы Теория надежности раздел прикладной математики, в котором разрабатываются методы обеспечения эффективной работы изделий. Под надежностью в широком смысле слова понимается способность технического устройства

Подробнее

3.2. МОЛЕКУЛЯРНО-КИНЕТИЧЕСКАЯ ТЕОРИЯ ИДЕАЛЬНОГО ГАЗА. РАСПРЕДЕЛЕНИЕ МАКСВЕЛЛА-БОЛЬЦМАНА

3.2. МОЛЕКУЛЯРНО-КИНЕТИЧЕСКАЯ ТЕОРИЯ ИДЕАЛЬНОГО ГАЗА. РАСПРЕДЕЛЕНИЕ МАКСВЕЛЛА-БОЛЬЦМАНА МОЛЕКУЛЯРНО-КИНЕТИЧЕСКАЯ ТЕОРИЯ ИДЕАЛЬНОГО ГАЗА РАСПРЕДЕЛЕНИЕ МАКСВЕЛЛА-БОЛЬЦМАНА Системой рассматриваемой в классической молекулярно-кинетической теории газов является разреженный газ состоящий из N молекул

Подробнее

ЗНАЧИМОСТЬ УРАВНЕНИЯ РЕГРЕССИИ И КОЭФФИЦИЕНТ ДЕТЕРМИНАЦИИ

ЗНАЧИМОСТЬ УРАВНЕНИЯ РЕГРЕССИИ И КОЭФФИЦИЕНТ ДЕТЕРМИНАЦИИ ЗНАЧИМОСТЬ УРАВНЕНИЯ РЕГРЕССИИ И КОЭФФИЦИЕНТ ДЕТЕРМИНАЦИИ Проверить значимость уравнения регрессии значит установить, соответствует ли построенное уравнение регрессии экспериментальным данным и достаточно

Подробнее

Вопросы к экзамену по дисциплине «ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ и МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА»

Вопросы к экзамену по дисциплине «ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ и МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА» Дисциплина: «ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА» Специальность: Факультет: «МЕДИКО-БИОЛОГИЧЕСКИЙ» Учебный год: 016-017 Вопросы к экзамену по дисциплине «ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ и МАТЕМАТИЧЕСКАЯ

Подробнее

ИНТЕГРАЛЬНОЕ ИСЧИСЛЕНИЕ. Составитель:В.П.Белкин. Лекция 1. Определенный интеграл

ИНТЕГРАЛЬНОЕ ИСЧИСЛЕНИЕ. Составитель:В.П.Белкин. Лекция 1. Определенный интеграл ИНТЕГРАЛЬНОЕ ИСЧИСЛЕНИЕ Составитель:ВПБелкин Лекция Определенный интеграл Вычисление и свойства определенного интеграла Определенным интегралом функции f ( ) по отрезку [, ] называется число, обозначаемое

Подробнее

АНАЛИЗ ПРИЧИННО-СЛЕДСТВЕННЫХ СВЯЗЕЙ НА ОСНОВЕ КОРРЕЛЯЦИОННЫХ ОТНОШЕНИЙ 1

АНАЛИЗ ПРИЧИННО-СЛЕДСТВЕННЫХ СВЯЗЕЙ НА ОСНОВЕ КОРРЕЛЯЦИОННЫХ ОТНОШЕНИЙ 1 УДК 519.33.5 М. А. НОВОЖИЛОВ Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого Санкт-Петербург АНАЛИЗ ПРИЧИННО-СЛЕДСТВЕННЫХ СВЯЗЕЙ НА ОСНОВЕ КОРРЕЛЯЦИОННЫХ ОТНОШЕНИЙ 1 В данной работе сформулирована

Подробнее

Лекция 6 ЧИСЛОВЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН

Лекция 6 ЧИСЛОВЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН Лекция 6 ЧИСЛОВЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН ЦЕЛЬ ЛЕКЦИИ: определить числовые характеристики положения и моменты непрерывных и дискретных случайных величин Числовые характеристики положения Закон

Подробнее

Нижние оценки Гилмора и Гомори

Нижние оценки Гилмора и Гомори Нижние оценки Гилмора и Гомори Имеется неограниченное число контейнеров единичной вместимости. Для каждой заготовки i L задана длина 0 < w i < 1 и их количество n i 1. Требуется упаковать заготовки в минимальное

Подробнее

2 Статистические оценки неизвестных параметров распределения

2 Статистические оценки неизвестных параметров распределения Статистические оценки неизвестных параметров распределения Статистическая оценка неизвестного параметра теоретического распределения Виды статистических оценок 3 Нахождение оценок неизвестных параметров

Подробнее

К.А. Анохина, Л.В. Матвеев

К.А. Анохина, Л.В. Матвеев УДК 53.546 АВТОМОДЕЛЬНОЕ РЕШЕНИЕ ДЛЯ ДВУМЕРНОГО РАСПЛЫВАНИЯ БУГРА ГРУНТОВЫХ ВОД В НАСЫЩЕННЫХ ПОГЛОЩАЮЩИХ ПОРИСТЫХ СРЕДАХ К.А. Анохина Л.В. Матвеев ИБРАЭ РАН г. Москва Эл. Почта: ankstna@yandex.u. Введение

Подробнее

ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА

ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ БЮДЖЕТНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ ФИНАНСОВЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПРИ ПРАВИТЕЛЬСТВЕ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ (Пензенский филиал) Кафедра «Менеджмент, информатика и

Подробнее

4. ЧИСЛЕННЫЕ МЕТОДЫ ПОИСКА БЕЗУСЛОВНОГО ЭКСТРЕМУМА

4. ЧИСЛЕННЫЕ МЕТОДЫ ПОИСКА БЕЗУСЛОВНОГО ЭКСТРЕМУМА Лекция 3 4. ЧИСЛЕННЫЕ МЕТОДЫ ПОИСКА БЕЗУСЛОВНОГО ЭКСТРЕМУМА Принципы построения численных методов. Применение необходимых и достаточных условий безусловного экстремума эффективно для решения ограниченного

Подробнее

Рассчитать показатели по формулам: - производительность труда;

Рассчитать показатели по формулам: - производительность труда; Порядок выполнения работы. На основе имеющихся данных о производстве продукции за N лет рассчитать следующие величины: темпы прироста производства, производительность труда, производительность капитала.

Подробнее

УПРАВЛЕНИЕ СУЩЕСТВЕННО НЕЛИНЕЙНЫМИ ОБЪЕКТАМИ РАЗМЕРНОСТЬЮ 2 1

УПРАВЛЕНИЕ СУЩЕСТВЕННО НЕЛИНЕЙНЫМИ ОБЪЕКТАМИ РАЗМЕРНОСТЬЮ 2 1 СБОРНИК НАУЧНЫХ ТРУДОВ НГТУ. 2008. 1(55). 20 24 УДК 621.378.001 УПРАВЛЕНИЕ СУЩЕСТВЕННО НЕЛИНЕЙНЫМИ ОБЪЕКТАМИ РАЗМЕРНОСТЬЮ 2 1 Р.Ю. ИШИМЦЕВ Решена задача анализа объекта, содержащего два канала управления,

Подробнее

МНОГОМЕРНЫЕ СЛУЧАЙНЫЕ ВЕЛИЧИНЫ

МНОГОМЕРНЫЕ СЛУЧАЙНЫЕ ВЕЛИЧИНЫ МНОГОМЕРНЫЕ СЛУЧАЙНЫЕ ВЕЛИЧИНЫ 1 Многомерная случайная величина X = (X 1,X 2,,X n ) это совокупность случайных величин X i (i =1,2,,n), заданных на одном и том же вероятностном пространстве Ω. Закон распределения

Подробнее

ОПРЕДЕЛЕНИЕ ПЕРИОДОВ СВОБОДНЫХ КОЛЕБАНИЙ КАРКАСНЫХ ЗДАНИЙ МЕТОДОМ ПРЯМОЙ ЛИНЕАРИЗАЦИИ

ОПРЕДЕЛЕНИЕ ПЕРИОДОВ СВОБОДНЫХ КОЛЕБАНИЙ КАРКАСНЫХ ЗДАНИЙ МЕТОДОМ ПРЯМОЙ ЛИНЕАРИЗАЦИИ В.Амбарцумян,... Eergolie, ОПРЕДЕЛЕНИЕ ПЕРИОДОВ СВОБОДНЫХ КОЛЕБАНИЙ КАРКАСНЫХ ЗДАНИЙ МЕТОДОМ ПРЯМОЙ ЛИНЕАРИЗАЦИИ В.А.АМБАРЦУМЯН, Л.А.ЛЕВОНЯН Ереванский государственный университет архитектуры и строительства

Подробнее

Тема 3. ГАРМОНИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ НЕПЕРИОДИЧЕСКИХ СИГНАЛОВ

Тема 3. ГАРМОНИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ НЕПЕРИОДИЧЕСКИХ СИГНАЛОВ Тема 3 ГАРМОНИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ НЕПЕРИОДИЧЕСКИХ СИГНАЛОВ Прямое и обратное преобразования Фурье Спектральная характеристика сигнала Амплитудно-частотный и фазо-частотный спектры Спектральные характеристики

Подробнее

М И Р Э А. Программа вступительного испытания по математике для поступающих в магистратуру

М И Р Э А. Программа вступительного испытания по математике для поступающих в магистратуру МИНОБРНАУКИ РОССИИ Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования «МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ИНСТИТУТ РАДИОТЕХНИКИ, ЭЛЕКТРОНИКИ И АВТОМАТИКИ (ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ)»

Подробнее

Линейный коэффициент корреляции и коэффициент детерминации

Линейный коэффициент корреляции и коэффициент детерминации Лекция 10. Методы измерения тесноты парной корреляционной связи. Часть 1 Признаки могут быть представлены в количественных, порядковых и номинальных шкалах. В зависимости от того, по какой шкале представлены

Подробнее

Министерство образования и науки Российской Федерации ГОУ ВПО «Рыбинская государственная авиационная технологическая академия имени П.А.

Министерство образования и науки Российской Федерации ГОУ ВПО «Рыбинская государственная авиационная технологическая академия имени П.А. Министерство образования и науки Российской Федерации ГОУ ВПО «Рыбинская государственная авиационная технологическая академия имени П.А. Соловьева» Факультет радиоэлектроники и информатики Кафедра МПО

Подробнее

Модуль 2 «Двумерные и трехмерные геометрические преобразования» Лекция 12 «Двухмерные геометрические преобразования»

Модуль 2 «Двумерные и трехмерные геометрические преобразования» Лекция 12 «Двухмерные геометрические преобразования» Модуль 2 «Двумерные и трехмерные геометрические преобразования» Лекция 12 «Двухмерные геометрические преобразования» к.ф.-м.н., доц. каф. ФН-11, Захаров Андрей Алексеевич, ауд.: 930а(УЛК) моб.: 8-910-461-70-04,

Подробнее

. После нахождения искомых коэффициентов разложения, определяются дополнительные напряжения на всех контурах по формулам:

. После нахождения искомых коэффициентов разложения, определяются дополнительные напряжения на всех контурах по формулам: Л.А. Данилова ( )() известных коэффициентов c ( ) в нулевой итерации которого полагается ( ) C ( ). После нахождения искомых коэффициентов разложения определяются дополнительные напряжения на всех контурах

Подробнее

Функции многих переменных

Функции многих переменных Функции многих переменных Задача 7 Найти все производные второго порядка функции f ( x, y) : f ( x, y) y x Искомые производные: Задача 9 Найти полный дифференциал и градиент функции А: 3 4 f ( x, y) ln

Подробнее

Math-Net.Ru Общероссийский математический портал

Math-Net.Ru Общероссийский математический портал Math-NetRu Общероссийский математический портал Х П Культербаев, Т Ю Чеченов, Свободные колебания модифицированной балки Тимошенко, Матем моделирование и краев задачи, 5, часть 1, 176 179 Использование

Подробнее

Цифровая обработка сигналов

Цифровая обработка сигналов Цифровая обработка сигналов Контрольные вопросы к лабораторной работе 1 1. Частоту дискретизации сигнала увеличили в два раза. Как изменится амплитуда выбросов аналогового сигнала, восстановленного согласно

Подробнее

ОПТИМИЗАЦИЯ ИЗМЕРЕНИЙ НЕСТАБИЛЬНОСТИ СТАНДАРТОВ ЧАСТОТЫ. БОРИСОВ Б.Д. Институт лазерной физики (ИЛФ СО РАН), Новосибирск

ОПТИМИЗАЦИЯ ИЗМЕРЕНИЙ НЕСТАБИЛЬНОСТИ СТАНДАРТОВ ЧАСТОТЫ. БОРИСОВ Б.Д. Институт лазерной физики (ИЛФ СО РАН), Новосибирск ОПТИМИЗАЦИЯ ИЗМЕРЕНИЙ НЕСТАБИЛЬНОСТИ СТАНДАРТОВ ЧАСТОТЫ БОРИСОВ Б.Д. Институт лазерной физики (ИЛФ СО РАН), Новосибирск Никогда не измеряйте ничего, кроме частоты, - совет нобелевского лауреата Артура

Подробнее

О некоторых примерах для иллюстрации метода Радона

О некоторых примерах для иллюстрации метода Радона О некоторых примерах для иллюстрации метода Радона # 3, сентября 25 Чадов В. Б. УДК 372.85 Россия, МГТУ им. Н.Э. Баумана Введение Многие проблемы естествознания и техники (астрофизики, физики плазмы, сейсмологии,

Подробнее

1. ОБЫКНОВЕННЫЕ ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНЫЕ УРАВНЕНИЯ ПЕР- ВОГО ПОРЯДКА 1.1. Основные понятия

1. ОБЫКНОВЕННЫЕ ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНЫЕ УРАВНЕНИЯ ПЕР- ВОГО ПОРЯДКА 1.1. Основные понятия . ОБЫКНОВЕННЫЕ ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНЫЕ УРАВНЕНИЯ ПЕР- ВОГО ПОРЯДКА.. Основные понятия Дифференциальным уравнением называется уравнение, в которое неизвестная функция входит под знаком производной или дифференциала.

Подробнее

к.т.н. доцент Запорожец О. В., аспирант Овчарова Т. А. Харьковский национальный университет радиоэлектроники E-al: oleg_zaporozhets@rabler.ru ИССЛЕДОВАНИЕ ПОГРЕШНОСТЕЙ НЕЙРОСЕТЕВОЙ МОДЕЛИ НЕЛИНЕЙНОГО ИЗМЕРИТЕЛЬНОГО

Подробнее

ФОНД ОЦЕНОЧНЫХ СРЕДСТВ ДЛЯ ПРОВЕДЕНИЯ ПРОМЕЖУТОЧНОЙ АТТЕСТАЦИИ ОБУЧАЮЩИХСЯ ПО ДИСЦИПЛИНЕ (МОДУЛЮ).

ФОНД ОЦЕНОЧНЫХ СРЕДСТВ ДЛЯ ПРОВЕДЕНИЯ ПРОМЕЖУТОЧНОЙ АТТЕСТАЦИИ ОБУЧАЮЩИХСЯ ПО ДИСЦИПЛИНЕ (МОДУЛЮ). ФОНД ОЦЕНОЧНЫХ СРЕДСТВ ДЛЯ ПРОВЕДЕНИЯ ПРОМЕЖУТОЧНОЙ АТТЕСТАЦИИ ОБУЧАЮЩИХСЯ ПО ДИСЦИПЛИНЕ (МОДУЛЮ). Общие сведения 1. Кафедра 2. Направление подготовки 3. Дисциплина (модуль) Информатики, вычислительной

Подробнее

7. Алгоритмы Рунге-Кутты

7. Алгоритмы Рунге-Кутты 7. Алгоритмы Рунге-Кутты 1 7. Алгоритмы Рунге-Кутты Наиболее эффективным и часто использующемся методом решения ОДУ остается метод Рунге-Кутты. Большинство расчетов задач Коши для ОДУ, которые не являются

Подробнее

Сопоставление коэффициентов отражения и амплитуд P- и PSволн

Сопоставление коэффициентов отражения и амплитуд P- и PSволн Arbeit macht frei 1 Некоторые требования к регистрации PS-волн R.J. Garotta P.Y. Grander Аннотация Преимущество сочетания данных продольных и обменных PS-волн полностью обеспечивается в том случае, когда

Подробнее

УДК Гоголева О.С. Оренбургский государственный университет

УДК Гоголева О.С. Оренбургский государственный университет УДК 5393 Гоголева ОС Оренбургский государственный университет E-mail: ov08@inboxru ПРИМЕРЫ РЕШЕНИЯ ПЕРВОЙ ОСНОВНОЙ КРАЕВОЙ ЗАДАЧИ ТЕОРИИ УПРУГОСТИ В ПОЛУПОЛОСЕ (СИММЕТРИЧНАЯ ЗАДАЧА) Даются примеры решения

Подробнее

Теория случайных процессов. Сборник задач

Теория случайных процессов. Сборник задач МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Самарский государственный аэрокосмический университет

Подробнее

МОДЕЛЬ ЗРИТЕЛЬНОЙ СИСТЕМЫ ЧЕЛОВЕКА- ОПЕРАТОРА ПРИ РАСПОЗНАВАНИИ ОБРАЗОВ ОБЪЕКТОВ

МОДЕЛЬ ЗРИТЕЛЬНОЙ СИСТЕМЫ ЧЕЛОВЕКА- ОПЕРАТОРА ПРИ РАСПОЗНАВАНИИ ОБРАЗОВ ОБЪЕКТОВ МОДЕЛЬ ЗРИТЕЛЬНОЙ СИСТЕМЫ ЧЕЛОВЕКА- ОПЕРАТОРА ПРИ РАСПОЗНАВАНИИ ОБРАЗОВ ОБЪЕКТОВ Ю.С. Гулина, В.Я. Колючкин Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана, Изложена математическая

Подробнее

Тема 3. Численные методы решения задачи аппроксимации

Тема 3. Численные методы решения задачи аппроксимации Тема. Численные методы решения задачи аппроксимации Будем считать, что является функцией аргумента. Это означает, что любому значению из области определения поставлено в соответствие значение. На практике

Подробнее

Лекция 5. Случайные величины. Числовые характеристики случайных величин. Дискретная случайная величина.

Лекция 5. Случайные величины. Числовые характеристики случайных величин. Дискретная случайная величина. Лекция 5. Случайные величины. Числовые характеристики случайных величин. Дискретная случайная величина. Случайной называют величину, которая в результате испытания принимает одно и только одно, значение,

Подробнее