1) locally generalized Gaussain random variable
局部广义高斯型随机变量
2) generalized random variable
广义随机变量
1.
In the present paper the generalized random variable is suggested,instead of the usual independent random variables,to reduce the number of basic randomvariables.
本文根据实际复杂工程结构独立随机变量多，计算工作量大的特点，提出了用广义随机变量替代一般的独立随机变量以减少基本随机变量的数目，用响应曲面法替代敏度法或摄动法以提高计算效率。
3) Locally Generalized Gaussian Sequence
局部广义高斯序列
1.
Large deviation and inequalities for the partial sums of locally generalized Gaussian sequence are proved.
给出了局部广义高斯序列部分和的一类绝对矩不等式及大偏差,并利用这些不等式证明了局部广义高斯序列的大数定律,同时建立了局部广义高斯序列的重对数收敛速度。
5) Generalized partial single-index model
广义局部线性单变量模型
6) Local Gauss mutation
局部高斯变异
补充资料：广义随机过程
广义随机过程
stodiastic process, generalized
广义随机过程[功司脑团cp找兀曰污，罗班”血团;c职咖‘益npo”ecc 0606川eH““.」 一种连续(时间)参数t的随机过程(stocl班ticpnx℃骆)X，一般地说，在固定时刻它的值不存在，而过程只具有“光滑值”，它是用一切可能的具有充分光滑的权函数(或脉冲转移函数)，(t)的线性测量装置测量的结果值X(中)来描述的.一个广义随机过程X(印)是由具紧支撑的无穷次可微的函数价的空间D(或在广义函数论中使用的任一其他检验函数空间)到定义在某一概率空间上的随机变量空间L。的映射.它的实现x(举)是通常的自变量为t的广义函数.通常的随机过程X(t)也可以看作广义随机过程，对于它 X(，)一了，(:)、(亡)己。.与下述事实相结合，这一点特别有用:广义随机过程总具有用 X(”)(职)=(一1)”x(职(”))定义的任意n阶导数(例如，见平稳增最随机过程(slocllasticp~俪t】1 sta加lu卿ineren屹nts)).非古典类型的广义随机过程的最重要的例子是白噪声(whitenoise).广义随机过程概念的推广是广义随机场. :参考文献见广义随机场(random field，genera-lj狱」).A.M.分JI、撰
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条