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1)  random path in algorithm
算法中的随机路径
2)  random path in algorithm
算法中的随机通路
3)  random path of algorithm
算法的随机通路
4)  path following algorithm
路径跟随算法
5)  vehicle routing problem stochastic demand tabu search
车辆路径问题随机需求禁忌搜索算法
6)  random path
随机路径
1.
The length of the random path generated by the Bernoulli splitting algorithm was studied by means of Poisson transformation.
用泊松变换的方法研究了由二叉分裂算法所产生的随机树上的随机路径的长度,首次得到了关于其数学期望的确切表达式。
补充资料:随机过程论中的统计问题


随机过程论中的统计问题
statistical problems in the theory of stochastic processes

究对于探讨尸。与尸。可能的奇异性也是有用的. 例4假定观测或者为x(t)二w(t),其中w(0为一Wi印er过程(Wiener process)(H。假设),或者x(r)=州t)+w(t),其中附为一非随机函数(H,假设).如果m’6L2(0,T),则测度p(,,pl是相互绝对连续的,而如果。’必L:(0,T),则它们是相互奇异的.其似然比等于 d尸了 豆可Lx)-一{一合)〔优,(!)」2己亡·!川,(!)J·(亡)}· 例5.设x(t)二6十心(t),其中口为实参数而老(0为一零均值的平稳Gauss的Map珊过程(Markov妙cess),且有已知的相关函数厂(t)二。一“,‘,,:>0.此时测度尸子是相互绝对连续的,且有似然函数 dP不 万可气“)-一。p呀冬。二(。)、冬。二(:)、冬。:i、(才)‘: 一r tZ一’一、一’2“’一‘一‘2一才一‘一’- 一冬。2一牛。2::). 2“4-一j 特别地,x(o)+x(T)+:丁Jx(:)‘。关于族p万是一充分统计最(sul五cie以statistic), 随机过程统计中的线性问题.设观测了函数 血 x(。)二艺口,伞,(:)+七(:),(*) l其中奴t)是零均值且有己知的相关函数;(t,:)的随机过程,职,是已知的非随机函数,口二(0、,…,口*)是未知参数(口,为回归系数),而参数集0是R‘的一个子集.0,的线性估计是形如见c,二(t,)或其均方极限的估计量.找寻均方意义下的最优无偏线性估计的问题归结为解与r有关的线性代数或线性积分方程.事实上,最优估计目由对任何形如七=艺bj、(tj)且艺b,伞,(t,)=0的心组成的联立方程E。(吞,劲二0所确定.在若干情形下,当T~的时,用最小二乘方法渐近获得的O的估计,并不比最优线性估计坏,但前者在计算上更简单月.不依赖于:. 例6,在例5的条件下,k二1,中;(t)‘1.这时最优无偏线性估计最(血ea犷estin迫tor)为 、=.浩了「·(。)二(·)二)·(r)“亡{,而估计量T 。‘一喜f二(:)“。 T才-·一渐近地与之有相同的方差. G皿ss过程的统计问题.设{x(t):O蕊t簇T,p‘{}对所有口‘0为Gauss过程(Gaussian process).关于Gauss过程,有如下二者择一的结果:任何两个测度尸乙尸J或者相互绝对连续或者奇异.因为Gauss分布pJ是由其均值m。(:)二E。x(t)及其相关函数,。(s,t)=E,无(s)x(t)完全确定的,从而似然比d尸J/d尸J以一种复杂的方式由m。
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参考词条