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1)  network,distributed-processing
分布型处理网络
2)  distributed processing network
分布式处理网络
3)  distributed Kahn process networks
分布式Kahn处理网络
1.
Cluster scheduling algorithm for distributed Kahn process networks
分布式Kahn处理网络的一种集群调度算法
4)  distributed networks
分布型网络
5)  networking distributed processing
联网分布式处理
6)  Distributed Network Model
分布式网络模型
1.
The Study of Distributed Network Model with Its Application on TroBus;
分布式网络模型的研究及其在开发TroBus中的应用
2.
Traffic optimization for distributed network model based on Petri nets
建立了基于Petri网的分布式网络基本模型DNMPN,实现了分布式计算机网络的基本功能,并在此基础上提出了流量优化的Petri网分布式网络模型DNMPNTO,改进了基本模型的重复转发问题。
补充资料:分布型


分布型
distribution, type of

分布型[曲州加面阅,勺碑‘;paenp叭e册。二T.n] 随机变量概率分布的集合,其中每一个可以从另一个经线性变换得到.在一维情形下,确切定义如下:称随机变量戈和戈为回掣的,如果存在常数A,B>0使戈的分布和B戈+A的分布相同.相应的分布函数用关系式 一、一/二一A、_,, 凡(”一“1又气广.少一Fl‘”x+“’相联系.其中b=l/B.a=一A/B. 于是分布函数集合可以划分为互不相交的型.例如,所有正态分布形成一个型,所有均匀分布形成另一个型. 型的概念广泛地应用于概率论的极限定理(如ljt出阳代泊1)中.当n一的时独立随机变量和S。的分布常常“无界发散”,只有通过线性“标准化”,即(又一a。)/b,,才可能收敛到某一极限分布(例如正态分布),此处a。,b,>0是常数,且当n~的时,戈~二.此外,如对随机变量序列{戈},(戈一a。)/b。和(戈一a:)/b。都收敛到非退化的极限分布,则它们必定是同一型的.于是可以给出如下的型收敛定义(A.只.X班I叼HH,1938):设T(F)是分布函数F的型(在这个讨论中退化分布排除在外).称型序列双收敛到型T,如果存在分布函数凡任兀的序列,它弱收敛到分布函数F‘T.用这种方法拓扑化的型集是一个非正则的Ha田面叮空间,因此是不可度量化的(W.Doeblin,1939). 现在,设S。是独立同分布随机变量和,具有相应的分布函数凡,则T(凡)的极限型的类与所有稳定型的类相合.型T称为稳定的,如果F,和凡属于T,则名和凡的卷积也属于T(换言之,具有T型分布的两个独立随机变量之和仍具有T型分布.见稳定分布(sta比曲州bu山n)). 分布型的概念可以扩展到多维情形,但这种扩展是不明确的.对于整个矩阵群的任一子群G,可以得到一个相应的分布型的概念.称R”中取值的随机向量戈和戈是同G型的,如果存在一个变换g任G使戈和gX:同分布.同样的方法,可以导出G稳定型分布的概念.对于整个矩阵群,只有正态分布是稳定的(r .CaKo阳,,19汉)).【补注】关手分布函数的(弱)收敛见分布的收欲(血二tribu山n,conVe馏即LCe of),概率测度的弱收敛(叭祀ak田n祀屯即此of Prohabiljty In。滔1功留).
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参考词条