Степень и характер воздействия ЭМИ радиочастот на организм определяются плотностью потока энергии, частотой излучения, продолжительностью воздействия, режимом облучения (непрерывный, прерывистый, импульсный), размером облучаемой поверхности, индивидуальными особенностями организма, наличием сопутствующих факторов (повышенная температура окружающего воздуха, свыше 28 °С, присутствие рентгеновского излучения). [c.119]
Графическая зависимость основных технических показателей от давления для объемных насосов и от подачи для динамических насосов при постоянных значениях частоты вращения, вязкости и плотности жидкой среды на входе насоса. [c.421]
В геохимических исследованиях полезно учитывать наряду с коэффициентом А и содержание кислородных соединений. Кислородные соединения в нефтях характеризуется поглощением с частотами V=1700 см"1 (группа С=0 кислот, ароматических эфиров и кетонов) и V=1745 см 1 (группа С=0 алифатических эфиров). Относительное содержание кислородных соединений в нефти можно определить по величине оптической плотности в максимуме полосы поглощения. [c.235]
Например, организация нормального процесса обслуживания покупателей связана с правильным определением следующих показателей количества предприятий данного торгового профиля, численности продавцов з них (в том числе и механических ), наличия соответствующих основных фондов, частоты завоза товаров, численности обслуживаемого населения, плотности обращаемости и потребности в соответствующих товарах (по групповому и внутригрупповому ассортименту). Если предположить, что предприятие располагает необходимыми основными фондами, торгует товарами, имеющимися в достаточном количестве (при нормальной частоте завоза), то и тогда в процессе обслуживания остаются такие переменные величины, которые могут существенно повлиять на качество обслуживания. Надлежит, следовательно, выбрать такой оптимальный вариант организации торгового обслуживания населения, при котором время обслуживания будет минимальным, качество — высоким, не будет излишних народнохозяйственных затрат. Математический аппарат теории массового обслуживания облегчает [c.175]
Например, организация нормального процесса обслуживания покупателей связана с правильным определением следующих показателей количества предприятий данного торгового профиля, численности продавцов в них (в том числе и механических ), наличия соответствующих основных фондов, частоты завоза товаров, численности обслуживаемого населения, плотности обращаемости и потребности в соответствующих товарах (по груп- [c.56]
Если приходится иметь дело с вариационным рядом с неравными интервалами, то для сопоставимости нужно частоты или частости привести к единице интервала. Полученное отношение называется плотностью распределения [c.99]
В интервальном вариационном ряду, тем более при непрерывной вариации признака, строго говоря, каждое значение признака встречается только один раз. Модальным интервалом является интервал с наибольшей частотой. Внутри этого интервала находят условное значение признака, вблизи которого плотность распределения, т.е. число единиц совокупности, приходящееся на единицу измерения варьирующего признака, достигает максимума. Это условное значение и считается точечной модой. Логично предположить, что такая точечная мода располагается ближе к той из границ интервала, за которой частота в соседнем интервале больше частоты в интервале за другой границей модального интервала. Отсюда имеем обычно применяемую формулу (5.15) [c.103]
При построении гистограммы распределения вариационного ряда с неравными интервалами по оси ординат наносят не частоты, а плотность распределения признака в соответствующих интервалах. Это необходимо сделать для устранения влияния величины интервала на распределение и получения возможности сравнивать частоты. [c.32]
Плотность распределения — это частота, рассчитанная на единицу ширины интервала. Она показывает, сколько единиц в каждой группе приходится на единицу величины интервала. [c.32]
Результаты расчетов параметров кривых распределения приведены в табл. 10. Расчетные частоты вычислялись по формулам 10, 11, 12. Объективной оценкой степени совпадения эмпирических и теоретических частостей является критерий согласия (в данном исследовании использовался критерий согласия В. И. Романовского [47, 88]). Проверка показала, что исследуемые эмпирические интервальные ряды распределения времени пролеживания предметов труда в переходящих заделах достаточно точно описываются найденными кривыми функции плотности р (х). [c.78]
Частота отказов — это плотность вероятности наработки изделий. Статистически она определяется как отношение числа невосстанавливаемых изделий (элементов), отказавших в течение рассматриваемого интервала наработки, к произведению первоначально рассматриваемых систем (элементов) на продолжительность этого интервала наработки [c.360]
С изучением распределения оценки энтропии н.с.в. тесно связана задача исследования возможности использования оценки энтропии в качестве параметра закона распределения н.с.в., поскольку в основе определения эмпирической функции плотности распределения, как и эмпирической энтропии, лежит набор частот появления каждого из значений случайной величины в выборке объема. [c.19]
Для расчета специфицированных норм производственных запасов требуется перейти от аналитической записи каждого полигона к вероятностным характеристикам — плотностям распределения вариаций объемов поставок (или соответственно интервалов поставок, объемов суточных отпусков и т.п.). Построенная же по полигону плотность распределения вариаций этого признака — Р(Х X показывает, как будут изменяться вариации признака X в плановом году. Далее будет более подробно пояснено, что эти плотности распределения обладают свойством устойчивости, по ним можно рассчитать специфицированные нормы производственных запасов для планового года. Причем будет показано, что чем больше неравномерность (размах вариаций фактора), тем выше должно быть установлено значение определяемой нормы производственного запаса при прочих одинаковых или примерно одинаковых условиях (например, при одном и том же годовом объеме поступления, одинаковых частотах поставок и годовом объеме расхода и т.д.). [c.79]
Физический смысл построенных графиков состоит в следующем. Плотности распределения [Т Р(.Т)], нанесенные на график (см. рис. 1.5а), показывают первая ломаная линия — как изменялись интервалы поставок в первом отчетном году (1), вторая ломаная линия — какие были интервалы поставок в периоде в целом за три года ( ). Из этого графика видно, что интервалы поставок дизельного топлива на Истринской нефтебазе менялись в диапазоне от 1 до 13 дней. Интервалы поставок величиной в 5 дней составляли основную долю — примерно 48%, интервалы 8 дней — 10%, интервалы 13 дней — 5% и т.д. Из графика (1.5а) также видно, что плотности распределений интервалов поставок менялись одинаково в этих двух рассмотренных периодах (за один отчетный год и в целом за три года), в которых сохранялись (или незначительно менялись) условия поступления рассматриваемой марки материального ресурса. Это подтверждается тем, что значения вероятностей для одинаковых значений интервалов совпадают (или почти совпадают). В данном случае при сохранении условий поступления (т.е частоты поставок) имеет место устойчивость вариаций этого нормообразующего фактора в течение нескольких лет — т.е одинаковые плотности распределения интервалов поставок. [c.84]
Рассматривая вариации каждого из нормообразующих факторов у потребителя в целом за несколько лет как генеральную совокупность, а за один год из этого периода — как выборочную, можно для них определить плотности распределения (наблюдаемые значения и их относительные частоты). В качестве иллюстрации на рис. 5.5 построены полученные плотности распределения вариаций значений нормообразующих факторов для двух потребителей завода Серп и Молот и совхоза Путь к коммунизму . По каждому нормообразующему фактору (вариациям объемов поставок, интервалов, объемов суточных отпусков) у потре- [c.210]
Перейдем к рассмотрению плотностей распределения вариаций нормо-образующих факторов, определяющих условия формирования сбытовых запасов марок готовой продукции. Предприятия-изготовители обычно производят большое количество отгрузок марки готовой продукции в году (100-365) и при этом имеют значительное число рабочих дней, в которые они производят эту продукцию (260-365). В связи с чем вариации значений каждого из нормообразующих факторов в целом за несколько лет (или за один год), в течение которых у предприятия-изготовителя практически не изменялись условия производства и отгрузки, можно рассматривать как массовые однородные события. Как отмечалось ранее, из теории вероятностей для таких событий известна следующая закономерность ... если опыты (в нашем случае это объемы отгрузок, объемы суточного производства, интервалы отгрузок. — Авт.) производятся в одинаковых условиях и в каждом опыте число испытаний достаточно велико, то в различных опытах относительная частота появления какого-либо события (например, объема отгрузки размером ql из всех объемов отгрузок у предприятия-изготовителя в рассматриваемом периоде. — [c.220]
При количестве поставок в году нормируемой марки материала меньше 12 для расчетов плотностей распределения вариаций объемов поставок воспользоваться формулами (6.55), (6.56), (6.58)-(6.60) соответственно. Для интервалов поставок число диапазонов взять в зависимости от частоты поставок из табл. 6.1-6.4, приведенных в разд. 6.4.2. [c.295]
Плотность распределения интервалов между поставками взять из табл. 6.1-6.5 для соответствующей частоты поставок. [c.329]
В качестве данных для определения специфицированной нормы производственного запаса следует использовать плотности распределения вариаций нормообразующих факторов по аналогии с формулой (6.68). При этом в формулы (6.69) и (6.74) необходимо подставить значения вариаций следующих нормообразующих факторов объемов поставок из формулы (6.56) интервалов поставок из данных, приведенных в табл. 6.1-6.4 для соответствующей частоты поставок рассчитанные плотности распределения объемов суточных отпусков, интервалов отпусков и количеств пере- [c.357]
В качестве данных для определения специфицированной нормы производственного запаса следует использовать плотности распределения вариаций нормообразующих факторов но аналогии с формулой (6.68), приведенной в разд. 6.4.6. При этом в формулу (6.68) необходимо подставить значения вариаций следующих нормообразующих факторов объемов поставок из формул (6.59)-(6.61) соответственно интервалов поставок из данных, приведенных в табл. 6.1-6.4 для соответствующей частоты поставок рассчитанные плотности распределения объемов суточных отпусков, интервалов отпусков и количеств перерывов между отпусками в интервалах поставок но результатам обработки фактических данных. Далее расчет этой специфицированной нормы запаса следует проводить по формулам (6.69)-(6.72), (6.43)-(6.45), (6.47)-(6.54) и (6.74)-(6.77), выполнив указания к этим формулам. [c.358]
По рассчитанному статистическому ряду (значений суммарных объемов суточных отпусков в интервалах поставки — X и их частот — Р(Х ), формула (6.87)) необходимо определить плотность распределения суммарных объемов суточных отпусков в интервалах между поставками. Границы диапазонов, на которые делится размах вариаций суммарных объемов суточных отпусков U принять такие же, как при расчете плотности распределения двухмерной случайной величины QU, вычисляемой по формуле (6.40) [c.366]
Группа работников завода разработала и внедрила конструкцию Индукционного нагревателя штампов, изготовляемого из медных изолированных стержней. Индуктор закладывается в тело штампа и подключается к сети переменного тока промышленной частоты. Конструкция индукционного нагревателя приведена на рис. 43. В предназначенных для нагрева штампах / и 2 сверлятся сквозные отверстия диаметром 30 мм, в которые вставляются медные стержни 3 диаметром 25 мм, изолированные от стенки штампов теплостойким листовым миканитом толщиной 0,5 мм. Стержни соединяются последовательно медными перемычками 4. Поперечное сечение перемычек выбирается по плотности тока, причем плотность тока не должна превышать 7 а/мм2. Для электрической изоляции перемычек от корпуса штампа 136 [c.136]
Сигнал, спектральная плотность которого — дробно-рациональная функция частоты, можно представить как реакцию линейной системы на белый шум. Другими словами, такой сигнал может быть получен как решение линейного стохастического дифференциального уравнения, возмущаемого белым шумом. Случайный процесс — решение соответствующих стохастических дифференциальных уравнений — представляет собой марковский процесс или проекцию марковского процесса. Статистические характеристики марковских процессов — переходные вероятности — удовлетворяют известным дифференциальным уравнениям в частных производных А. Н. Колмогорова. Для вычисления условного математического ожидания М[т (0] гауссовского марковского процесса можно получить обыкновенное дифференциальное уравнение. Таким образом, выражение (4.8) для решения задачи (4.1) позволяет свести вычисление характеристик оптимальной в смысле задачи (4.1) фильтра- [c.315]
По критерию наполнения автобуса на маршруте оценивают качество перевозок пассажиров с точки зрения удобства поездки в автобусе, соответствия условий перевозок психофизиологическим особенностям человека. Наполнение автобусов зависит от общей вместимости единицы подвижного состава, частоты их движения на маршрутах, плотности автобусной сети. Коэффициент наполнения для городских автобусов, рассчитанный по их предельной вместимости, должен быть не более 0,28 (в среднем за сутки, в том [c.71]
Очевидно, что найти ожидаемую величину непрерывной случайной переменной путем сложения, как в случае с дискретными переменными, трудно, поскольку пришлось бы искать сумму бесконечного множества вероятностей. Для преодоления этой проблемы мы должны определить непрерывную случайную величину не путем суммирования функции частот вероятностей, которая дает определенные вероятности, а путем интегрирования так называемой функции плотности вероятностей (см. гл. 2). [c.181]
Второй этап заключается в моделировании поведения входных случайных переменных. Для этого необходимо сгенерировать достаточно большое количество равномерно распределенных случайных чисел в интервале от 0 до 1. Затем каждое случайное число откладывается по вертикальной оси кумулятивной плотности, а соответствующее значение случайной переменной находится по горизонтальной оси. Эти значения являются входными для данной модели. Так как кумулятивное распределение относительных частот отражает и величину основной переменной (доход в нашем случае), и эмпирическое распределение вероятностей, значения на горизонтальной оси представляют собой случайные наблюдения основной переменной с эмпирическим распределением вероятностей, которое сходно с распределением подлинных данных. [c.413]
На константу экранирования а влияют все параметры, определяющие электронную плотность вокруг данного ядра, и в первую очередь — природа соседних ядер и характер связи с ними. Поэтому для одинаковых ядер в разном окружении наблюдаются различные резонансные частоты. Такие химические сдвиги измеряют по отношению к положению резонансного сигнала какого-либо эталонного соединения они характерны для определенных структурных групп (рис. 3.84) [c.170]
В наше время совершенствование информационного обслуживания управленческой деятельности связано с созданием информационных систем, охватывающих всю совокупность процедур, связанных с получением, обработкой и пере,-дачей информации. В рамках систем происходит упорядочение потоков информации с учетом условий функционирования и реальных потребностей конкретного хозяйственного подразделения, устанавливаются маршруты прохождения, периодичность и частота образования информации, ее объемы и плотность по видам. Частота образования и передачи информации, заключенной в планово-отчетной документации, определяется согласно установленной и обычно постоянной периодичности. Поскольку многие отклонения от нормального хода экономической деятельности не фиксируются в каких-либо систематически используемых формах документации, постольку частота их проявления связана с применением специальных методов исследования — фотографии и самофотографии рабочего дня и пр. В еще большей мере сказанное относится и к социальной информации, которую большей частью получают с помощью специальных исследований, [c.130]
Спектром любого колебательного процесса, который может быть представлен в виде суммы гармонических колебаний различных частот (toд.), называется функция, описывающая распределение амплитуд но различным частотам ( гармоникам"). Амплитуды различных гармоник" стационарного случайного процесса являются случайными величинами. Следовательно, спектральная плотность Sx (со) случайного процесса описывает распределение дисперсий по его различным гармоникам и связана с корреляционной функцией преобразованием Фурье [c.107]
При уменьшении а корреляционная функция становится более пологой соответственно в спектре процесса больший удельный вес приобретают малые частоты и кривая спектральной плотности вытягивается вверх, одновременно сжимаясь с боков. В пределе при а -> 0 случайный процесс выродится в обычную j чайную величину с дискретным спектром, состоящим из единственной линии с частотой ш = 0. [c.108]
ИНТЕРПРЕТАЦИЯ КРИВЫХ ПЛОТНОСТЕЙ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ЧАСТОТ [c.77]
На пригородных участках крупных городов остановочные пункты обычно располагают в среднем через 1,5—Зкм. Частота остановок зависит от плотности населения пригородных участков, суточной и часовой неравномерности пассажиропотока. [c.430]
Интегрируя двумерную функцию плотности вероятности вектора скорости ветра в каждой точке рассматриваемой области по направлению 0 < <р 360 и модулю скорости О и икр, найдем функцию распределения превышения ПДК. В качестве теоретической функции плотности вероятности могут выступать, например, нормальный закон, приближение Лапласа-Шарлье, закон Вейбулла и др. Конкретный выбор зависит от степени близости к эмпирическому закону распределения, найденному по многолетним климатическим наблюдениям на метеорологических постах данной местности. Таким образом, мы выделяем зоны, в которых за интересующий интервал времени будут нарушаться установленные нормы загрязнения, получая новую характеристику — частоту превышения ПДК. Одновременно в каждой точке расчетной области имеем усредненную по всем реализациям среднюю концентрацию примеси. Необходимо отметить, что в аналитических решениях ось абсцисс совпадает с направлением среднего ветра, поэтому расчет загрязнения в каждой точке проводится во вращающейся полярной системе координат. При таком подходе многие недостатки аналитических решений, возникающие из-за упрощений исходных дифференциальных уравнений, нивелируются. [c.121]
На каждом из этих графиков по оси абсцисс отложено изменение значения рассматриваемого нормообразующего фактора (объема поставки, интервала поставки, объема суточного отпуска), а по оси ординат — относительная частота появления значения признака в рассматриваемом отчетном периоде. Плотности распределения получены путем расчетной обработки фактических данных методом, применяемым в математической статистике для дискретных случайных величин1. [c.212]
После выполнения вышеуказанных процедур необходимо найти по соответствующему статистическому ряду плотности распределения вариаций факторов в отчетном году объемов поставок, объемов суточных отпусков, интервалов поставок, интервалов отпусков, количества перерывов между отпусками в интервалах поставок, количества перерывов между поставками в интервалах отпуска. Эти процедуры выполняются способами, применяемыми в математической статистике при интервальной оценке случайных дискретных величин2. Есть некоторые особенности при расчете плотностей распределения объемов и интервалов поставок при малой частоте поставок (они указаны далее в разделе 6.4.2), которые следует [c.294]
В связи с этим при отсутствии корреляционной связи между нормооб-разующими факторами возможную частоту появления тех или иных их сочетаний в интервалах планового периода можно предсказать с помощью методов теории вероятностей, рассматривая сочетания значений вариаций в интервалах как независимые случайные события, а их значения как случайные независимые величины. Вероятности их совместного появления можно определить с помощью учета плотностей распределения вариаций значений нормобразующих факторов. Вероятность наступления совместного события, заключающаяся в появлении в интервалах сочетания <7,- - tj - rh, равна произведению их вероятностей. С учетом данного положения нужно определить изменения страховых запасов в интервалах между поставками следующим образом [c.308]
Различия между формулами (6.87) и (6.88) заключаются в следующем. / В формуле (6.87) приведен неупорядоченный статистический ряд суммар- / ных объемов суточных отпусков в интервалах поставки, значения которого получены в результате расчета по формуле (6.86). В нем чередуются беспорядочно большие, малые и промежуточные между ними значения, причем этот ряд достаточно длинный. Если в плотностях распределения (формула (6.84)), например, по шесть вариант, то статистический ряд (формула (6.87)) будет состоять из 36 троек значений (xv, pv(x ), bv ), если по семь вариант — то уже из 49 троек значений и т.д. Кроме того, в этом статистическом ряду приведены частоты pv(x ), которые показывают, как часто могут встретиться те или иные значения (xv ) в плановом году. В формуле (6.88) приведена плотность распределения вариаций суммарных объемов суточных отпусков в интервалах поставки, значения которых получены путем группировки указанных данных по диапазонам вариаций их значений. Используя данные, приведенные в формулах (6.85) и (6.87), последовательно определим изменения страховых запасов в интервалах поставки и их вероятности для всех возможных сочетаний значений [c.368]
Другими словами, при заданном значении И р д необходимая величина WM зависит от интегрального к.п.д. нагнетателя т н, который, по существу, представляет собой норму расхода механической энергии. Эта норма определяется паспортным и механическим к.п.д. и зависит от состава компримируемого газа z, режима загрузки нагнетателя Ка н = = /3 (р, ин), являющегося функцией плотности газа на входе р и частоты циклов ин, и технического состояния нагнетателя Кт н. В свою очередь, техническое состояние зависит от степени очистки газа и времени между профилактическими очистками внутренних полостей нагнетателя. Коэффициент загрузки нагнетателя при каждом конкретном сочетании плотности газа р и степени повышения давления Хд =РН/РВХ определяет значение коэффициента корректировки политропического к.п.д., т.е. коэффициента режима К-ж н. Таким образом, норму расхода механической работы на производство любой заданной работы сжатия газа с учетом 100 [c.100]