![]() Заглавная страница Избранные статьи Случайная статья Познавательные статьи Новые добавления Обратная связь КАТЕГОРИИ: ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ТОП 10 на сайте Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрацииТехника нижней прямой подачи мяча. Франко-прусская война (причины и последствия) Организация работы процедурного кабинета Смысловое и механическое запоминание, их место и роль в усвоении знаний Коммуникативные барьеры и пути их преодоления Обработка изделий медицинского назначения многократного применения Образцы текста публицистического стиля Четыре типа изменения баланса Задачи с ответами для Всероссийской олимпиады по праву ![]() Мы поможем в написании ваших работ! ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ?
Влияние общества на человека
Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрации Практические работы по географии для 6 класса Организация работы процедурного кабинета Изменения в неживой природе осенью Уборка процедурного кабинета Сольфеджио. Все правила по сольфеджио Балочные системы. Определение реакций опор и моментов защемления |
Процессы массового обслуживания
Конечные цепи Маркова с дискретным временем Рассмотрим последовательность зависимых случайных величин Зависимость называется Марковской, если эта вероятность не зависит от предыстории и равна В этом случае говорят, что величины Физическая интерпретация. Имеется физическая система, которая может находиться в одном из состояний A 1,…, Ar и переходит из состояния в состояние скачком в моменты tk, tk = t 0+ k Δ t. Свойство марковости означает, что система не обладает памятью, на будущее влияет только состояние в последний зафиксированный момент времени. Марковская зависимость введена российским академиком А.А. Марковым в 1906 г. как естественное обобщение независимости, при котором можно ожидать сохранения Закона больших чисел и центральной предельной теоремы. Независимо такие задачи появились в физике, прежде всего – в квантовой механике. Однородная Марковская цепь характеризуется векторами Потоки событий Поток событий – это последовательность событий, происходящих одно за другим в некоторые моменты времени. Примеры:
События, образующие поток, могут быть различными, но мы будем рассматривать потоки однородных событий, различающихся только моментами появления. Такие события называют вызовами или заявками. Пусть x (t 1, t 2 ) – число вызовов на промежутке [ t 1, t 2]. Этот процесс характеризуется распределением вероятностей { P (x (t 1, t 2 ) = k)}. Поток событий называется стационарным, если это распределение зависит только от разности t 1 - t 2: x (t 1, t 2 )
Поток событий называется потоком без последействия (однородным), если для любых непересекающихся промежутков [ t 1, t 2] и [ t 3, t 4] случайные величины x (t 1, t 2 ) и x (t 3, t 4 ) независимы: заявки поступают в систему независимо друг от друга. Поток событий называется ординарным, если очевидно, в этом случае Если поток обладает всеми тремя свойствами, его называют простейшим потоком или стационарным пуассоновским потоком. Теорема. При взаимном наложении (суммировании) большого числа стационарных ординарных потоков с практическим любым последействием получается поток, сколь угодно близкий к простейшему. Условия – как в центральной предельной теореме: складываемые потоки должны быть не слишком сильно зависимыми и оказывать на сумму приблизительно равномерно малое влияние. Замечание.Регулярный поток, в котором события наступают через равные промежутки времени
|
|||||
Последнее изменение этой страницы: 2021-04-05; просмотров: 48; Нарушение авторского права страницы; Мы поможем в написании вашей работы! infopedia.su Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Обратная связь - 3.145.154.174 (0.005 с.) |