1) second order moment PDF model
二阶矩概率密度模型
2) second-order probability density
二阶概率密度
3) probability density model
概率密度模型
1.
EM is one of the popular algorithms for parameters estimation of Gaussian mixture probability density model.
常用的混合高斯概率密度模型参数估计方法是EM迭代算法,但这种算法的主要缺点是估计精度过分依赖于初始值。
4) second-order moment model
二阶矩模型
1.
A second-order moment model,which accounts for turbulence interactions of gas-particle,is firstly employed to numerically simulate transonic two-phase flow in JPL nozzle.
本文应用一种考虑气体-颗粒湍流相互作用的二阶矩模型对喷管跨音速两相流动进行了数值模拟,研究了改变颗粒直径和载荷比对流动的影响。
2.
An improved algorithm for second-order moment model in the dense two-phase flow is developed,the influence of particle volumetric fraction is taken into account.
结果表明在二阶矩模型中是否考虑浓度修正影响会不同程度地影响流场的速度以及浓度等参数分布,考虑浓度修正影响的二阶矩湍流模型更能有效地预测稠密两相湍流流动。
5) second order moment model
二阶矩模型
1.
The predicted axial and tangential time averaged velocities,as well as the root mean square averaged pulsation velocities,the distribution of temperature,CO_2 and H_2O concentration,all agree quite well with experimental data,herewith verifying the unified second order moment model s reliability.
预报的轴向、切向时均速度、脉动速度均方根值、温度以及CO2和H2O浓度分布都和实验值吻合,验证了统一二阶矩模型的可靠性。
2.
The effective FPE is applied to obtain probability density function transport equations of particles in two-phase flows and a second order moment model of two-phase flows.
将其应用到两相湍流中得到颗粒相的概率密度函数输运方程,从而得到颗粒相的二阶矩模型。
6) equivalent probability density error model
等概率密度误差模型
1.
The concept named the equivalent probability density error model(Tepdem) is brought forward.
基于数值分析、经典概率论和线状实体误差分布机理,定义了矢量GIS平面一般曲线等概率密度误差模型的概念,提出了平面一般曲线等概率密度误差模型尺度因子的概念和确定方法,结合平面一般曲线落入其相应等概率密度误差模型内的概率算法和概率置信水平,确定了尺度因子的具体数值,给出了平面一般曲线等概率密度误差模型的形状与规模。
补充资料：矩法(概率论中的)
矩法(概率论中的)
mnents,medwd of (in probability theoiy)
矩法(概率论中的)【此加.国白皿姆山目of(加哪加谕灯d长.叮);MoMe.To.MeTo压] 由其矩(见矩(n幻n犯In))确定概率分布(pro加bility曲廿七m劝n)的方法.理论上矩法基于矩问题(宜。宜犯mPro目。n)解的唯一性:若二。“1，“、，戊:，…是常数，在什么条件下存在唯一的分布P，使得对一切n， :。一丁x·尸(、x)是尸的矩?有各种类型的分布由其矩唯一确定的充分条件.例如，O川日比旧n条件(Car肠几功co班lition)于一甄一二二. 。二一久2孟在概率论和数理统计的极限定理的证明中，矩法的应用是基于矩的收敛性和分布的收敛性之间的对应:如果凡是具有任意阶有限矩a*(。)(k)l)的分布函数序列.并且如果当”~二时，:*(的~刀:，对每一k)l是有限的，则P*是一分布函数F的矩;如果F由其矩唯一决定，则当n~的时F。弱收敛于F.收敛到正态分布(notn创曲川bution)情形的矩法最先由fl.几tle6bnue。(1887)研究，A.A.Ma琳oB(1898)用矩法完成了中心极限定理(仪泊如1五Injtth。加re”1)的证明. 在数理统计中矩法是由观测结果求得概率分布的未知参数的统计估计的常用方法之一矩法最先由K.Pea侣on(1894)用于这一目的，以解决用一类(h盯翎1分布(Pea招ond抬tribution))逼近一个经验分布的问题.使用矩法的手续是这样的:先确定经验分布的矩(样本矩)，其个数等于要估计的未知参数的个数，然后，令其等于相应的概率分布的矩，它们是未知参数的函数;对未知参数解这样得到的方程组，其解就是所要求的估计.在实际中矩法常常导致非常简单的计算.在相当一般的条件下，通过矩法可以找到一个渐近正态的估计量，其数学期望与参数真值之差仅为1/。阶的量，而偏差的标准差是阶为1/石的量.可是，由矩法建立的估计从有效性的观点来看未必是最好的:它们的方差未必是最小的.对正态分布，矩法所导出的估计与最大似然法(叮以刀nll刀n一五址蛆心记此-t玩记)的估计相合，是渐近无偏渐近有效估计.
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