1) stationary distribution
平稳分布
1.
A functional equation for the generating function of the stationary distribution of this two- dimensional process is derived and solved through the theory of Riemann- Hilbert boundary value problems.
本文考虑的是有两个平行的队列且两个服务器耦合的排队模型,分析了代表两个队长的二维马尔柯夫过程,推导出了二维过程的平稳分布的母函数的方程,并运用Riemann-Hilbert边值问题理论解出了母函数的表达式。
2.
Furthermore, based on the ergodic theory of Markov process we analyze the stationary distribution of network residual series, and prove the efficient conditions under which the unique asymptotic stationary distribution exists.
同时 ,根据马氏过程的遍历理论 ,对网络输出残差的平稳条件进行了研究 ,证明了网络输出平稳残差的充分条件 ,给出了残差序列存在唯一的渐近平稳分布的条
3.
Meanwhile,the expressions of stationary distributions are presented explicitly.
研究了几类特定的单生Q矩阵,得到了其决定的单生过程常返、遍历、指数遍历和强遍历的判别,同时给出了平稳分布的显式表达式。
2) equilibrium distribution
平稳分布
1.
Such NCD is based on the claim size function and is characterized by the only equilibrium distribution.
该类NCD系统是基于索赔额函数而建立的,并且存在唯一的平稳分布。
2.
We introduce the concepts of bi-immigration birth and death process in random environment and discuss the equilibrium distribution of its transition matrices.
引入了随机环境中双移民生灭过程的概念,定义了过程的模态指示函数,在此基础上研究了其转移矩阵的平稳分布,给出了平稳分布众数的位置与模态指示函数之间的关系。
3.
By introducing "the generalized service time" of the customer and the embedded Markov chains of queue length,we obtained the recursive expression of equilibrium distribution of embedded Markov chains and average queue length.
通过引入顾客的“广义服务时间”和队长过程的嵌入Markov链,得到了嵌入Markov链的平稳分布的递推表达式以及平均队长。
4) Stationary degree distribution
平稳度分布
5) quasi-stationary distribution
拟平稳分布
1.
Using the computational method of quasi-stationary distribution,the distribution of the number of infective nodes at the steady state is obtained.
考察小世界网络上疾病传播的随机SIS模型,使用拟平稳分布计算方法得到疾病传播稳态时患病节点数的分布。
6) stationary probabilitydistribution
平稳概率分布
补充资料:平稳分布
平稳分布
stationary distribution
平稳分布[血柱住喇尽曲州肠‘佣;e侧二0.即。oe pacn-Pe朋爬H”e」 齐次MaP劝.链(Malkovcl撇in)不依赖于时间的概率分布,设古(t)是齐次Ma琳oB链,状态集为S,转移概率为夕‘,(t)=p(亡(t)=下J古(o)=i),平稳分布是满足下列条件的数集{二,:j‘s} 凡’”,蕙凡一‘,(’) 蕙“‘v。(‘)一:,j‘S,‘>0·(2)等式(2)表示平稳分布是不依时间而改变的:尸{古(0)=i}=二.,i“S,则对任意i任S,t>0,p{亡(t)=i圣=二,:此外对任意t,t.,…,t*>0,i,,…,i*‘S, p{亡(r.+r)=1.,…,心(r*+t)=i*}二 =p{亡(r:)=i,,…,否(t*)=i*}· 如果i任S是Ma琳仍链亡(t)的一个状态,使得极限 。峡p。“’一“,“’)”,’““,只鸡“,一‘存在,则数集道二,(i):j〔S}满足(2),而且是链七(t)的一个平稳分布(亦见转移概率(七艺朋ition pro-加bill肠留)). 如果Ma琳oB链古(t)的正状态类的个数等于l,则给定附加条件(1)关于{二,}的线性方程组(2)有唯一解.如果链有k个正状态类,则平稳分布的集合是k个平稳分布的凸包,其中每一个平稳分布集中分布在一个类上(见MaP劝.链的正状态类(MarkovChain,cl乏璐ofP璐币化sta枉5 ofa)). 线性方程组(2)的任一非负解称为平稳测度(stationary~);当(1)和(2)不相容时平稳测度也可能存在.例如,在{0,1,…}上的随机游动: 七(0)=0,心(t)=看(r一l)+叮(t),r=l,2,…,其中叮(l),叮(2),…,是独立随机变量,使得 p{叮(诬)=l}=夕,p{粉(亡)=一l}=l一, 0
O,随机变量叮,(i)(i任S)是独立的,并与冲.,(i)(i‘S)具有相同的分布.【补注】对更一般的MaPKoB过程也定义平稳分布.例如见tAI].
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参考词条