1) the Beta PDF subgrid-scale NO formation model
联合概率密度函数亚网格模型
2) joint probability density function
联合概率密度函数
1.
In nonlinear dynamic response analysis and reliability evaluation of structures,it is of paramount importance to capture the joint probability density function for various response quantities.
在密度演化理论基本思想的框架下,对广义密度演化方程进行推广,导出了结构不同反应量的联合概率密度函数演化方程。
3) preset probility density function model
预设概率密度函数模型
4) modified joint probability density function
修正的联合概率密度函数
1.
A modified joint probability density function (MJPDF) is introduced for each failure level such that the most probable point of failure (the design point) is calculated by finding a maximum to this function in the corresponding failure field.
本文在介绍一种修正的联合概率密度函数的基础上，采用有限元法和退火进化算法相结合来研究结构的模糊可靠度。
5) joint maximum entropy probability density function
联合最大熵概率密度函数
1.
Aiming at the deficiencies in the researches about the probability distribution model for mixed forests tree measurement factors,a joint maximum entropy probability density function was put forward,based on the maximum entropy principle.
基于最大熵原理,针对目前对混交林测树因子概率分布模型研究的不足,提出了联合最大熵概率密度函数,该函数具有如下特点:1)函数的每一组成部分都是相互联系的最大熵函数,故可以综合混交林各主要组成树种测树因子的概率分布信息;2)函数是具有双权重的概率表达式,能体现混交林结构复杂的特点,在最大限度地利用混交林每一主要树种测树因子概率分布信息的同时,还能精确地全面反映混交林测树因子概率分布规律;3)函数的结构简洁、性能优良。
6) f uzzy probabilistic density function
模糊概率密度函数
补充资料：概率分布的密度
概率分布的密度
density of a probability distribution
概率分布的密度【山画勿ofa声加b正ty业州恤心.;n月。T:oeT‘，.TooeT，]，亦称攀半考枣(pro恤b正tydensity) 与绝对连续概率测度相对应的分布函数(distribU-tionft川ction)的导数. 设X是在”维E切土d空间R”(n)l)中取值的随机向量，F是它的分布函数，并设存在一个非负函数f使得 x一工.F(x，，xZ，…，x。)一J…J，(。:，…，。。)“1…du，对一切实数x;，…，、。成立，则称f是X的修率窜摩(probab皿ity de飞ity)，此时对任意BOrel集A cR“有 p万x。A飞=f…ff(。，.·…。_)du一d、. ‘A。任一满足条件 丁…Jf‘xl，一x·，dxl·““一‘的非负可积函数f都是某一随机向量的概率密度. 如果两个取值于R”的分别具有概率密度f和g的随机向量X和Y是独立的，那么随机向量X十Y具有概率密度h，它是f和g的卷积，即h(xl，…，x。)=一丁…丁f(x，一。，，…，x。一u。)。(。，，…，。。)以u，…J、一J…Jf(“，，…，。。)。(x，一，，…，x。一、)汉。，…d。。. 假设X=(戈，…，戈)和Y=(矶，…，气)是分别取值于R”和R用(n，m)l)中且具有概率密度f和夕的随机向量，而z=(戈，…戈，Y.，…，气)是取值于r+川中的随机向量.再若X和y独立，则Z具有概率密度h，称为随机向量X和Y的联合概率密度(joint Pro恤biljty dellsity)，此处h(t:，…，t。十。)=f(tl，…，t。)g(t。+1，…，t。*.)·(l)反之，若Z具有满足(l)的概率密度，则X和Y独立. 具有概率密度f的随机向量X的特征函数中可表示为 毋(tl，…，t。)= 一丁…丁。:‘!1二‘~“·’·，f(xl，一x。，dxl·‘·“x二这里，如果职是绝对可积的，则f是有界连续函数，且 f(x:，“·，x。)=二二头二f二卜一‘:1一‘，…’，(。:，…，:。)d才，…d。· (2二)”几或概率密度f和对应的特征函数价还通过下述关系式(Phnd犯rel埠等术(Phncherel汕mtity))相联系:函数厂是可积的，当且仅当!叫’是可积的，此时有 了…歹fZ(x卫，…，、)dx，…dx。 一典丁了…}’，，(。，，…，:。)一‘tl…己t。
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参考词条