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1)  symmetric Markov process
对称马氏过程
1.
In this paper, we study a class Girsanov-type transfomations of an arbitrary symmetric Markov process X by u ∈ D(ε).
本文讨论一类对称马氏过程的Girsanov变换,这类Girsanov变换是由该对称马氏过程所联系的狄氏型定义域中的函数来确定的。
2)  Markov process
马氏过程
1.
To study special Markov processes with infinitely divisible limit distributions, the characteristic function was used.
研究极限分布具有无穷可分性的马氏过程 。
2.
The concept of average Markov process is introduced.
引进了均马氏过程的概念,证明了马氏过程或者鞅都是均马氏过程,但均马氏过程可以不是马氏过程也可以不是鞅。
3.
Based on the description of hybrid states and under certain assumptions, the system becomes a time-homogeneous hybrid state Markov process.
本文通过引入混合状态,使大部分DEDS成为时齐的混合状态马氏过程,然后用半群理论来研究该马氏过程,建立了有关半群算子的偏微分方程,并进一步把该方程转化为积分方程,并证明了积分方程有唯一解,解可由迭代法求出。
3)  Markov processes
马氏过程
1.
there are certain infection patients initially in one area,suppose on one hand,the patient is increasing constantly,and the infectious rate is affected by patient s figure at that time;on the other hand,emergence frequency and figure of the patient reduces (death or cures)are affected by an external environment,and the external environment assumes for a Markov processes with limited states,under.
本文借鉴保险上的方法来考虑这样一个传染病模型,即在一个区域中,初始有一定的传染病人,假设一方面病人不断增加,且传染率受当时病人数目的影响;另一方面病人减少(死亡或治愈)的发生频率及数目受一外界环境的影响,而外界环境假定为一有限状态的马氏过程。
2.
In this paper,we are to study a strong law of large numbers for function of Markov processes and Markov chains in Markovian environments.
本文主要研究了马氏过程函数以及马氏环境中马氏链函数的强大数定律。
3.
For the semigroup corresponding to a vector Markov process whose components are independent Markov processes, an “addition theorem” about algebraic L 2 decay is obtained.
考虑无穷可数维其分量为相互独立的马氏过程 ,无穷小生成元满足Ω =∑kΩk,证明了相应于这种无穷可数个算子之和的代数式收敛的加法定
4)  symmetric Markov process
对称马尔可夫过程
5)  semi-Markov process
半马氏过程
1.
This paper studies the relate d problems to risk models, uses the phase type semi-Markov processes to replace the finite Markov processes, same results are obtained.
本文首先探讨了位相半马氏过程的性质 ,然后以位相半马氏过程代替马氏过程 ,研究风险模型的相关问题 ,取得了与马氏链相同的研究成果 ,从而说明了位相半马氏过程在克服由马氏过程带来的局限性中的作用。
2.
In this paper,reinforcement learning and semi-Markov process are applied to inventory control of supply chain management ranged among regions with different production costs.
应用强化学习和半马氏过程理论针对跨地区且存在地区生产成本差异的供应链管理问题进行了建模,分析了在随机需求的情况下,供应链的库存决策问题。
6)  Markov jump process
马氏跳过程
1.
In such a model, the occurrence of claims was described by a point process with it being the number of jumps for a Markov jump process from time 0 to t.
在此模型中,索赔到达过程由一点过程来描述,该点过程是一马氏跳过程从0到t时间段内的跳跃次数。
2.
In such a model,the occurrence of claims is described by a point process{N(t)}t0 with N(t)being the number of jumps during the intervalfor a Markov jump process.
重尾分布情形破产概率的估计是风险理论领域近年来极力寻求解决的热点问题 ,马氏风险模型就是针对这一问题首次建立并提出来的 ,在马氏风险模型中 ,顾客索赔到来由一个点过程 {N(t) } t 0描述 ,这里N(t)表示某一马氏跳过程在时间区间 [0 ,t]内的跳跃次数。
补充资料:马年观花“马氏”园
    马年伊始,“马姓”的花草树木向人们走来了。它们载着“春风得意马蹄疾”的欢畅,带着“欲饮琵琶马上催”的豪迈,与人们共同分享这“马到成功”的幸福之年。
    “马姓”的植物有许多,下面简要介绍几种花木,与大家同乐。
    马蹄莲马蹄莲为天南星科马蹄莲属多年生宿根草木,叶基生,叶片长盾形具长柄,花梗高出叶丛,佛焰苞白色而大,开张如马蹄,因而得名。它姿态秀雅,花色洁白,既是花、叶皆可观赏的上品,又是名贵的鲜切花材料。盆花摆放给人以高雅圣洁之感,池塘边水植,碧水白花更添一份温馨。据说周总理生前最喜爱的花就是马蹄莲了,后人曾为此赋诗:“总理从来爱此花,马蹄声中意气发,风姿绰约秀千古,芳香馥郁满中华。”
    马蹄莲喜阳光,耐荫、畏寒、好肥,好生于湿润的环境和疏松肥沃排水良好的偏酸性土壤,最佳生长温度为15—25℃。繁殖一般采用块茎分种法,可在花落后把周围萌发的新芽取下另行盆栽,一年后就可开花。
    马缨丹马缨丹属马鞭草科马缨丹属落叶小灌木。它枝干柔软,稍带黄灰色,花朵繁密,花色有粉、红、黄、紫、白五种,所以又称“五色梅”。其叶对生,叶片有细毛,从每对叶腋长出两根长苔,苔尖端有一圆球,许多小花密集于圆球上,组成伞形花序,直径可达4—5厘米,每年6—10月为开花期。其花花苞初时为嫩绿色,开放时呈黄色,而后又变红,最后变白。每朵花期为40天左右。马缨丹开花时花色艳丽,色彩斑斓,深受人们的喜爱,可谓“首着绿黄衫,再妆橘粉艳,庭前终年锦,如意呈祺祥”。
    马缨丹性喜温暖、湿润,不宜阳光直射,盛夏时应适当遮荫,并经常给叶片喷水,以保持一定湿度。繁殖以扦插为主,成活率高,一般在春夏期剪取粗壮健康枝条10厘米左右,插在砂土中,浇水并保持湿润,一个多月便可生出根来。另外,马缨丹还可入药,其根甘涩,味苦,性寒,有祛风清热利湿的功效;其叶辛凉可活血消肿止痛。
    马兰花马兰花属鸢尾科鸢尾属多年生草木,其叶细而长,呈灰白色,繁茂丛生,每年5—6月间开大瓣蓝花,黄瓣上有赤色红点,白瓣上有黄红色细点,中央吐出黄色细丝,一苔一花,稍有香味,其花朵酷似蝴蝶,故又名“蝴蝶花”。马兰花以碱性土壤为宜,其根茎可入药,治跌打损伤。
    马醉木马醉木为杜鹃花科马醉木属常绿灌木。叶簇生枝顶,革质,披针形,花冠坛状白色。性喜温暖气候耐半荫,喜生于富含腐殖质,排水良好的砂质壤土。繁殖可于夏未秋初用扦插法,或于秋季用压条法,亦可于早春播种于湿的砂土中。
    马褂木马褂木属木兰科鹅掌楸属落叶乔木,它树干通直,树势雄伟,叶形奇特,极似中国旧式服装的马褂,故名。其秋叶色呈金黄,甚为美观。其花黄绿色,外面绿色较多而里面黄色较少,形如金色柄状,花期5—6月。马褂木喜光,喜温凉湿润的气候,有一定的耐寒性,可经受-15℃低温。繁殖以种子繁殖为主。另外,它还是优良的用材树种,其木材纹理通直,结构细致,质轻软,不易干裂或变形,可供建筑、家具、造船等用。其叶及树皮还可入药主治风湿症。
    ——摘自《森林与人类》2002.3
    
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