1) classical probability model
古典概率模型
2) classic probability
古典概率
1.
This paper introduces the problems of some identical equation solved by the numerical characters of the classic probability and stochastic variable.
介绍了用古典概率和随机变量的数字特征来解决数学分析中的一些恒等式问题。
2.
Abstract: Two methods of solving a classic probability problem were given.
文章给出一个古典概率问题的两个解法,从而导出几个有趣的等式。
3) classical probability
古典概率
1.
Teaching of classical probability and the training of ability;
古典概率教学与能力的培养
2.
It′s applications in solving a class of classical probability problems related to numbers are illustrated.
本文给出一个不定方程非负整数解的组数的组合计数公式，说明了它在求解一类与数字有关的古典概率方面的应用。
3.
This paper presents a fast method based on classical probability and the Laiyite to discriminate GPS abnormal data,which is simulated in VC++ and Matlab.
介绍了一种采用古典概率与莱以特判别法相结合的GPS异常点快速判别方法,通过Visual C++以及Matlab工具进行模拟和仿真。
4) classical model of probability
古典概型
1.
We deeply discuss the importance of choosing sample sapce in two ideas:one is the calculation of classical model of probability , the other is the indenpendency of events, and the concept of probability should be fully used in the calculation of probability.
从古典概型中事件概率的计算和事件的独立性两方面,通过举例较深入地分析了样本空间选取的重要性,并指出在概率计算中要充分利用概率概念。
2.
We deeply discuss the importance of choosing sample sapce in two sides: one is the calculation of classical model of probability, the other is the independency of events, and the concept of probability should be fully used in the calculation of probability.
从古典概型中事件概率的计算和事件的相互独立性两个方面,通过举例较深入地分析了样本空间选取的重要性,并指出在概率计算中要充分利用概率概念。
3.
The dividing balls is an important classical model of probability.
“分球”问题是一种重要的古典概型 。
5) classical probability
古典概型
1.
Exploration of the solution of fetching-ball model in the classical probability field;
古典概型中摸球模型的解法探讨
补充资料：跳汰分层的概率—统计模型
跳汰分层的概率—统计模型
probability-statistic model of jigging stratification
t Iootol feneeng de ga一l已一tongj一m0Xing跳汰分层的概率一统计模型(probability-statistie model of Jigging stratifieation)应用概率一统计方法研究跳汰选矿分层规律的数学表达式。该项研究不再考虑分层作用机理，而将跳汰分层视作不同密度和杠度的颗粒向各自平衡层迁移的过程。在这一过程中颗粒之间的碰撞和紊流扰动使颗粒的运动带有随机性。同样性质的颗粒也会有不同的运动轨迹。因此对同一性质颗粒的分层运动可以用其分布中心的迁移和向邻层扩散来表述。重矿物进入下层的概率要比进入上层的为大，在床层的d，微层中，某种颗粒的概率分布密度aJ对时间的变化率可用颗粒的沉降量与扩散量之和表示: 瓮一，窦+:穿、l)式中x为床层厚度，m;A为颗粒在重力和阻力作用下向下运动的速度系数，m/s;B为颗粒的随机扩散运动系数，m/s“。由概率一统计原理知，某种性质颗粒分布中心的迁移速度以及颗粒围绕这个中心的离散均正比于颗粒从一层转入另一层的概率。随着时间的延长，颗粒接近自己的平衡层，层间转移的概率随之降低。某种性质粒群分布中心随时间变化的关系式为 夕、一夕ma、(1一e一k‘)(2)围绕该分布中心颗粒的离散(标准离差)武mZ)为 。2一令，急a、、e一‘!(3) 2“JJ___式中y为某种性质颗粒在时间为t时的分布中心距床层上表面的高度，m;yma、为该性质颗粒群的平衡层距上表面高度，m;K为表征移动比速度的系数;对一定性质的给料和一定的水力学参数，k值不变，其单位为l/S。 该概率一统计模型是一种普遍的规律式，它只能定性地说明跳汰过程中各密度层的形成过程。式中系数k与给料性质和水流特性存在一定关系，通过试验进一步建立起它们之间的关系后，有可能表示出原料性质对操作条件的要求和在一定时间内达到的分选指标，这项研究还有待继续完善。 (孙玉波)
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参考词条