广义白噪声泛函,generalized white noise functional,音标,读音,翻译,英文例句,英语词典

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1) generalized white noise functional 点击朗读

广义白噪声泛函

Basing on the paper [1],this paper extends the stochastic Solow growth model in economy to more generous cases,Using the White Noise Analysis as a framework,we set up a generalized stochastic solow growth mode1 in economy involving generalized white noise functional and anticipating diffusion coesfficient,and then,we point out that in the U-functional method Picard,s iteration works rather well.

利用白噪声分析理论建立的广义随机Solow经济增长模型，将随机Solow模型推广到包含广义白噪声泛函及具有非可料扩散系数的情形，并且借助U—泛函方法表明了Picard迭代法在此仍十分有效。

2) White noise functionals 点击朗读

白噪声泛函

3) white noise functional solutions 点击朗读

白噪声泛函解

In this paper, the white noise functional solutions of Wick-type stochastic WBK equation are derived by using the Hermite transformation in Kondratiev distribution space (S)-1 and the homogenous balanc.

本文就是研究随机状态下WBK浅水波方程的精确求解问题:在Kondratiev分布空间(S)-1中,利用Hermite变换和齐次平衡法研究Wick-型随机WBK浅水波方程的精确求解,给出其白噪声泛函解,并给出了该方程在系数F(t)取不同白噪声泛函时的几个例子。

The white noise functional solutions of Wick-type stochastic Fisher equation are given by using similarity reduction method and the Hermite transform in Kondratiev distribution space (S)_(-1).

本文研究了一类随机偏微分方程———Wick型随机Fisher方程 ,并在Kondratiev分布空间 (S) - 1 中利用Hermite变换和相似约化法给出了Wick型随机Fisher方程的白噪声泛函

4) white noise functional solution 点击朗读

白噪声泛函解

By using Hermite transform and the truncated expansion method in Kondratiev distribution space(S)-1,the Wick versions of white noise functional solutions for the Wick-type stochastic BBM equation and exact solutions for variable cofficient BBM equation are obtained.

在Kondratiev分布空间(S)-1中利用Hermite变换和截断展开法,得到Wick型随机BBM方程和变系数BBM方程的白噪声泛函解和精确解。

By using white noise analysis,Hermite transform and tanh method,the exact solutions and the white noise functional solutions are obtained for variable coefficient STO equation and Wick-type STO equation respectively.

研究Sharma-Tasso-Ower(STO)方程,利用白噪声分析、Hermite变换和双曲正切等方法分别获得变系数STO方程和Wick型随机STO方程的精确解和白噪声泛函解。

5) Generalized functional 点击朗读

广义泛函

例句>>

6) generalized Minkowski function 点击朗读

广义Minkowski泛函

补充资料：Марков过程的泛函

Марков过程的泛函
functional of a Markov process

　　M仰助“过程的泛函【加犯份班司健a扮如d如vpr以犯岛;中y业，o.a月oT Map二招e.o np()朋eCea] 一个以可测方式依赖于MaPKo.过程轨道的随机变量或随机函数，其可测性条件随具体情况而定.在MaP盆oB过程的一般理论中，采用以下的泛函定义.假设给定一个具有时间推移算子氏的非停止齐次M叩-Ko。过程(M田玉ov plx兀启弥)X二(xr，风，氏)，其相空间为可测空间(In纷s幽 blespaCe)LE，少)，设才是基本事件空间中包含每个形如{。:x，“B}(t)0，B任分)的事件的最小。代数，/’是对于所有可能的测度Px(x‘E)关于/’的完全化的交.如果对于每个t)O，7，关于。代数才门不是可测的，那么，称随机函数叭(‘)0)为Ma伴oB尽捍X的攀甲(丘功d沁n目of此MaJ改ov Pnx君邓)· 人们特别关心的是M川阵..过程的乘性和加性泛函.它们分别润足条件下，十:，下;疏凡和，，十，，，，+氏大，s，亡》0.这里假定，，在【0，co)上是右连续的(代替这些条件，有时只假定对所有固定的s，t)O，这些条件关于P:几乎处处成立).在停止和非齐次过程的情形下，采用类似的方式来定义.MaPI..过程x‘(x，，心，不，P)的加性泛函的例子可以通过以下方式得到:设对于t<‘，，，等于f(x，)一f(x。)，或北f(气)d:，或随机函数f(x，)在:。10，，]中跳跃值的和，这里f(x)是有界并且关于岁可侧的函数(第二和第三个例子只在某些附加限制下有效).从任意加性泛函，.，可以得到乘性泛函以py，.在标准MaP-血过程的情况下，设t0，则有下，>o，那么Y=(戈.，下;一，、疚:，p:)是一个标准M却-KoB过程，这里T，=suP{、:，，(弓，t“[0，袱一)，这时，称Y为由X经随机时间变换二t~T。而得到的过程.是对子标辰反覆竺一‘毋。殷被探人地研究了，尤其【补注】在。中的寒修举(al罗b份of‘)‘对于子集Q‘C=。的迹(哑)是集代数。’n，二{A门Q‘:A“月.如果了是。代数，那么它也是。代数. 刘秀芳译
　　

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参考词条

广义取向泛函广义线性泛函广义Willmore型泛函广义高斯噪声广义噪声聚类广义二进制噪声广义噪声系数 "泛"噪声

广义Minbkowski泛函广义变分泛函泛线性广义函数

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