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1)  parametric white noise excitation
参激白噪声
2)  white noise parametric excitation
白噪声参数激励
3)  white noise excitation
白噪声激励
4)  uniform white noise excitation
一致白噪声激励
5)  Gauss white noise excitation
高斯白噪声激励
6)  parameter noise
参数噪声
1.
The effects of partial reaction parameter noise on one dimensional coupled map lattices have been studied in this paper The numerical comparison of the maximum Lyapunov exponent of systems against the maximum Lyapunov exponent of noise systems has been carried out It has been found that noise can induce order or induce chaos by different parameter
研究一维对称耦合映象格子受局部反应参数噪声的影响 ,并对系统最大 L yapunov指数与加入噪声的系统最大 L yapunov指数进行数值比较 ,发现在不同参数下 ,噪声既可诱导有序 ,也可诱导混
补充资料:白噪声


白噪声
white noise

  白噪声[咖te俪se;6e几u曲川yM] 有常值谱密度(sPeet阁de招ity)的广义平稳随机过程(stationa理stochasticP联ess)X(t).白噪声的广义相关函数形如刀(r)二。’占(t),其中叮’是正常数而占(t)是吞函数.白噪声过程被广泛应用于描述有很小相关周期的随机扰动(例如“热噪声”—导体中由电子的热运动产生的电流强度的脉动).在白噪声的谱分解 x(。)一丁。!、!d:(、)中,其“基本振动”e“‘d:(又)在所有频率又处都有同样的平均强度;更确切些说,它们的平均平方振幅是 Eld:(洲2一兰以一二<伙二. 2兀这个谱分解意味着,对每一平方可积函数甲(t), 一J,(:)X(。)d:一丁石(、)d·(、),其中石(劝是毋(t)的R脚让r变换(Fourie:tr二-form);广义过程X二(x,毋>对函数职(t)的更明显的依赖性可以由一个与d以劝同类型的对应随机测度d叮(t)来描述(d叮(t)是随机测度dz(又)的Fou-rier变换),即 ‘X,,,一了,(。)d。(亡)· G泣仍s白噪声(Gauss恤认七ite noise)X(t)作为肠旧翎.运动(Bro~订幻石。n)叮(t)的广义导数(X(t)=叮‘(t)),是构造“受控”于一随机微分方程的随机扩散过程(diffusionp联ess)y(t)的基础: Y,(t)=a(t,Y(t))+。(t,Y(t))粉‘(t)·这方程常常写成微分形式: dy(t)=a(r,Y(r))dr+。(r,Y(t))d叮(t). 涉及白噪声应用的另一类重要模型是描述有平稳随机扰动X(t)作用于其上的稳定振动系统行为的随机过程Y(t),这时,Y(s)(st).这种系统的一个很简单的例子是 _了d、,,、 PI‘竺一】Y(t飞=X(t)、 一\dt/一‘一’其中尸(:)是全部根都在左半平面的多项式;在阻尼掉“瞬时过程’之后,过程Y(t)即由下式给出: y“,一f击“·‘、,·实际应用中,在所谓散粒效应(shot effect)过程的描述中,如下形式的白噪声 x(。)二艺占(。一;*) k起着重要的作用(k在一的与的之间变动,而…,:一:,;〔,,:t,…构成一Poisson过程);更确切地说,X(t)是Poisson过程粉(t)的广义导数.散弹效应过程本身有如下形式: Y(:)一了。(。,:)x(、)、:一J。(。,:)、。(、) =艺c(:,Tk) k其中c(t,、)是满足条件 丁!。(:,:)}2、:、二的权函数;此外,广义过程X=的均值是 a‘,,一a丁,(「)d‘,其中a是Poisson律的参数(见上),而该过程的谱表示 X(:)一a+丁。
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参考词条