1) Conditional Density Propagation
条件概率密度传播
2) conditional probability density
条件概率密度
1.
This paper not only gives the conditional distribution law of the discrete random variables,but also obtains the conditional probability density of the continuous random variables by using random mathematical method.
本文运用随机数学的方法,给出了离散型随机变量的条件分布律和连续型随机变量的条件概率密度,从而解决了食品包装中的相应问题。
3) conditional probability density function
条件概率密度函数
1.
By the geometric probability model,the intuitionistic method is provided for the marginal density function and conditional probability density function.
利用几何概型得出均匀分布的边缘密度函数和条件概率密度函数的直观求法。
2.
For non-Gaussian noise of linear time-invariant control system,presents an effective filter design algorithm by controlling the shape of conditional probability density function of the output residuals or state estimation error,where a unified expression has been established for the conditional probability density function of the output residuals or state estimation error of the filter.
基于非Gaussian噪声线性定常控制系统,通过控制滤波器输出残差或状态估计误差的条件概率密度函数形状来建立有效的滤波设计算法,创建滤波器输出残差或状态估计误差的条件概率密度函数的统一表现形式。
4) Class-conditionaldensity function
类条件概率密度函数
5) condition conductive probability
条件传导概率
1.
And secondly,the concept of condition conductive probability is also given based on the studying of conductive probability of random affair-element and condition random affair-element.
在对随机事元的传导概率和条件随机事元研究的基础上,建立了条件传导概率的概念。
6) probability of spreading
传播概率
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