1) stochastic process simulation
随机过程模拟
2) alog random process test
模拟随机过程试验
3) virtual stochastic process
虚拟随机过程
1.
A virtual stochastic process is constructed so that the basic random variable becomes the value of the stochastic process at certain instants of time.
在此方法中,构造一个与基本随机变量相关的虚拟随机过程,使得基本随机变量成为该随机过程的截口随机变量。
2.
To obtain the probability density of the extreme value of the stochastic structural response, a virtual stochastic process, of which the extreme value response is the sectioned random variable, is firstly constructed.
基于概率密度演化的基本思想,构造一个虚拟随机过程,使得随机结构动力反应的极值为该虚拟随机过程的截口随机变量。
5) fuzzy stochastic process
模糊随机过程
1.
Material aging and damage of existing reinforced concrete bridges are very complex processes which make the resistance random, fuzzy and time-variant, therefore the resistance development is a fuzzy stochastic process.
既有钢筋混凝土桥梁材料的老化与损伤情况复杂使其抗力同时具有随机性、模糊性和时变性是一个模糊随机过程。
2.
In this paper we introduce the concept of continuity of a fuzzy sample function, and solve the basic theoretical problem of continuity of fuzzy stochastic processes successfully.
本文首次引入了模糊样本函数的连续性的基本概念,并且成功地解决了模糊随机过程的连续性这一最基本的理论问题。
3.
The paper continues the works began in ,it sets up the theoretical frame of continuous time fuzzy stochastic systems, discusses the response analysis theory of system input with fuzzy stochastic processes and the analysis theory of controlled continuous time fuzzy stochastic systems.
是文献［１］的继续，研究了连续时间模糊随机系统理论，讨论并解决了连续时间模糊随机过程作为系统输入时的响应分析和受控连续时间模糊随机系统等基本问
6) half-process model
半随机过程模型
1.
As the incorrect understanding occurs in the reality of half-process model of structural reliability,its results are false.
探讨文章《关于结构可靠性设计半随机过程模型若干问题的商榷》所讨论的问题 ,指出该文由于对结构可靠性设计半随机过程模型的实际背景存在不正确的理解 ,其所得出的结论是错误的 。
补充资料：随机过程
| 随机过程 stochastic process 随时间推进的随机现象的数学抽象 。例如 ，某地第n年的降水量Xn由于受许多随机因素的影响 ，它本身具有随机性，因此Xn，n＝1，2…便是一个随机过程 。类似地 ，森林中动物的头数，液体中受分子碰撞而作布朗运动的粒子的位置，百货公司每天的顾客人数等等，都随时间而变化形成随机过程。严格地说，现实中的大多数过程都具有程度不同的随机性。 随机过程的数学定义如下 ：设（ Ω，F，P ）为概率空间，T为指标t的集合（通常视t为时间），如果对于每个t∈T，有定义在Ω上的随机变量X（t）与之对应，就称随机变量族X＝X（t），t∈T为一随机过程（简称为过程）。过程X实际是两个变元（ t，ω） （t∈T，ω∈Ω）的函数 ，当t固定时，它是一个随机变量 ；当ω固定时 ，它为t的函数 ，称此函数为随机过程（对应于ω）的轨道或样本函数。 一些特殊的随机过程早已引起人们注意，例如1907年前后，A.A.马尔可夫研究过一列有特定相依性的随机变量，后人称之为马尔可夫链；又如1923年N.维纳给出了布朗运动的数学定义（后人也称数学上的布朗运动为维纳过程），这种过程至今仍是重要的研究对象。虽然如此，随机过程的一般理论的研究通常认为始于20世纪 30年代 。30 年代初 ，A.N.柯尔莫哥洛夫发表的《概率论的解析方法》和A.I.辛钦发表的《平稳过程的相关理论》为马尔可夫过程和平稳过程奠定了理论基础。稍后，P.莱维出版了有关布朗运动和可加过程的两本书，其中蕴含了丰富的概率思想 。1953年 J.L. 杜布的名著《随机过程论》问世，系统而又全面地叙述了随机过程的基本理论。1951年伊藤清建立了关于布朗运动的随机微分方程的理论，为马尔可夫过程的研究开辟了新的道路；而流形上的随机微分方程的理论研究，正方兴未艾。60年代 ，法国学派基于马尔可夫过程和位势理论中的一些思想与结果，在相当大的程度上发展了随机过程的一般理论。中国学者在平稳过程、马尔可夫过程、鞅论、极限定理、随机微分方程等方面也做出了较好的工作。 随机过程的研究方法是多样的，主要可分为两大类：①概率方法，其中用到轨道性质、停时、随机微分方程等。②分析方法 ，工具是测度论 、微分方程 、半群理论 、函数论、希尔伯特空间等。但许多重要结果往往是两种方法并用的 。研究主要课题有：多指标过程、流形上的随机过程与随机微分方程、无穷质点马尔可夫过程、概率与位势、各种特殊过程的专题讨论等等。 |
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参考词条