Гаусово разпределение - Референтен химик 21

Химия и инженерна химия

От непрекъснати разпределения, помислете за експоненциално и нормално (Гаусово) разпределение. Случайна променлива се разпределя експоненциално, ако представлява функция на разпределение [c.252]

Примерна форма получени криви (р), показана на Фиг. 11.21. вариации на плътност спектър изследвани в лабораторно оборудване Schiemann и сътр. [106] (фиг. А.22 а). В това ръководство тя е била обработена над три милиона пиксела. Криви (б) във външния вид са близки до Гаусово крива с асиметрия с ляв или десен. Поради горните причини, този спектър не съответства на прогнозираната двуфазна елементарен модел гърбица крива с остри пикове в близост до р = р сто и р = О, височината на който е пропорционален на г и 1-D (фиг. А.21, б). За чисто Гаусово разпределение между стойностите на (11,30) е изпълнено в отношението б = 1,256. спектър честота обикновено групирани главно около средната честота Vo, [c.87]

Всеки клас от съединения в маслата е представена като поредица от хомоложна и izologicheskih серия. Членовете на тези серии са представени от няколко, но не всички теоретично възможни изомери. Първите членове на серията са винаги по-малки количества, а понякога дори може да липсват. Напоследък е установено, / 8 /, че на разпределение масло компоненти е техните температури на кипене в хомоложна серия от характера нормално (Гаусово) разпределение. [С.16]

Очевидно е, че колкото повече има опасен дефект в извадката, на по-високо напрежение и по-ниско е силата. Тестване на много проби, ние сме склонни да получите СИ дори две еднакви ценности якост. В същото време, в повечето от пробите ще бъдат дефекти от един и същи тип, така че повечето проби ще имат стойност сила. близка до средната. Фиг. 13.2 показва типични разпределителните криви якостни стойности. Тези криви са предимно симетрични (Гаусово разпределение), т. Е. Много силна проба най-малко ниско [c.195]

Следователно, Гаусово разпределение P () е изместен към положителни стойности на X (фиг. 40). Това означава, че когато тя е по-често давани X-положително, отколкото отрицателно. Вероятността за позитивност за даден модул X [X] е дадена от [c.103]

О и L. При тези обстоятелства, не може да има никакво съмнение на всеки набор от близостта до Гаусово разпределение. [C.109]

Следователно, Гаусово разпределение P (X) е изместен към положителни стойности на X (фиг. 50). [C.131]

Нормално (Gaussian) разпределение [C.13]

Разпределение (VI. 14) е Гаусово разпределение. Той определя вероятността за параметър колебание X в системата, когато разширяването на ентропията на системата отчита само отношение на втория ред. Гаусово разпределение на вероятността от промени в изолирана система. Следователно, това е приблизителна и е добро приближение, ако само малки х имат осезаем вероятност. Един по-задълбочен анализ трябва да се вземат предвид при разширяването на 5 х) условия пропорционални л. и така нататък. д. За макроскопски системи, обаче, такова изчисление, тъй като редица (VI.9) обикновено се доближава много бързо (ако изключим някои специални случаи) правят само малки корекции. [C.130]

Това е Гаусово разпределение. описва, независимо от колебанията на всеки компонент в идеална система. За да се провери с формула (8.9), ние смятаме, две unimolecular реакции [c.103]

За малки колебания около XB1 (8.24) намалява с Гаусово разпределение [c.106]

Уравнение (8.26) показва, че се събират в група с концентрация, характеризиращ се с Гаусово разпределение със макромолекула равновесие относителното разстояние на стандартно отклонение о. [C.125]

Фиг. 9.7 показва разпределението на скорост за 1000 молекули, получени с използване на уравнение (9.16). Интервалите съответните звена. в която измерената скорост. и около най-вероятната молекулна скорост. равна на 15 такива единици са избрани произволно. Имайте предвид, че най-вероятната скорост не съвпада с средната нито номер средната скорост на. В това отношение, разпределението Максуел се различава от нормалното (Гаусово) разпределение, в която се описва от годишния доход или, например, студент изпълнение на един клас. [C.157]

Фиг. 5.19. Теоретична Гаусово разпределение. който описва връх получава при използване на детектор на полупроводници.

Изпълнение на първата процедура изисква repgeniya за връзката между съотношението P и надеждност признаване NID, където N - стойност на последователността на обучение, D - измерение на функция пространство. За случая на реализации на Гаусово разпределение функция пространство на всеки от двата класа в резюме математически метод експеримент може да се докаже, че вероятността за правилното разпознаване на повече от 80% се постига при NID 2 [45]. Проверка на това заключение върху реалната структура на молекули разпознаване на образи според тяхната pektram показва, че това състояние е твърде трудно и добри резултати (P> 80%) се постига и NID = 1. Очевидно е, че по-голяма от средната квадратична грешка при определяне на характерни стойности, по- трябва да бъде NID. [C.82]

Теорема DeMoivre -Laplace следа е, че този чай NZ плоча (2) obrazuets.ch състав Гаусово разпределение [С.11]

Разпределение (2) означава свързване на различните компоненти в един MMS статистическа енергийна система. Разни химически състав в различни процеси на системата съгласно състояние на съвпадение на средните стойности на Гибс свободна енергия и ERK проявяват подобни химични и физични свойства. От свойствата на Гаусово разпределение трябва samovosproizvodismost. MCC стабилност. Всяка фракция има средно енергийни характеристики и може да се разглежда като вид на псевдо (квази) -particle. KIM Ta, концепцията на група от компоненти (фракции) има дълбоко термодинамична основа. Предложеният модел на сложни вещества, потвърдени от многобройни физикохимичните експерименти и наблюдения данни на природните явления. [С.11]

По този начин. в природата, предимно прилагани междинни случаи, т.е. ри на кипене рамки и безплатна енергия Obra UVAN. Заедно с образуването на компоненти с ниско молекулно тегло през термолиза на органични вещества и смеси от тях ID т termopolikondensatsii процеси за образуване на полимерни пластмаси-игрища ароматни структури и триизмерна структура омрежен-karboidov нефтохимически х.) Kszhsa [27 -29]. Ако реакторът се счита кг aziizolirovainuyu система, по време на термолиза се състои от две подсистеми - подсистема на продукти с ниско молекулно тегло и разграждане подсистеми Псков и кокс. [C.43]

По-специално системата масло на една или повече групи от X може да бъде празен и не е празен набор X може да бъде подадено от всички членове на съответния хомоложни серии. ИНСТАЛАЦИИ [3. 15], че в рамките на комплекти X органични съединения в петролни системи имат Поасон или разпределение Gaussian молекулно тегло. би- или полимодален MWD обикновено се наблюдава за изкуствени смеси. Закони на ММР компоненти са важни за количествено описание на състава на системите за нефт и съвместни взаимодействия в тях [16. 19]. В зависимост от анамнеза и маслени системи като молекулното тегло на X набори от компоненти може да варира в сравнително широки граници - от стойностите, характерни за нискомолекулни вещества (NMS), до стойности, характерни за високомолекулни съединения (ВМС). Следователно, границите са на п-алкани 16. 1200, АгО- [С.9]

Необходимо е да се филтрират груби грешки или пропуски в т.нар критерий т 1I sigma.Pri Това използва Гаусово разпределение свойство, което Случайна ве shchina в него с вероятност от 99% е в ishervale + -Zb.Otseivaem всички стойности, за които Х> 36 [ С. 13]

Упражнение. Запис майстор уравнение за процеси, свързани с независими нараствания. дефинирано в (4.4.7), и да го решите. Използването на решението, показват още веднъж, че PN тенденция да Гаусово разпределение. [C.104]

Както вече бе споменато, за измерване на сигнал / шум трябва да се регистрира при определени условия, а стандартната проба спектър, и се изчислява съотношението на височината на сигнал на ниво на шума. Но какво, ако нивото на шума в шума на положителни и отрицателни стойности често се случват od1shakovo (ако приемем, че Гаусово разпределение около iulya), след нейната амплитуда е средна стойност за достатъчно голям брой точки ще бъде нула. Ето защо интересът е амплитудата ефективната шум. или това, което е същото като на стандартното отклонение на амплитудата на нула. Тя може да бъде получена. средно квадратите на интензитетите на множество точки на шум и като корен квадратен от uux. На следващо място, в резултат на стойността трябва да се умножи украйна 2, тъй като условията на шум са от двете страни на нула, така, когато се използва изчислената стойност RMS винаги проверявайте дали умножението се извършва. [C.82]

Чрез изкривяване, т.е.. Е. отклонение форми nkzkoenergeticheskoy страна на върха на Gaussian доведе две различни артефакт. На първо място, събирането на таксата превозвачи. установено в някои области на детектора близо до повърхността и страни, не е изцяло поради улавяне и рекомбинация на електрон-дупка двойки капани, в резултат на намаляването на п, предсказано от уравнение (5.6). Получени в .ezul-Tate изкривяване на ниска енергия страна на върха е известен като феномен на събиране непълна такса [106, 107], и този ефект е илюстрирано на фиг. 5.22 за Ra върхове хлор и калий. Отклонението от Гаусово разпределение (показано с плътна линия) е функция на енергия. Степента на ефекта на значително различен [c.219]

Методи Кинетичните изчисления в полимерната химия (1978) - [c.122. c.235]

Методи от общ бактериология Vol.3 (1984) - [c.0]