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在概率论的学习中,一个重要章节就是常用的离散型随机变量的学习.离散型随机变量包括伯努利分布,二项分布,泊松分布,几何分布,超几何分布和负二项分布等等.在本文中,首先借助时间流的图形表达,从伯努利试验次数和成功次数角度区分其中的一些常用变量;其次通过一个流程图的方式梳理这些常用的离散型随机变量的定义.本文的目的在于,基于常规的离散型随机变量的分布律等介绍之余,首次尝试从不同的比较汇总角度,借助图表方法对常用的离散型随机变量进行梳理和总结,起到区分变量的差异,加强对常用离散型随机变量概念的理解. 相似文献
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为提高计算效率,提出有限体积法离散下的虚拟区域颗粒两相流动直接模拟方法.在控制方程中加入相应的虚拟区域源项,保证了颗粒内部的刚体运动特性.该源项中含有颗粒信息部分及流体信息部分.在每次迭代后,对源项中的流体信息部分进行更新,从而更好地保证颗粒内速度的刚体分布.计算静止颗粒圆柱绕流及单个颗粒的沉降过程,验证了算法的准确性. 相似文献
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为研究探测器在单色光照射下大动态范围的辐射响应度是否不变,建立了基于激光的线性测量装置,并对该装置的测量不确定度进行评价。实验根据双光路叠加法,分别采用功率和照度两种模式研究了光电探测器的线性。对于功率模式,实验测量了6个数量级光功率变化下探测器的大动态范围非线性系数;对于照度模式,将激光导入积分球输出光辐射,测量了探测器在3个量级变化下的非线性系数。实验结果表明:当激光功率模式下探测器的输出电流从0.2 mA变至0.2 nA,探测器的非线性系数全部小于±0.02%;当激光照度模式下探测器光电流从200 nA变为0.2 nA,探测器非线性系数小于±0.02%。由此可知,激光线性装置可以实现功率和照度两种模式测量,满足至少6个量级以上的测量。 相似文献
96.
多激发点荧光分子断层成像(FMT)重建过程中生成的系统矩阵规模较大,导致计算复杂度高,重建时间长。为了加快重建速度并保证其准确性,基于人工神经网络理论,通过降低系统矩阵规模,提出了一种快速FMT重建方法。具体来说,采用的降维方法是自编码器,即一种典型的人工神经网络,训练数据为由系统矩阵和表面荧光测量值组成的矩阵,然后使用自编码器网络的编码部分得到原始矩阵在低维空间上的表示。为了测试所提方法的性能,设计了一系列数值模拟实验,包括非匀质圆柱体实验和数字鼠实验。实验结果表明,该方法能有效缩短重建时间,得到较高的重建精度。 相似文献
98.
花授粉算法是一种新型启发式优化算法,算法存在易陷入局部最优、后期收敛速度慢等缺陷,为了进一步提高花授粉算法的寻优性能,在异花授粉过程中引入t分布变异算子,提出了一种基于t分布的自适应花授粉算法(tFPA).通过7个标准测试函数进行测试比较,并对改进算法的时间复杂度进行分析,仿真结果表明,改进算法是可行有效的,其寻优速度、寻优精度以及鲁棒性均有很大程度的改善. 相似文献
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研究了基于(s,S)策略有不耐烦顾客的生产服务库存系统.建立了水平相依的拟生灭过程,通过截尾近似的方法求出系统稳态概率向量,并给出系统一些性能指标.最后,设计遗传算法并通过数值算例求解最优生产策略. 相似文献