Содержание
- Случайный процесс X(t) = 3Vt, где V — случайная величина, имеющая стандартно нормальное распределение. Его ковариация B(t,s) равна
- Конечномерным распределением случайного процесса в моменты t1, …, tn называется распределение многомерной случайной величины, составленной в моменты t1, …, tn из
- Задачи управления марковскими процессами решаются с помощью уравнения
- Линейный прогноз называют оптимальным (наилучшим) для случайного процесса X(t), если на нем минимальна величина
- Линейный прогноз является наилучшим из возможных для процессов
- Вероятность того, что за единицу времени наступило k событий простейшего потока интенсивности l, равна
- В управляемом марковском процессе решение есть функция от
- Если имеется система с n каналами, с отказами, интенсивностью потока заявок l и интенсивностью потока обслуживания m, то ей соответствует граф состояний
- Оценка для математического ожидания m стационарного случайного процесса, если известна реализация процесса x(t), при t Î [0; T], и имеет вид
- Ковариационная функция случайного процесса X(t) определяется формулой
- Сечение случайного процесса X(t) = j(t, w) получается при
- Имеется система с отказами и n каналами, интенсивностью потока заявок l, интенсивностью потока обслуживания m, загрузкой системы r, средним числом заявок в очереди r и вероятностью того, что система свободна p0, тогда показатели эффективности работы системы таковы: среднее число занятых каналов
- Случайный процесс X(t) = Vt — 1, где V(t) — случайная величина, имеющая стандартно нормальное распределение. Его математическое ожидание m(t) равно
- Имеется система масcового обслуживания с неограниченной очередью, n — число каналов, l — интенсивность потока заявок, m — интенсивность потока обслуживания, r — загрузка системы, pn — вероятность того, что заняты все каналы и нет очереди; тогда абсолютная пропускная способность
- Связь между абсолютной A и относительной пропускной способностью a системы, где l — интенсивность потока заявок, выражается соотношением
- В одноканальной системе с ограниченной очередью длиной m, интенсивностью потока заявок l, интенсивностью потока обслуживания m, загрузкой системы r и вероятностью p0 — того, что система свободна, и r — среднее число заявок в очереди показатели эффективности работы системы массового обслуживания таковы: относительная пропускная способность
- Поток является простейшим, если он обладает свойствами: 1) стационарность; 2) непрерывность; 3) ординарность; 4) дискретность; 5) стохастичность; 6) отсутствие последействия
- В одноканальной системе с отказами, интенсивностью m потока обслуживания и l — потока заявок предельные вероятности состояний таковы
- Вероятность потерь по времени системы с отказами, где t3 — отрезок времени, когда система была полностью занята, за время наблюдения t, есть
- В многоканальной системе массового обслуживания n каналов, длина очереди ограничена величиной m; загрузка системы — r; вероятность того, что система свободна, — p0; l и m соответственно интенсивности потока заявок и потока обслуживания. Среднее число заявок в системе
- Случайный процесс называется гауссовским, если все его конечномерные распределения являются
- Имеется система масcового обслуживания с неограниченной очередью, n — число каналов, l — интенсивность потока заявок, m — интенсивность потока обслуживания, r — загрузка системы, pn — вероятность того, что заняты все каналы и нет очереди; тогда вероятность отказа
- Среднее число заявок, которое может обслужить система массового обслуживания, есть
- Имеется N наблюдений одноканальной системы с неограниченной очередью, ui — число обслуженных требований, ui — число поступивших требований, — общее время, когда система свободна за время наблюдения t, i — номер наблюдения; тогда оценка интенсивности потока обслуживания
- Множество возможных значений случайного процесса называется
- Дисперсия времени между соседними событиями простейшего потока с параметром l равна
- Среднее время между соседними событиями простейшего потока с параметром l равно
- Производительность канала системы массового обслуживания M и среднее время обслуживания MTобсл. связаны соотношением
- В многоканальной системе массового обслуживания n каналов, длина очереди ограничена величиной m; загрузка системы — r; вероятность того, что система свободна, — p0; l и m соответственно интенсивности потока заявок и потока обслуживания. Абсолютная пропускная способность системы A равна
- В одноканальной системе с отказами, интенсивностью m потока обслуживания и l — потока заявок показатели эффективности работы системы массового обслуживания таковы. Вероятность отказа Pотк
- Если поток — простейший с интенсивностью l, то среднее число событий, наступающих за время t, вычисляется по формуле
- Имеется система масcового обслуживания с неограниченной очередью, n — число каналов, l — интенсивность потока заявок, m — интенсивность потока обслуживания, r — загрузка системы, pn — вероятность того, что заняты все каналы и нет очереди; тогда среднее время ожидания в очереди
- Если имеется одноканальная система с ограниченной очередью длиной m, интенсивностью потока заявок l, интенсивностью потока обслуживания m, то ей соответствует размеченный граф состояний
- Случайная последовательность — это случайный процесс
- Наибольший средний выигрыш в управляемом марковском процессе достигается на стратегии
- Если X(t) — случайный процесс с дискретным временем, то его дисперсия есть неотрицательная
- Имеется одно наблюдение одноканальной системы с неограниченной очередью: t0 — общее время, когда система свободна, (0, t) — отрезок времени наблюдения, u — число обслуженных требований, а u — число поступивших требований, n — начальное число требований; тогда оценка интенсивности потока обслуживания
- Дифференциальные уравнения Колмогорова для вероятностей состояний системы соответствуют графу состояний
- Если X(t) — случайный процесс с непрерывным временем, то его дисперсия есть
- При решении задач оптимального линейного прогнозирования считают известной, по крайней мере,
- В одноканальной системе с ограниченной очередью длиной m, интенсивностью потока заявок l, интенсивностью потока обслуживания m, загрузкой системы r и вероятностью p0 — того, что система свободна, и r — среднее число заявок в очереди показатели эффективности работы системы массового обслуживания таковы: абсолютная пропускная способность
- Имеется система масcового обслуживания с неограниченной очередью, n — число каналов, l — интенсивность потока заявок, m — интенсивность потока обслуживания, r — загрузка системы, pn — вероятность того, что заняты все каналы и нет очереди; тогда среднее число занятых каналов
- Простейший поток является
- Ковариационная функция B(t) стационарного случайного процесса при t = 0 равна
- В многоканальной системе массового обслуживания n каналов, длина очереди ограничена величиной m; загрузка системы — r; вероятность того, что система свободна, — p0; l и m соответственно интенсивности потока заявок и потока обслуживания. Относительная пропускная способность системы a равна
- Случайным процессом X(t) называется процесс, значение которого при любом фиксированном t = t0 является
- Имеется система с отказами и n каналами, интенсивностью потока заявок l, интенсивностью потока обслуживания m, загрузкой системы r, средним числом заявок в очереди r и вероятностью того, что система свободна p0, тогда показатели эффективности работы системы таковы: абсолютная пропускная способность
- Имеется система масового обслуживания с неограниченной очередью, n — число каналов, l — интенсивность потока заявок, m — интенсивность потока обслуживания, r — загрузка системы, pn — вероятность того, что заняты все каналы и нет очереди; тогда среднее число заявок в системе
- Марковский случайный процесс обладает следующим свойством:
- Случайный процесс X(t) = Vt + 5, где V(t) — случайная величина, имеющая стандартно нормальное распределение, f(x, t) — плотность распределения сечения этого процесса имеет вид
Случайный процесс X(t) = 3Vt, где V — случайная величина, имеющая стандартно нормальное распределение. Его ковариация B(t,s) равна
- 3(t — s)2
- 3ts
- 9ts
- 3(t + s)
Конечномерным распределением случайного процесса в моменты t1, …, tn называется распределение многомерной случайной величины, составленной в моменты t1, …, tn из
- сечений
- траекторий
- дисперсий
- математических ожиданий
Задачи управления марковскими процессами решаются с помощью уравнения
- Фурье
- Лапласа
- Гаусса
- Беллмана
Линейный прогноз называют оптимальным (наилучшим) для случайного процесса X(t), если на нем минимальна величина
Линейный прогноз является наилучшим из возможных для процессов
- стационарных
- гауссовских
- марковских
- с независимыми приращениями
Вероятность того, что за единицу времени наступило k событий простейшего потока интенсивности l, равна
В управляемом марковском процессе решение есть функция от
- переходной функции случайного процесса
- реализации случайного процесса
- состояний случайного процесса
- предельных вероятностей состояний процесса
Если имеется система с n каналами, с отказами, интенсивностью потока заявок l и интенсивностью потока обслуживания m, то ей соответствует граф состояний
Оценка для математического ожидания m стационарного случайного процесса, если известна реализация процесса x(t), при t Î [0; T], и имеет вид
Ковариационная функция случайного процесса X(t) определяется формулой
- B(t, s) = cov[X(t — s), X(t + s)]
- B(t, s) = cov[X(t), X(t)2]
- B(t, s) = cov[X(t), X(t + s)]
- B(t, s) = cov[X(t), X(s)]
Сечение случайного процесса X(t) = j(t, w) получается при
- фиксированном w = w0
- фиксированных t = t0 и w = w0
- вычислении математического ожидания
- фиксированном t = t0
Имеется система с отказами и n каналами, интенсивностью потока заявок l, интенсивностью потока обслуживания m, загрузкой системы r, средним числом заявок в очереди r и вероятностью того, что система свободна p0, тогда показатели эффективности работы системы таковы: среднее число занятых каналов
Случайный процесс X(t) = Vt — 1, где V(t) — случайная величина, имеющая стандартно нормальное распределение. Его математическое ожидание m(t) равно
- + 1
- t — 1
- — 1
- t + 1
Имеется система масcового обслуживания с неограниченной очередью, n — число каналов, l — интенсивность потока заявок, m — интенсивность потока обслуживания, r — загрузка системы, pn — вероятность того, что заняты все каналы и нет очереди; тогда абсолютная пропускная способность
- A = r
- A = m
- A = l
- A = l + m
Связь между абсолютной A и относительной пропускной способностью a системы, где l — интенсивность потока заявок, выражается соотношением
В одноканальной системе с ограниченной очередью длиной m, интенсивностью потока заявок l, интенсивностью потока обслуживания m, загрузкой системы r и вероятностью p0 — того, что система свободна, и r — среднее число заявок в очереди показатели эффективности работы системы массового обслуживания таковы: относительная пропускная способность
- a =
- a = 1 —
- a = 1 — rm+1p0
- a = rm+1p0
Поток является простейшим, если он обладает свойствами: 1) стационарность; 2) непрерывность; 3) ординарность; 4) дискретность; 5) стохастичность; 6) отсутствие последействия
- 2, 4, 6
- 3, 4, 5
- 1, 3, 6
- 1, 2, 3
В одноканальной системе с отказами, интенсивностью m потока обслуживания и l — потока заявок предельные вероятности состояний таковы
- ;
- ;
- ;
- ;
Вероятность потерь по времени системы с отказами, где t3 — отрезок времени, когда система была полностью занята, за время наблюдения t, есть
В многоканальной системе массового обслуживания n каналов, длина очереди ограничена величиной m; загрузка системы — r; вероятность того, что система свободна, — p0; l и m соответственно интенсивности потока заявок и потока обслуживания. Среднее число заявок в системе
Случайный процесс называется гауссовским, если все его конечномерные распределения являются
- биномиальными
- нормальными
- распределениями Эрланга
- распределениями Пуассона
Имеется система масcового обслуживания с неограниченной очередью, n — число каналов, l — интенсивность потока заявок, m — интенсивность потока обслуживания, r — загрузка системы, pn — вероятность того, что заняты все каналы и нет очереди; тогда вероятность отказа
- Pотк = Pn
- Pотк =
- Pотк =
- Pотк = 0
Среднее число заявок, которое может обслужить система массового обслуживания, есть
- интенсивность потока заявок
- абсолютная пропускная способность
- интенсивность потока обслуживания
- относительная пропускная способность
Имеется N наблюдений одноканальной системы с неограниченной очередью, ui — число обслуженных требований, ui — число поступивших требований, — общее время, когда система свободна за время наблюдения t, i — номер наблюдения; тогда оценка интенсивности потока обслуживания
Множество возможных значений случайного процесса называется
- законом распределения
- фазовым пространством
- конечномерным распределением
- пространством элементарных событий
Дисперсия времени между соседними событиями простейшего потока с параметром l равна
- l2
- l
Среднее время между соседними событиями простейшего потока с параметром l равно
- l2
- l
Производительность канала системы массового обслуживания M и среднее время обслуживания MTобсл. связаны соотношением
- MTобсл. = m
- MTобсл. =
- MTобсл. = e-m
- MTобсл. = ln/u
В многоканальной системе массового обслуживания n каналов, длина очереди ограничена величиной m; загрузка системы — r; вероятность того, что система свободна, — p0; l и m соответственно интенсивности потока заявок и потока обслуживания. Абсолютная пропускная способность системы A равна
В одноканальной системе с отказами, интенсивностью m потока обслуживания и l — потока заявок показатели эффективности работы системы массового обслуживания таковы. Вероятность отказа Pотк
Если поток — простейший с интенсивностью l, то среднее число событий, наступающих за время t, вычисляется по формуле
- MX(t) =
- MX(t) = e-lt
- MX(t) =
- MX(t) = l × t
Имеется система масcового обслуживания с неограниченной очередью, n — число каналов, l — интенсивность потока заявок, m — интенсивность потока обслуживания, r — загрузка системы, pn — вероятность того, что заняты все каналы и нет очереди; тогда среднее время ожидания в очереди
Если имеется одноканальная система с ограниченной очередью длиной m, интенсивностью потока заявок l, интенсивностью потока обслуживания m, то ей соответствует размеченный граф состояний
Случайная последовательность — это случайный процесс
- со временем на конечном отрезке
- с дискретным временем
- с независимыми значениями
- с непрерывным временем
Наибольший средний выигрыш в управляемом марковском процессе достигается на стратегии
- оптимальной
- принятой
- допустимой
- наилучшей
Если X(t) — случайный процесс с дискретным временем, то его дисперсия есть неотрицательная
- последовательность чисел
- случайная величина
- последовательность функций
- детерминированная величина
Имеется одно наблюдение одноканальной системы с неограниченной очередью: t0 — общее время, когда система свободна, (0, t) — отрезок времени наблюдения, u — число обслуженных требований, а u — число поступивших требований, n — начальное число требований; тогда оценка интенсивности потока обслуживания
Дифференциальные уравнения Колмогорова для вероятностей состояний системы соответствуют графу состояний
Если X(t) — случайный процесс с непрерывным временем, то его дисперсия есть
- случайная величина
- постоянная функция
- неотрицательная числовая функция
- непрерывная функция
При решении задач оптимального линейного прогнозирования считают известной, по крайней мере,
- конечномерные распределения
- ковариационную функцию
- траектории процессов
- математическое ожидание и дисперсию
В одноканальной системе с ограниченной очередью длиной m, интенсивностью потока заявок l, интенсивностью потока обслуживания m, загрузкой системы r и вероятностью p0 — того, что система свободна, и r — среднее число заявок в очереди показатели эффективности работы системы массового обслуживания таковы: абсолютная пропускная способность
- A = l(1 — rm + 1p0)
- A = lrm + 1p0
- A = (1 — rm + 1p0)
- A = rm + 1p0
Имеется система масcового обслуживания с неограниченной очередью, n — число каналов, l — интенсивность потока заявок, m — интенсивность потока обслуживания, r — загрузка системы, pn — вероятность того, что заняты все каналы и нет очереди; тогда среднее число занятых каналов
- z = r
- z = mpn
- z = lpn
Простейший поток является
- потоком Бернулли
- биномиальным
- пуассоновским
- гауссовским
Ковариационная функция B(t) стационарного случайного процесса при t = 0 равна
- периодической функции
- нулю
- постоянной величине
- дисперсии этого процесса
В многоканальной системе массового обслуживания n каналов, длина очереди ограничена величиной m; загрузка системы — r; вероятность того, что система свободна, — p0; l и m соответственно интенсивности потока заявок и потока обслуживания. Относительная пропускная способность системы a равна
Случайным процессом X(t) называется процесс, значение которого при любом фиксированном t = t0 является
- постоянной функцией
- непрерывной функцией
- случайной величиной
- числом
Имеется система с отказами и n каналами, интенсивностью потока заявок l, интенсивностью потока обслуживания m, загрузкой системы r, средним числом заявок в очереди r и вероятностью того, что система свободна p0, тогда показатели эффективности работы системы таковы: абсолютная пропускная способность
Имеется система масового обслуживания с неограниченной очередью, n — число каналов, l — интенсивность потока заявок, m — интенсивность потока обслуживания, r — загрузка системы, pn — вероятность того, что заняты все каналы и нет очереди; тогда среднее число заявок в системе
Марковский случайный процесс обладает следующим свойством:
- его конечномерные распределения нормальны
- это процесс с дискретным временем
- это процесс с независимыми значениями
- при известном настоящем его будущее не зависит от прошлого