δ函数在数学建模中的简单应用

讨论了占函数在数学建模中的简单应用,即利用凸函数和测度论,给出一种形式上的离散型随机变量的分布密度函数和点密度表达式,并给出其实际应用的一个例子。     

分布函数充要条件的另一种证明

对函数F(x)为分布函数的充要条件进行了证明:必要性的证明直接采用概率论中传统的证法;而充分性的证明则从随机变量特征函数φ(t)出发,利用特征函数的充要条件来证明分布函数F(x)的充分条件,从而避开了用实变函数中的测度理论证明充分性的传统证法。为分布函数充分条件的证明提供了一种比较简单和实用的证明方法。     

DC/DC中随机PWM的功率谱分析

推导了在斩波电路中采用随机脉冲位置(RPP)策略和随机载波频率(RCF)策略开关函数的功率谱密度(PSD)解析表达式。通过引入随机变量的特征函数,详细讨论了随机变量的分布对PSD的影响,为随机脉宽调制技术的设计提供了有效途径,仿真分析和实验结果的对照验证了表达式的正确性。     

二维连续型随机变量函数的分布的线积分算法

本文给出用线积分计算二维连续型随机变量(X,Y)函数的概率密度的一般公式。与通常方法相比,具有方法简单、计算量少的优点。     

条件随机变量与条件数据融合

本文讨论基于条件事件代数系统上的条件随机变量的表示问题,并给出了在多个信息源提供的不同类型的条件数据时之统一表示方法,以及利用条件随机变量分布函数性质,对所得数据进行关联等。     

基于非概率理论的混合不确定性结构可靠性分析方法

摘要: 针对不确定性结构可靠性分析中的输入变量分布参数具有不确定性和输入变量为区间模型的混合不确定性结构展开研究。考虑可用信息最少的情况,将分布参数的不确定性描述为区间模型。通过等概率转换方法将随机变量与其分布参数进行分离,使问题转化为随机与区间变量混合的可靠性问题,建立了混合不确定性问题的可靠性分析模型。基于非概率可靠性理论,建立混合不确定结构分析模型的二级极限状态函数并结合Kriging代理模型建立了高效的求解方法。此外,将所建立的混合不确定模型应用于飞行器结构的不确定性分析中,验证所建模型的合理性和所提方法的高效性和准确性。     

用非概率理论分析混合不确定性结构的可靠性

针对不确定性结构可靠性分析中的输入变量分布参数具有不确定性和输入变量为区间模型的混合不确定性结构展开研究。考虑到可用信息最少的情况,将分布参数的不确定性描述为区间模型。通过等概率转换方法将随机变量与其分布参数进行分离,使问题转化为随机与区间变量混合的可靠性问题,建立了混合不确定性问题的可靠性分析模型。基于非概率可靠性理论,建立混合不确定结构分析模型的二级极限状态函数并结合Kriging代理模型建立了高效的求解方法。将所建立的混合不确定模型应用于飞行器结构的不确定性分析中,验证了所建模型的合理性和所提方法的高效性和准确性。     

几个小样本检验统计量的研究

证明了n个相互独立的且服从(0,1)均匀分布的随机变量的乘积X服从定义的P(n)分布,并证明了Y=-lnX服从Gamma(n,1)分布。利用此结论提出了对非正态总体的小样本参数检验的理论和方法,讨论了指数分布、威布尔分布和艾分布的小样本检验问题。     

四参数寿命分布S(α,β,λ,μ)

本文提出一个具有密度函数 (α>0,β≠0,λ>0,μ≥0)的四参数寿命分布S(α,β,λ,μ),然后证明了它的一些基本性质,据形状参数对(α,β)的不同取值,找出了失效率λ(t)关于时间t的五种变化规律:不变;递减;递增;先增后减;先减后增,并显示出不变失效率是其余四种失效率当(α,β)→(1,1)时的极限。     

关于拉普拉斯函数的近似解法问题

服从正态分布律的随机变量落在给定区间内的概率,通常用拉普拉斯函数随机变量X落在区间(α,β)内的概率来表示,即式中σ-均方差;m-数学期望。利用变数变换:令则(1)式变为:从(2)式中看出,e~(-t)~2的原函数不是初等函数,因此(2)式不能按定义直接求出。为了要求出概率P(α相似文献   

Quadratic forms in spherical random variables: Generalized noncentral x2 distribution

Let X denote a random vector with a spherically symmetric distribution. The density of U = X'X, called a “generalized chi-square,” is derived for the noncentral case, when μ = E(X) ≠ 0. Explicit series representations are found in certain special cases including the “generalized spherical gamma,” the “generalized” Laplace and the Pearson type VII distributions. A simple geometrical representation of U is shown to be useful in generating random U variates. Expressions for moments and characteristic functions are also given. These densities occur in offset hitting probabilities.     

On some stochastic inequalities involving minimum of random variables

Let X_i be independent IFR random variables and let Y_i be independent exponential random variables such that E[X_i]=E[Y_i] for all i=1, 2, ? n. Then it is well known that E[min (X_i)] ≥E[min (X_i)]. Nevertheless, for 1≤i≤n exponentially distributed X_i's and for a decreasing convex function ?(.). it is shown that .     

具有正交(g,f)-因子分解的子图

设G是一个图 ,g (x)和f (x)是定义在V (G)上的整数值函数 ,且对任意的x∈V (G) ,设g (x)≤f (x) ,H是G的一个子图 ,F ={F1,F2 ,… ,Ft}是G的一个因子分解 ,如果对任意的 1≤i≤t,|E (H)∩E (Fi) |=1 ,则称F与H正交。闫桂英和潘教峰在文 [3]中提出如下猜想 :设G是一个 (mg+k,mf-k) -图 ,1≤k相似文献   

A characterization of the wald distribution

Suppose X is a random variable having an absolutely continuous distribution function F(x). We assume that F(x) has the Wald distribution. A relation between the probability density function of X⁻¹ with that of X is used to characterize the Wald distribution.     

The NBUL class of life distribution and replacement policy comparisons

Let X and X_τ denote the lifetime and the residual life at age τ of a system, respectively. X is said to be a NBUL random variable if X_τ is smaller than X in Laplace order, i.e., X_τ ≤_L X. We obtain some characterizations for this class of life distribution by means of the lifetime of a series system and the residual life at random time. We also discuss preservation properties for this class of life distribution under shock models. Finally, under the assumption that the lifetimes have the NBUL property, we make stochastic comparisons between some basic replacement policies. © 2001 John Wiley & Sons, Inc. Naval Research Logistics 48: 578–591, 2001.     

Life distribution analysis based on Lévy subordinators for degradation with random jumps

For a component or a system subject to stochastic degradation with sporadic jumps that occur at random times and have random sizes, we propose to model the cumulative degradation with random jumps using a single stochastic process based on the characteristics of Lévy subordinators, the class of nondecreasing Lévy processes. Based on the inverse Fourier transform, we derive a new closed‐form reliability function and probability density function for lifetime, represented by Lévy measures. The reliability function derived using the traditional convolution approach for common stochastic models such as gamma degradation process with random jumps, is revealed to be a special case of our general model. Numerical experiments are used to demonstrate that our model performs well for different applications, when compared with the traditional convolution method. More importantly, it is a general and useful tool for life distribution analysis of stochastic degradation with random jumps in multidimensional cases. © 2015 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 62: 483–492, 2015     

A note on randomly evolving hazard rate functions

Let τ be a finite stopping time with random hazard rate function (λ_t:t ≥ 0). We prove that στ λ_t dt is exponentially distributed with mean 1.     

kittel型反铁电相变的自由能

根据kittel型反铁电相变对称性的变化 ,选择轴矢量 R作为序参量是合适的。由Landau理论 ,相变温度附近的自由能F就可以写成 R幂级数展开的形式。令 F R=0 ,可得到关于序参量的方程 ,从而获得相变温度与自由能的关系