Y = a ± b X,
где a и b - постоянные коэффициенты
Распределение Вейбулла
Вей́булла в теории вероятностей — двухпараметрическое семейство абсолютно непрерывных распределений. Названо в честь Валодди Вейбулла, детально охарактеризовавшего его в 1951, хотя впервые его определил Фреше в 1927, а применено оно было ещё в 1933 для аспределен́ ие Вей́ булла в теории вероятностей — двухпараметрическое семейство абсолютно непрерывных распределений. Названо в честь Валодди Вейбулла, детально охарактеризовавшего его в 1951, хотя впервые его определил Фреше в 1927, а применено оно было ещё в 1933 для
Тогда говорят, что имеет распределение Вейбулла. Пишут: . Если величину X принять за наработку до отказа, тогда получается распределение, в котором интенсивность отказов пропорциональна времени. Тогда:k < 1 показывает, что интенсивность отказов уменьшается со временем k = 1 показывает, что интенсивность отказов не меняется со временем k > 1 показывает, что интенсивность отказов увеличивается со временем В материаловедении коэффициент k известен как модуль Вейбулла. Тогда говорят, что имеет распределение Вейбулла. Пишут: . Если величину X принять за наработку до отказа, тогда получается распределение, в котором интенсивность отказов пропорциональна времени. Тогда:k < 1 показывает, что интенсивность отказов уменьшается со временем k = 1 показывает, что интенсивность отказов не меняется со временем k > 1 показывает, что интенсивность отказов увеличивается со временем В материаловедении коэффициент k известен как модуль Вейбулла.
В прогнозировании погоды Для описания распределения скорости ветра как распределения, обычно совпадающего с Соответствие функции распределения Вейбулла выпавшей за один день годовой норме дождейраспределением Вейбулла в ветроэнергетике В радиолокационных системах для моделирования дисперсии уровня принимаемого сигналов, создаваемой некоторыми типами клаттеров В моделировании замирания сигнала в беспроводных коммуникациях В прогнозировании технологических изменений В гидрологии распределение Вейбулла применимо к экстремальным событиям, таким как выпадение годовой нормыдождей за день или разливу реки. На рисунке показано такое соответствие, а также 90 % доверительный интервал, основанный на биномиальном распределении. В описании размера частиц, полученных путём размельчения, помола или дробления Из-за доступности используется в электронных таблицах, когда основное поведение в действительности лучше описывается распределением Эрланга
Число Рэлея ( ) — безразмерное число, определяющее поведение жидкости под воздействием градиента температуры
и возникают конвективные потоки. [1][2] Возникает бифуркация в динамике жидкости (вилочная бифуркация). Критическое значение числа Рэлея является точкой бифуркации для динамики жидкости. Число Рэлея можно записать как произведение чисел Грасгофа и Прандтля: Данный критерий подобия назван в честь Дж. Стретта (Рэлея).
Do'stlaringiz bilan baham: |