Эргодические свойства линейных процессов в задачах математического моделирования и статистического анализа случайных сигналов

С использованием метода характеристических функций обоснована эргодичность стационарной в узком смысле линейной случайной последовательности с безгранично делимым порождающим процессом относительно математического ожидания, корреляционной функции, характеристической функции и функции распределения....

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Datum:2010
Hauptverfasser: Фриз, М.Е., Щербак, Л.Н.
Format: Artikel
Sprache:Russian
Veröffentlicht: Інститут проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України 2010
Schlagworte:
Online Zugang:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/12791
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Zitieren:Эргодические свойства линейных процессов в задачах математического моделирования и статистического анализа случайных сигналов / М.Е. Фриз, Л.Н. Щербак // Электронное моделирование. — 2010. — Т. 32, № 1. — С. 3-14. — Бібліогр.: 26 назв. — рос.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Beschreibung
Zusammenfassung:С использованием метода характеристических функций обоснована эргодичность стационарной в узком смысле линейной случайной последовательности с безгранично делимым порождающим процессом относительно математического ожидания, корреляционной функции, характеристической функции и функции распределения. З використанням методу характеристичних функцій обґрунтовано ергодичність стаціонарної у вузькому розумінні лінійної випадкової послідовності з безмежно подільним породжуючим процесом відносно математичного сподівання, кореляційної функції, характеристичної функції та функції розподілу. Using a characteristic function method the ergodicity with respect to mathematical expectation, correlation function, characteristic function and distribution function of strongly stationary linear random sequence driven by infinitely divisible innovations has been proven.
ISSN:0204-3572