ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

المتغيرات العشوائية والتوزيعات الاحتمالية

3216   12   23   0.0 ( 0 )
 تاريخ النشر 2019
  مجال البحث الاحصاء الرياضي
والبحث باللغة العربية
 تمت اﻹضافة من قبل Shamra Editor




اسأل ChatGPT حول البحث

المتغير العشوائي المتغير العشوائي المتقطع (المنفصل) دالة الكتلة الاحتمالية للمتغير العشوائي المتقطع التوقع (المتوسط) للمتغير العشوائي المتقطع التباين للمتغير العشوائي محاولة بيرونللي وتوزيع بيرنوللي التوزيع ذي الحدين المتغير العشوائي المستمر (المتصل) دالة الكثافة الاحتمالية للمتغير العشوائي المستمر التوزيع الطبيعي التوزيع الطبيعي المعياري

المراجع المستخدمة
ﻻ يوجد مراجع
قيم البحث

اقرأ أيضاً

نقدم في هذا البحث المتغيرات العشوائية النيتروسوفيكية و التي هي عبارة عن تعميم للمتغيرات العشوائية الكلاسيكية و التي حصلنا عليها من تطبيق منطق النيتروسوفيك ( و هو منطق جديد غير كلاسيكي تم تأسيسه من قبل الفيلسوف و الرياضي الأميركي فلورنتن سمارانداكه Florentin Smarandache الذي قدمه كتعميم للمنطق الضبابي و خاصة المنطق الضبابي الحدسي ) على المتغيرات العشوائية الكلاسيكية .
الغاية من هذا البحث هو دراسة وإنشاء أنموذج رياضي عشوائي بالاعتماد على أحد مصادر الطاقة المتجددة (الرياح). إن مسألة إيجاد القيم المثلى لمتغيرات الانموذج الرياضي الخاضع لشروط عشوائية, هي واحدة من المسائل الرياضية العشوائية و التي يتطلب حلها بالحالة العامة طرق عشوائية خاصة.
التصنيف العاطفي هو مهمة ربط النص تلقائيا بمشاعر بشرية.عادة ما يتم تعلم النماذج من أحدث النماذج باستخدام كورسا المشروح أو الاعتماد على المعجم العاطفي المصنوعة يدويا.نقدم نموذج تصنيف العاطفة لا يتطلب أن تكون كوربوس مشروحة كبيرة تنافسية.نقوم بتجربة نماذ ج اللغة المسبقة مسبقا في كل من طلقة صفرية وعدد قليل من التكوين.نبني العديد من هذه النماذج ونظرا لهم بأنها متحيزة، صاخبة صاخبة، أدائها الفردي ضعيف.نحن نكمل تنبؤات هذه النماذج باستخدام طريقة بايزي تطورت أصلا لشرائيات النمذجة الجماعية.بعد ذلك، نظهر أن النظام الناتج يؤدي أفضل من أقوى النموذج الفردي.أخيرا، نظهر أنه عند التدريب على عدد قليل من البيانات المسمى، تتفوق أنظمتنا النماذج الخاضعة للإشراف بالكامل.
في حين أن حل مشاكل كلمة الرياضيات تلقائيا تلقى اهتماما كبيرا في مجتمع NLP، فقد عالجت القليل من الأعمال مشاكل كلمة الاحتمالية على وجه التحديد.في هذه الورقة، نحن نوظف وتحليل النماذج العصبية المختلفة للإجابة على مشاكل هذه الكلمة.في نهج من خطوتين، يتم تع يين نص المشكلة أولا إلى تمثيل رسمي في لغة إعلانية باستخدام نموذج تسلسل إلى تسلسل، ثم يتم تنفيذ التمثيل الناتج باستخدام نظام برمجة احتمالية لتوفير الإجابة.يشتمل طرازنا الأفضل الأداء على تمثيلات الكلمات العامة في مجال العمل العام الذي تم تصويره باستخدام التعلم عبر مجموعة بيانات داخل المجال الأخرى.ونحن نطبق أيضا النماذج الطرفية إلى هذه المهمة، والتي تبرز أهمية النهج من خطوتين في الحصول على حلول صحيحة لمشاكل الاحتمال.
نقوم في هذا البحث بإيجاد قانون الأعداد الكبيرة للدوال العشوائية المحدبة – المقعرة المغلقة و نعمِّم بعض النتائج المتعلقة بالدوال نصف المستمرة من الأدنى ذات المتحول الواحد إلى نتائج مشابهة تخص دوال محدبة – مقعرة بمتحولين و ذلك باستخدام الدوال القرينة ا لمحدبة لدالة محدبة – مقعرة و تقارب موسكو فوق /تحت البياني.

الأسئلة المقترحة

التعليقات
جاري جلب التعليقات جاري جلب التعليقات
سجل دخول لتتمكن من متابعة معايير البحث التي قمت باختيارها
mircosoft-partner

هل ترغب بارسال اشعارات عن اخر التحديثات في شمرا-اكاديميا