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  • 简介:考虑生物生长过程中受到的不可预知的跳跃性的环境扰动,运用一类非高斯噪声建立了随机的基因转录调控系统.利用MonteCarlo法得到了系统的稳态概率密度函数,研究了非高斯噪声的各个参数对蛋白质浓度的影响,发现噪声强度不能够诱导基因开关,而稳定为基因开关的控制参量.进一步研究了非高斯噪声作用下系统从一个态跃迁到另一个态的平均首通时间(MFPT),并讨论了各个参数不同的作用机理

  • 标签: 非高斯噪声 基因转录调控系统 稳态概率密度 平均首通时间
  • 简介:摘要本文设计了一个信道模拟器,用来模拟高斯噪声信道。整个系统采用DSP(数字信号处理器)作为核心处理器,另外加上A/D、D/A完成信号采集及数字加噪,输入信号经A/D数字化后,在DSP内叠加噪声,然后叠加有噪声的数字信号经D/A输出模拟信号,完成加噪过程。高斯噪声随机数由软件在DSP内部产生。输出信噪比可调,可以通过外接键盘进行设置。通过测试,该信道模拟器能够实时模拟高斯噪声信道,完成加噪。

  • 标签: 信道模拟器 高斯白噪声 DSP
  • 简介:研究了非高斯列维噪声作用下非线性系统的渐近线性化方法和Lyapunov指数.利用渐近线性化方法将非线性系统线性化,通过系统的响应轨迹验证了该方法的有效性.通过广义的伊藤法则公式,推导出了列维噪声驱动下Lyapunov指数的一般表达式.给出当参数变化时,非线性系统的随机稳定性分析.

  • 标签: 非高斯列维噪声 渐近线性化 LYAPUNOV指数 随机微分方程
  • 简介:熵在描述随机系统的演变、不稳定性、无序性或混乱程度以及信息传递方面起着重要的作用.本文对非高斯噪声驱动的一类耗散动力系统的信息熵演化进行了研究,文中通过线性变换的方法简化了所研究系统的FPK方程,然后根据Shannon信息熵定义推导出了该耗散动力系统随时间演化信息熵的精确表达式,最后分析了非高斯噪声和系统耗散参数对系统信息熵的影响.

  • 标签: 信息熵 非高斯噪声 耗散动力系统 Fokker—Planck方程
  • 简介:应用随机平均法研究了高斯噪声激励下含有分数阶阻尼项的Duffing-VanderPol系统的稳态响应.首先应用基于广义谐和函数的随机平均法得到系统关于幅值的平均伊藤微分方程并建立相应的平稳FPK方程,求解该平稳FPK方程的近似理论解得到系统幅值的稳态概率密度.分析幅值、位移和速度的稳态概率密度探究分数阶阻尼项以及其它参数对系统稳态响应的影响.发现降低分数阶的阶数可以增强系统的响应而增大分数阶的系数可以减弱系统响应.最后对原系统进行MonteCarlo数值模拟验证近似理论解的有效性.

  • 标签: 响应 分数阶 Duffing-Van der POL 高斯白噪声
  • 简介:曾任《新华日报》总编辑、江苏省出版局局长的高斯,是我的老领导,我尊他为师,而他以朋友待我。在将近半个世纪的交往中,他高尚的人格使我感佩。我与高斯的交往开始于“文革”前期一个特殊的场合。1968年4月我被分配到新华日报社工作。不久,报社军管小组召集了一次会议,与会的有各个部门推出的代表。我受评论组的委托,

  • 标签: 高斯 《新华日报》 1968年 “文革” 总编辑 江苏省
  • 简介:德国著名大科学家高斯(1777-1855)出生在一个贫穷的家庭。高斯在还不会说话时就自己学计算,在他三岁时,有一天晚上他看着父亲在算工钱时,还纠正了父亲计算的错误呢。高斯长大后成了当时最杰出的天文学家、数学家。他在物理的电磁学方面也有所贡献,现在电磁学的一个单位就是用他的名字命名的。数学家们则称呼他为“数学王子”。

  • 标签: 高斯 故事 数学家 天文学家 电磁学 科学家
  • 简介:高斯(Gauss1777~1855年),1777年4月30日出生于德国中北部。德国著名数学家、物理学家、天文学家。高斯被认为是最重要的数学家,有数学王子的美誉,并被誉为历史上伟大的数学家之一,

  • 标签: 数学家 高斯 王子 物理学家 天文学家
  • 简介:  高斯是德国著名数学家、物理学家和天文学家.他生于贫寒家庭,从小就显示出非凡的数学才能,最喜欢的游戏就是解题,常用煤块和粉笔在墙上不停地算.据说他3岁时纠正过父亲账单中的计算错误,令父亲大为叹服,奖给儿子一枚小硬币,一直被他珍藏.……

  • 标签: 数学王子 王子高斯
  • 简介:  高斯是德国著名数学家、物理学家和天文学家.他生于贫寒家庭,从小就显示出非凡的数学才能,最喜欢的游戏就是解题,常用煤块和粉笔在墙上不停地算.据说他3岁时纠正过父亲账单中的计算错误,令父亲大为叹服,奖给儿子一枚小硬币,一直被他珍藏.……

  • 标签: 数学王子 王子高斯
  • 简介:针对随机时滞和异步相关噪声情况下的状态估计问题,提出了一种改进的高斯滤波算法(GF),并给出了其适用于高维系统的实现形式—随机时滞和异步相关容积卡尔曼滤波器(CKF-RDCN)。首先,通过满足Bernoulli分布的互不相关随机序列,来描述系统观测数据中可能存在的随机时滞现象,将量测噪声作为状态变量用以实现对观测时滞后验概率密度的估计。其次,利用一阶斯特林插值公式来近似估计,由于过程噪声和量测噪声异步相关,而导致的含有随机变量的多维积分问题。最后,依据三阶球径容积法则,给出了CKF-RDCN滤波算法的详细设计。此外,经典GF算法是所提出的改进GF算法的特例,其作为一个通用的非线性滤波算法框架,根据不同的后验概率密度估计方法,可以有不同的实现形式。仿真结果表明,相比于扩展卡尔曼滤波算法(EKF)以及容积卡尔曼滤波算法(CKF),CKF-RDCN在解决含有观测时滞和相关噪声系统的状态估计问题时,具有更高的精度和更好的数值稳定性。

  • 标签: 非线性滤波 高斯滤波 随机时滞 相关噪声 容积卡尔曼滤波
  • 简介:高斯是德国一位著名的数学家。有一天,高斯出门办事。经过一个酒店门口,他看到酒店的老板正在严厉地训斥一个伙计,并说要重重地处罚他。原来这个伙计是一名端菜的服务员,在端菜时不小心打翻了几样莱。

  • 标签: 高斯 数学家 服务员 酒店 老板
  • 简介:高斯是德国19世纪著名的数学家、物理学家。他不到20岁时,在许多学科上就已取得了不小的成就。对于高斯接二连三的成功,邻居的几个小伙子很不服气,决心要为难他一下。小伙子们聚到一起冥思苦想,终于想出了一道难题。他们用一根细棉

  • 标签: 高斯 物理学家 数学家 棉线 难题 德国
  • 简介:1+2+3+4+…+99+100-(100+1)×50=5050同学们你们还记得这道题吗?它是著名数学家高斯小时候做的。当年小高斯遇到的算式加数的个数是双数正好能配成对儿。如果加数的个数不是双数?怎么办?让我来教你几招吧。

  • 标签: 合作探究 解题方法 小学 数学 四则运算
  • 简介:摘要本文给出了一个整形系统的设计实例,简化了高斯光束整形系统的光学设计;解释了高斯光束的形成原理;利用Zemax编写计算了坐标变换的ZPL宏指令;通过非球面透镜实验,证实了高斯光束的整形变化。仿真设计结果表明,输出光斑的光强均匀度高、能量损耗小、符合使用标准。且方法易于操作、计算简单、具有较高的实用价值。

  • 标签: 光束整形 高斯光束 平顶光束
  • 简介:高斯(1777—1855)是一位伟大的数学家。他上学后不久,有一次老师布置了一道数学练习题:“把从1到100的自然数加起来,和是多少?”小高斯立刻算出结果为5050,这使得老师非常吃惊。那么,小高斯是采用什么办法来巧妙地进行计算的呢?我们先来看看下面一道简单的题目。

  • 标签: 高斯 巧算 数学练习题 数学家 自然数 老师
  • 简介:高斯出生在一个贫穷的家庭。他八岁时进入乡村小学读书。教数学的老师是一个从城里来的人,觉得在一个穷乡僻壤教几个小猢狲(husun)读书,真是大材小用。而他又有些偏见:穷人的孩子天生都是笨蛋,教这些蠢笨的孩子念书不必认真,如果有机会还应该处罚他们,使自己在这枯燥的生活里添一些乐趣。

  • 标签: 高斯 故事 计数 乡村小学 读书 孩子
  • 简介:在数学史中,有这样一个脍炙人口的故事:高斯在少年时做一道算术题:1+2+3+4+…+97+98+99+100=?这下可难倒了刚学数学的小朋友们,他们按照题目的要求,正把数字一个一个地相加.可这时,却传来了高斯的声音:“老师,我已经算好了!”

  • 标签: 高斯 求和 数学史 算术
  • 简介:高斯是17世纪德国的伟大数学家。高斯从小就是在困苦的环境中锻炼和成长起来的。他们的父亲是一个勤劳的装水管的工人,母亲是一个石匠的女儿,没有什么文化。高斯是他的独生儿子,他们对高斯非常宠爱。由于高斯父亲的收入菲薄,一家三口不得不省吃俭用,精打细算地过着日子。小高斯很懂事,从不随便向爸妈要钱,从小就养成俭朴的习惯。

  • 标签: 高斯 萝卜 17世纪 数学家 父亲
  • 简介:高斯函数作为高中数学的一个新元素,与其他数学知识和谐相处、交相辉映,正成为知识交汇的一个新支点。本文从研究基本初等函数的一般思路出发,不断挖掘它的生长点,从定义到性质.再到它与函数、方程、不等式以及实际问题的交汇。一、“高斯函数”的定义及其简介18世纪,函数y=[x]被“数学王子”高斯采用,因此得名为高斯函数,结合定义的表述,人们也称之为“取整函数”,有时候人们因为它的图像由一些高低不同的水平线段组成,形状上像个阶梯.通常又被称为“阶梯函数”。

  • 标签: 高斯函数 高中数学 数学知识 和谐相处 初等函数 18世纪