NA样本下基于递推型核估计的概率密度函数的经验似然推断(英文)

在NA样本下, 本文研究了基于递推型估计的概率密度函数的置信区间的构造, 证明了分块经验似然比统计量的极限分布为χ~2分布, 并利用此结果构造了概率密度函数的经验似然置信区间.     

突扩湍流气粒流动两相脉动速度关联和颗粒速度概率密度分布的实验研究

本文用PDPA对突扩气粒两相流动中的两相脉动速度关联进行了测量,得到了30和50微米颗粒的两相脉动速度关联,其空间分布和气体及颗粒的雷诺应力分布一致．同时发现,气粒两相速度概率密度分布并不都是高斯分布。     

湍流燃烧中的概率密度函数方法

用求解速度和化学热力学参数联合概率密度函数(pdf)输运方程的方法,计算湍流燃烧问题时,湍流输运和化学反应等过程可以精确计算,无须模拟。它还可以提供比统计矩模型方法更多的信息,因此是一个很有潜力的方法。本文给出了湍流燃烧概率密度函数的输运方程,扼要地介绍了目前应用较多的随机过程模型,以及求解概率密度函数方程的Monte Carlo算法。最后引用两个例子说明概率密度函数方法的优越性。      

基于概率判断函数的分类探讨——以玻璃分类为例

分类问题在基因、化学、地质等领域都有着广泛的应用,在数据满足正态分布的前提下,利用一元正态分布函数的概率密度函数比值构造概率判断函数,建立数学模型,在默认阈值为α=0.5的前提下,对未知类型进行判断,并通过不同阈值下的正负谬误做误差估计,确定最优的阈值.以高钾类、铅钡类玻璃的风化、无风化四种数据为研究对象,利用概率判断函数对模型进行验证.结果表明,模型能准确的对待测的高钾类、铅钡类样本进行分类.在误差分析方面,通过改变阈值进行灵敏度分析,对于高钾类、铅钡类无风化问题,当阈值α=0.65时,误差最小.