Непрерывная случайная

"Основными параметрами умножительных диодов являю то, непрерывная рассеиваемая СВЧ-мощность Р• to ^?*??? 10 Вт) и предельная частота /пред (до ^/и ivnm. ^но.да * мощность какой-либо (третьей или восьмой) гармоники в заданном режиме. Для умножительных диодов с эффектом накопления заряда указывают также время выключения Гвыкл (не более 01-1 неI и эф фективное время жизни неравновесных носителем т (не менее 1U

СВЧ мощность Р — максимально допустимая непрерывная рассеиваемая

Непрерывная рассеиваемая СВЧ мощность: при 298 К

Непрерывная рассеиваемая СВЧ мощность: при 343 К

Непрерывная рассеиваемая мошность при температуре:

Непрерывная рассеиваемая СВЧ мощность при температуре от 213 до 373 К для Д405Б, Д405БП.....5 мВт

Непрерывная рассеиваемая СВЧ мощность при кратковременном воздействии (не более 2 ч) при температуре от 213 до 373 К..............30 мВт

Непрерывная рассеиваемая СВЧ мощность при температуре от 213 до 373 К .............30 мВт

Непрерывная рассеиваемая СВЧ мощность при температуре от 213 до 343 К..........6 мВт

Непрерывная рассеиваемая СВЧ мощность при кратковременном воздействии (не более 5 мин), при температуре от 213 до 358 К.........30 мВт

Непрерывная рассеиваемая СВЧ мощность при температуре от 213 до 358 К............20 мВт

6.10 (О). Непрерывная случайная величина X имеет график плотности вероятности р(х) треугольного вида ( 1.6.3). Параметр а — заданное число, величина А

6.21 (Р). Непрерывная случайная величина X равномерно распределена на полуотрезке а<х^Ь. Вычислите среднее значение т\=х, средний квадрат т2=х2 и дис-

Эта проблема решается при использовании цифровых методов. В цифровых системах путем квантования осуществляется переход от непрерывных случайных величин к случайным цифровым символам. При этом непрерывная случайная величина квантуется. Величина кванта определяет абсолютную погрешность, а количество квантов — относительную погрешность. Сообщения образуются за счет сочетания цифровых символов. Таким образом, при цифровом отображении случайной функции полезная информация закладывается не в величину параметра сигнала, а в факт его наличия или отсутствия.

Если непрерывная случайная функция X(t) стационарна, продолжительность ее реализации значительно больше интервала квантования по времени, заданы среднеквадратичная погрешность приближения и автокорреляционная функция R*x(t), то имеется возможность определения интервала квантования по времени.

Поскольку на этом участке непрерывная случайная величина в результате нелинейного преобразования превращается в дискретную, плотность вероятности последней может быть представлена с помощью б-функции, умноженной на константу, равную вероятности указанного события.

Функция распределения дискретной случайной величины увеличивается скачками при возрастании аргумента в точках возможных значений случайной величины. На 7.7 в качестве случайной величины принято число поездов, одновременно находящихся в фидерной или подстанцирнной зоне; максимально;возможное число их равно пяти. Непрерывная случайная величина, например тока подстанции, имеет непрерывную возрастающую функцию распределения. На 7.8, а функция F (/) отлична от нуля и при / < О, что наблюдается при рекуперации. ' ' >...'•..

Закон распределения вероятностей непрерывных случайных величин нельзя представить в виде таблицы, так как число значений таких случайных величин бесконечно даже в ограниченном интервале. Кроме того, вероятность получить какое-либо определенное значение равна нулю. На первый взгляд это парадоксально. Если задана непрерывная случайная величина в некотором ограниченном интервале, а вероятность любого значения ее в этом интервале равна нулю, то вообще такая величина как будто бы не может иметь никакого значения во всем данном интервале. Ведь вероятность, равная нулю, является вероятностью невозможного события. Однако парадокса здесь нет, и если говорить точнее, то вероятность того, что какая-либо непрерывная случайная величина имеет какое-то определенное значение, бесконечна мала. Вспомним классическое определение вероятности как отношение числа случаев, при которых происходит событие М, к общему числу случаев N.

Равномерное распределение. Величина, имеющая неизменную плотность вероятности, называется равномерно распределенной непрерывной случайной величиной. При этом функция распределения изменяется по линейному закону. Если непрерывная случайная величина равномерно распределена только в интервале (а, Ь), то вероятность попадания в этот интервал равна единице:

Закон распределения вероятностей непрерывных случайных величин нельзя представить в виде таблицы, так как число значений таких случайных величин бесконечно даже в ограниченном интервале. Кроме того, вероятность получить какое-либо определенное значение равно нулю. На первый взгляд это парадоксально. Если задана непрерывная случайная величина в некотором ограниченном интервале, а вероятность любого значения ее в этом интервале равна нулю, то вообще такая величина как будто бы не может иметь никакого значения во всем данном интервале. Ведь вероятность, равная нулю, является вероятностью невозможного события. Однако парадокса здесь нет, и если говорить точнее, то вероятность того, что какая-либо непрерывная случайная величина имеет какое-то определенное значение, бесконечно мала. Вспомним классическое определение вероятности как отношение числа случаев, при которых имеет место событие М, к общему числу случаев N.

Равномерное распределение. Равномерно распределенной непрерывной случайной величиной называется величина, имеющая неизменную плотность вероятности. Функция распределения в силу этого изменяется по линейному закону. Если непрерывная случайная величина равномерно распределена только в интервале а — Ь, то вероятность попадания в этот интервал равна единице, т. е.

Обсуждаемый модельный подход можно сравнить с рассматриваемой в следующем разделе моделью идеальных аморфных полупроводников, таких как a-Si или.а-Ge, в которых ковалентные связи образуют полностью взаимосвязанную непрерывную случайную сетку и координационное число каждого атома во всем объеме образца остается неизменным. В настоящей модели, однако, координационное число от атома к атому изменяется, а сам подход аналогичен структурной модели пщ-рогенизированного аморфного кремния - (a-Si: Н), в котором разорванные связи играют роль так называемых болтающихся связей. В нашем случае, когда исходная решетка представляет собой результат наложения простых кубических решеток, могут существовать только кольца с одинаковым числом атомов, в то время как полностью взаимосвязанная непрерывная случайная сетка может не содержать кольца с нечетным числом атомов. Отсюда следует, что рассматриваемая модель описывает явления, связанные с беспорядком координационного типа.