Статистические характеристики дискретных сред — различия между версиями

Материал из Department of Theoretical and Applied Mechanics
Перейти к: навигация, поиск
(Научные разделы, связанные со статистическим описанием дискретных сред)
(См. также)
 
(не показаны 3 промежуточные версии 1 участника)
Строка 1: Строка 1:
[[ТМ|Кафедра ТМ]] > [[Научный справочник]] > [[Механика]] > [[Механика дискретных сред | МДС]] > [[Статистические характеристики дискретных сред | Статистические характеристики ДС]]
+
[[ТМ|Кафедра ТМ]] > [[Научный справочник]] > [[Механика]] > [[Механика дискретных сред | МДС]] > [[Статистические характеристики дискретных сред | Статистические характеристики ДС]] <HR>
 
 
 
__NOTOC__
 
__NOTOC__
 
<!--{{oncolor|yellow|red|''Страница находится в разработке''}}-->
 
<!--{{oncolor|yellow|red|''Страница находится в разработке''}}-->
 +
 +
''Deriving macroscopic phenomenological laws of irreversible thermodynamics from simple microscopic models is one of the tasks of non-equilibrium statistical mechanics.'' [http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0370157302005586 Lepri, Livi & Politi - Physics Reports, 2003], ([http://arxiv.org/pdf/cond-mat/0112193.pdf arXiv]).
  
 
== Обозначения и терминология ==
 
== Обозначения и терминология ==
Строка 112: Строка 113:
 
** [https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A1%D1%82%D0%BE%D1%85%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B5_%D0%B4%D0%B8%D1%84%D1%84%D0%B5%D1%80%D0%B5%D0%BD%D1%86%D0%B8%D0%B0%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D1%83%D1%80%D0%B0%D0%B2%D0%BD%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5 Стохастическое дифференциальное уравнение]
 
** [https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A1%D1%82%D0%BE%D1%85%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B5_%D0%B4%D0%B8%D1%84%D1%84%D0%B5%D1%80%D0%B5%D0%BD%D1%86%D0%B8%D0%B0%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D1%83%D1%80%D0%B0%D0%B2%D0%BD%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5 Стохастическое дифференциальное уравнение]
 
*** [https://ru.wikipedia.org/wiki/%D3%F0%E0%E2%ED%E5%ED%E8%E5_%CB%E0%ED%E6%E5%E2%E5%ED%E0 Уравнение Ланжевена]
 
*** [https://ru.wikipedia.org/wiki/%D3%F0%E0%E2%ED%E5%ED%E8%E5_%CB%E0%ED%E6%E5%E2%E5%ED%E0 Уравнение Ланжевена]
 +
** [https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A3%D1%80%D0%B0%D0%B2%D0%BD%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%A4%D0%BE%D0%BA%D0%BA%D0%B5%D1%80%D0%B0_%E2%80%94_%D0%9F%D0%BB%D0%B0%D0%BD%D0%BA%D0%B0 Уравнение Фоккера — Планка]
 
** [https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A1%D1%82%D0%BE%D1%85%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B5_%D0%B8%D1%81%D1%87%D0%B8%D1%81%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%98%D1%82%D0%BE#.D0.A1.D1.82.D0.BE.D1.85.D0.B0.D1.81.D1.82.D0.B8.D1.87.D0.B5.D1.81.D0.BA.D0.B0.D1.8F_.D0.BF.D1.80.D0.BE.D0.B8.D0.B7.D0.B2.D0.BE.D0.B4.D0.BD.D0.B0.D1.8F Стохастическое исчисление Ито]
 
** [https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A1%D1%82%D0%BE%D1%85%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B5_%D0%B8%D1%81%D1%87%D0%B8%D1%81%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%98%D1%82%D0%BE#.D0.A1.D1.82.D0.BE.D1.85.D0.B0.D1.81.D1.82.D0.B8.D1.87.D0.B5.D1.81.D0.BA.D0.B0.D1.8F_.D0.BF.D1.80.D0.BE.D0.B8.D0.B7.D0.B2.D0.BE.D0.B4.D0.BD.D0.B0.D1.8F Стохастическое исчисление Ито]
 
** Математические модели: [https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%91%D0%B5%D0%BB%D1%8B%D0%B9_%D1%88%D1%83%D0%BC Белый шум], [https://ru.wikipedia.org/w/index.php?title=%D0%92%D0%B8%D0%BD%D0%B5%D1%80%D0%BE%D0%B2%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0%B9_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D1%86%D0%B5%D1%81%D1%81&stable=0#.D0.A1.D0.B2.D0.BE.D0.B9.D1.81.D1.82.D0.B2.D0.B0_.D0.B2.D0.B8.D0.BD.D0.B5.D1.80.D0.BE.D0.B2.D1.81.D0.BA.D0.BE.D0.B3.D0.BE_.D0.BF.D1.80.D0.BE.D1.86.D0.B5.D1.81.D1.81.D0.B0 Винеровский процесс], [https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A1%D0%BB%D1%83%D1%87%D0%B0%D0%B9%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%B1%D0%BB%D1%83%D0%B6%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5 Случайное блуждание], [https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9C%D0%B0%D1%80%D1%82%D0%B8%D0%BD%D0%B3%D0%B0%D0%BB Мартингал]
 
** Математические модели: [https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%91%D0%B5%D0%BB%D1%8B%D0%B9_%D1%88%D1%83%D0%BC Белый шум], [https://ru.wikipedia.org/w/index.php?title=%D0%92%D0%B8%D0%BD%D0%B5%D1%80%D0%BE%D0%B2%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0%B9_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D1%86%D0%B5%D1%81%D1%81&stable=0#.D0.A1.D0.B2.D0.BE.D0.B9.D1.81.D1.82.D0.B2.D0.B0_.D0.B2.D0.B8.D0.BD.D0.B5.D1.80.D0.BE.D0.B2.D1.81.D0.BA.D0.BE.D0.B3.D0.BE_.D0.BF.D1.80.D0.BE.D1.86.D0.B5.D1.81.D1.81.D0.B0 Винеровский процесс], [https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A1%D0%BB%D1%83%D1%87%D0%B0%D0%B9%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%B1%D0%BB%D1%83%D0%B6%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5 Случайное блуждание], [https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9C%D0%B0%D1%80%D1%82%D0%B8%D0%BD%D0%B3%D0%B0%D0%BB Мартингал]
Строка 127: Строка 129:
 
** [https://en.wikipedia.org/wiki/Toda_lattice Toda lattice]
 
** [https://en.wikipedia.org/wiki/Toda_lattice Toda lattice]
 
* [https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A1%D1%82%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%B0%D1%8F_%D1%84%D0%B8%D0%B7%D0%B8%D0%BA%D0%B0 Статистическая физика]
 
* [https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A1%D1%82%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%B0%D1%8F_%D1%84%D0%B8%D0%B7%D0%B8%D0%BA%D0%B0 Статистическая физика]
** [https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A3%D1%80%D0%B0%D0%B2%D0%BD%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%A4%D0%BE%D0%BA%D0%BA%D0%B5%D1%80%D0%B0_%E2%80%94_%D0%9F%D0%BB%D0%B0%D0%BD%D0%BA%D0%B0 Уравнение Фоккера — Планка]
 
 
* [https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A4%D0%B8%D0%B7%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%B0%D1%8F_%D0%BA%D0%B8%D0%BD%D0%B5%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0 Физическая кинетика]
 
* [https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A4%D0%B8%D0%B7%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%B0%D1%8F_%D0%BA%D0%B8%D0%BD%D0%B5%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0 Физическая кинетика]
 
** [https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9A%D0%B8%D0%BD%D0%B5%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B5_%D1%83%D1%80%D0%B0%D0%B2%D0%BD%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%91%D0%BE%D0%BB%D1%8C%D1%86%D0%BC%D0%B0%D0%BD%D0%B0 Кинетическое уравнение Больцмана]
 
** [https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9A%D0%B8%D0%BD%D0%B5%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B5_%D1%83%D1%80%D0%B0%D0%B2%D0%BD%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%91%D0%BE%D0%BB%D1%8C%D1%86%D0%BC%D0%B0%D0%BD%D0%B0 Кинетическое уравнение Больцмана]
Строка 170: Строка 171:
 
:Lukacs, E. (1970) Characteristic Functions (2nd Edition), Griffin, London. (Download djvu: 3.9 Mb, [http://lib.org.by/info/M_Mathematics/MV_Probability/Lukacs%20E.%20Characteristic%20functions%20%282ed.,%20Griffin,%201970%29%28KA%29%28600dpi%29%28T%29%28360s%29_MV_.djvu download page]).
 
:Lukacs, E. (1970) Characteristic Functions (2nd Edition), Griffin, London. (Download djvu: 3.9 Mb, [http://lib.org.by/info/M_Mathematics/MV_Probability/Lukacs%20E.%20Characteristic%20functions%20%282ed.,%20Griffin,%201970%29%28KA%29%28600dpi%29%28T%29%28360s%29_MV_.djvu download page]).
 
:— A negative result (Theorem 7.3.5): '''The [https://en.wikipedia.org/wiki/Cumulant#cite_ref-3 cumulant] generating function cannot be a finite-order polynomial of degree greater than 2.''' <toggledisplay status=hide showtext="Clarification &gt;&gt;" hidetext="Clarification &lt;&lt;" linkstyle="font-size:default"> (Given the results for the cumulants of the [https://en.wikipedia.org/wiki/Normal_distribution normal distribution], it might be hoped to find families of distributions for which κ<sub>''m''</sub>&nbsp;=&nbsp;κ<sub>''m''+1</sub>&nbsp;=&nbsp;...&nbsp;=&nbsp;0 for some ''m''&nbsp;>&nbsp;3, with the lower-order cumulants (orders 3 to ''m''&nbsp;&minus;&nbsp;1) being non-zero. From the theorem it follows that there are no such distributions. In other words: '''the normal distribution is the only distribution with a finite number (two) of non-zero cumulants'''.)</toggledisplay>  <toggledisplay status=hide showtext="Origin &gt;&gt;" hidetext="Origin &lt;&lt;" linkstyle="font-size:default"> Данное утверждение является следствием теоремы, впервые доказанной [https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9C%D0%B0%D1%80%D1%86%D0%B8%D0%BD%D0%BA%D0%B5%D0%B2%D0%B8%D1%87,_%D0%AE%D0%B7%D0%B5%D1%84 Юзефом Марцинкевичем], польским математиком, погибшим во время Второй мировой войны: Marcinkiewicz, J. (1938). Sur une propriete de la loi de Gauss. Math. Zeitschr., 44, 612-618 ([http://gdz.sub.uni-goettingen.de/en/dms/loader/img/?PPN=PPN266833020_0044&DMDID=DMDLOG_0058&LOGID=LOG_0058&PHYSID=PHYS_0616 read online], download pdf: 397 Kb [http://gdz.sub.uni-goettingen.de/index.php?id=14&PPN=PPN266833020_0044&DMDID=DMDLOG_0059&LOGID=LOG_0059&PHYSID=PHYS_0618&L=0 download page]). Reprinted in J. Marcinkiewicz, Collected Papers. Panstwowe wydawnictwo Naukowe Warszawa, 1964. [http://zbmath.org/?q=an:0124.24103 Abstract.] </toggledisplay>
 
:— A negative result (Theorem 7.3.5): '''The [https://en.wikipedia.org/wiki/Cumulant#cite_ref-3 cumulant] generating function cannot be a finite-order polynomial of degree greater than 2.''' <toggledisplay status=hide showtext="Clarification &gt;&gt;" hidetext="Clarification &lt;&lt;" linkstyle="font-size:default"> (Given the results for the cumulants of the [https://en.wikipedia.org/wiki/Normal_distribution normal distribution], it might be hoped to find families of distributions for which κ<sub>''m''</sub>&nbsp;=&nbsp;κ<sub>''m''+1</sub>&nbsp;=&nbsp;...&nbsp;=&nbsp;0 for some ''m''&nbsp;>&nbsp;3, with the lower-order cumulants (orders 3 to ''m''&nbsp;&minus;&nbsp;1) being non-zero. From the theorem it follows that there are no such distributions. In other words: '''the normal distribution is the only distribution with a finite number (two) of non-zero cumulants'''.)</toggledisplay>  <toggledisplay status=hide showtext="Origin &gt;&gt;" hidetext="Origin &lt;&lt;" linkstyle="font-size:default"> Данное утверждение является следствием теоремы, впервые доказанной [https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9C%D0%B0%D1%80%D1%86%D0%B8%D0%BD%D0%BA%D0%B5%D0%B2%D0%B8%D1%87,_%D0%AE%D0%B7%D0%B5%D1%84 Юзефом Марцинкевичем], польским математиком, погибшим во время Второй мировой войны: Marcinkiewicz, J. (1938). Sur une propriete de la loi de Gauss. Math. Zeitschr., 44, 612-618 ([http://gdz.sub.uni-goettingen.de/en/dms/loader/img/?PPN=PPN266833020_0044&DMDID=DMDLOG_0058&LOGID=LOG_0058&PHYSID=PHYS_0616 read online], download pdf: 397 Kb [http://gdz.sub.uni-goettingen.de/index.php?id=14&PPN=PPN266833020_0044&DMDID=DMDLOG_0059&LOGID=LOG_0059&PHYSID=PHYS_0618&L=0 download page]). Reprinted in J. Marcinkiewicz, Collected Papers. Panstwowe wydawnictwo Naukowe Warszawa, 1964. [http://zbmath.org/?q=an:0124.24103 Abstract.] </toggledisplay>
 +
 +
*  Sergey S. Stepanov. '''Stochastic World.''' (Series: Mathematical Engineering). Springer, 2013, 339 p. [http://www.springer.com/mathematics/probability/book/978-3-319-00070-1 Springerlink]
 +
: [http://synset.com/ru/%D0%A1%D1%82%D0%BE%D1%85%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0%B9_%D0%BC%D0%B8%D1%80 Стохастический мир] — русская версия в вики-формате.
 +
: — Простое введение в стохастические дифференциальные уравнения.
  
 
* [http://eqworld.ipmnet.ru/ru/library/mathematics/probability.htm Теория вероятностей и математическая статистика] на сайте [http://eqworld.ipmnet.ru/indexr.htm EqWorld]
 
* [http://eqworld.ipmnet.ru/ru/library/mathematics/probability.htm Теория вероятностей и математическая статистика] на сайте [http://eqworld.ipmnet.ru/indexr.htm EqWorld]
Строка 175: Строка 180:
 
* [http://lib.org.by/_djvu/M_Mathematics/MV_Probability/ Probability] на сайте [http://lib.org.by/ Белорусская научная библиотека]
 
* [http://lib.org.by/_djvu/M_Mathematics/MV_Probability/ Probability] на сайте [http://lib.org.by/ Белорусская научная библиотека]
 
* [http://en.wikipedia.org/wiki/List_of_notable_textbooks_in_statistical_mechanics List of textbooks in statistical mechanics]
 
* [http://en.wikipedia.org/wiki/List_of_notable_textbooks_in_statistical_mechanics List of textbooks in statistical mechanics]
 
  
 
== См. также ==
 
== См. также ==
Строка 181: Строка 185:
 
* [[Одномерный кристалл]]
 
* [[Одномерный кристалл]]
 
* [[Механика дискретных сред]]
 
* [[Механика дискретных сред]]
 
 
{{#ifgroup:sysop|
 
 
<toggledisplay status=hide showtext="Архив &gt;&gt;" hidetext="Архив &lt;&lt;" linkstyle="font-size:default">
 
  
 
== Приложение к динамике цепочки ==
 
== Приложение к динамике цепочки ==

Текущая версия на 08:40, 2 июня 2016

Кафедра ТМ > Научный справочник > Механика > МДС > Статистические характеристики ДС


Deriving macroscopic phenomenological laws of irreversible thermodynamics from simple microscopic models is one of the tasks of non-equilibrium statistical mechanics. Lepri, Livi & Politi - Physics Reports, 2003, (arXiv).

Обозначения и терминология[править]

Обозначение Русское название English name
[math]X[/math] Случайная величина Random variable
[math]X(t)[/math] Случайный процесс Stochastic process
[math]X_1, X_2, \dots, X_N[/math] Случайный вектор [1] Multivariate random variable (random vector)
[math]F(x) = \mathbb{P}( X \leqslant x )[/math] Функция распределения Cumulative distribution function
[math]f(x) = F'(x)[/math] Плотность распределения Probability density function (distribution density)
[math]\left\lt X\right\gt = \int_{-\infty}^\infty x f(x)dx[/math] Математическое ожидание Expected value (mathematical expectation)
[math]\varphi(s) = \left\lt e^{isX}\right\gt = \int_{-\infty}^\infty e^{isx} f(x)dx[/math] Характеристическая функция Characteristic function
[math]M(s) = \left\lt e^{sX}\right\gt = \int_{-\infty}^\infty e^{sx} f(x)dx[/math] Производящая функция моментов Moment-generating function
[math]\nu_n = \left\lt X^n\right\gt = \int_{-\infty}^\infty x^n f(x)dx = \left.\frac{d^n}{ds^n} M(s)\right|_{s=0}[/math] Начальный момент [2] Raw moment [3]
[math]\mu_n = \left\lt (X-\nu_1)^n\right\gt = \int_{-\infty}^\infty (x-\nu_1)^n f(x)dx[/math] Центральный момент [4] Central moment [5]
[math]\eta_n = \frac{\mu_n}{\sigma^n} = \lambda_{n/2}[/math] Нормированный момент Standardized moment
[math]\kappa_n = \left.\frac{d^n}{ds^n}\ln M(s)\right|_{s=0} = (-i)^n\left.\frac{d^n}{ds^n}\ln \varphi(s)\right|_{s=0}[/math] Полуинвариант (кумулянт) Cumulant
[math]\sigma^2 = \mu_2 = \kappa_2 [/math] Дисперсия Variance
[math]\sigma = \sqrt{\mu_2}[/math] Среднеквадратическое отклонение Standard deviation
[math]\gamma_1 = \frac{\mu_3}{\sigma^3} = \frac{\kappa_3}{\kappa_2^{3/2}}[/math] Коэффициент асимметрии Skewness
[math]\gamma_2 = \frac{\mu_4}{\sigma^4}-3 = \frac{\kappa_4}{\kappa_2^2} = \lambda_2 - 3[/math] Коэффициент эксцесса Kurtosis (excess kurtosis)
[math]\eta_4 = \frac{\mu_4}{\sigma^4} = \lambda_2[/math] 4-й нормированный момент [6] Historical kurtosis [7]
[math]f(x) = \frac{1}{\sigma\sqrt{2\pi}}\; e^{ -\frac{(x-\nu)^2}{2\sigma^2} }[/math] Плотность нормального распределения Normal distribution density

Полезные формулы[править]

  • Распределение случайной величины [math]Y[/math], являющейся функцией случайной величины [math]X[/math]
[math] F_y\bigl(y\bigr) = F_x\bigl(x(y)\bigr) ,\qquad f_y\bigl(y\bigr) = f_x\bigl(x(y)\bigr)\,x'(y). [/math]
[math]\lambda_n = \eta_{2n} = \frac{\mu_{2n}}{\sigma^{2n}} = (2n-1)!!\qquad ([/math]нечетные моменты равны нулю[math])[/math].
[math] \gamma_2\left(\sum_{n=1}^N X_n\right) = \frac{\sum_{n=1}^N\sigma^4(X_n)\,\gamma_2(X_n)}{\left(\sum_{n=1}^N\sigma^2(X_n)\right)^2} = \frac1{N^2}\sum_{n=1}^N\gamma_2(X_n) = \frac1{N}\gamma_2(X_n), [/math]
где второе равенство выполняется для случайных величин с равной дисперсией, а третье равенство — для равнораспределенных случайных величин.

Научные разделы, связанные со статистическим описанием дискретных сред[править]

Разное[править]

Литература[править]

  • Hoover W.G. Computational Statistical Mechanics. Series "Studies in Modern Thermodynamics". Elsevier Science Publisher, Amsterdam, 1991, 324 pp. (Download pdf: 23 Mb, download page)
  • Гиббс Дж.В. Основные принципы статистической механики (излагаемые со специальным применением к рациональному обоснованию термодинамики). М.-Л.: ОГИЗ, 1946. (Скачать djvu: 2.5 Mb, страница загрузки).
Gibbs, Josiah Willard (1902). Elementary Principles in Statistical Mechanics, developed with especial reference to the rational foundation of thermodynamics. New York: Charles Scribner's Sons. (Download djvu: 19 Mb, download page).
  • Борн М. «Непрерывность, детерминизм, реальность» в книге «Размышления и воспоминания физика». М.: Мир, 1977. стр.162-187. (Скачать djvu: 2.4 Mb, страница загрузки).
Born M. «Continuity, determinism and reality», Kongelige Danske Videnskabernes Selskab, Matematisk-fysiske Meddelelser, Bind 30, Nr.2, (1955) 1-26.
— Впервые рассмотрена (согласно [9]) классическая статистическая механика одной частицы (1955 г.)
  • Лукач Е. Характеристические функции. Пер. с анг. 1979. М.: Наука. 424 с. Оглавление
Lukacs, E. (1970) Characteristic Functions (2nd Edition), Griffin, London. (Download djvu: 3.9 Mb, download page).
— A negative result (Theorem 7.3.5): The cumulant generating function cannot be a finite-order polynomial of degree greater than 2. <toggledisplay status=hide showtext="Clarification >>" hidetext="Clarification <<" linkstyle="font-size:default"> (Given the results for the cumulants of the normal distribution, it might be hoped to find families of distributions for which κm = κm+1 = ... = 0 for some m > 3, with the lower-order cumulants (orders 3 to m − 1) being non-zero. From the theorem it follows that there are no such distributions. In other words: the normal distribution is the only distribution with a finite number (two) of non-zero cumulants.)</toggledisplay> <toggledisplay status=hide showtext="Origin >>" hidetext="Origin <<" linkstyle="font-size:default"> Данное утверждение является следствием теоремы, впервые доказанной Юзефом Марцинкевичем, польским математиком, погибшим во время Второй мировой войны: Marcinkiewicz, J. (1938). Sur une propriete de la loi de Gauss. Math. Zeitschr., 44, 612-618 (read online, download pdf: 397 Kb download page). Reprinted in J. Marcinkiewicz, Collected Papers. Panstwowe wydawnictwo Naukowe Warszawa, 1964. Abstract. </toggledisplay>
  • Sergey S. Stepanov. Stochastic World. (Series: Mathematical Engineering). Springer, 2013, 339 p. Springerlink
Стохастический мир — русская версия в вики-формате.
— Простое введение в стохастические дифференциальные уравнения.

См. также[править]

Приложение к динамике цепочки[править]

Рассмотрим одномерную дискретную среду, сотоящую из [math]N[/math] частиц. Обозначим [math]u_n[/math] — некоторую характеристику частицы, например ее перемещение. Введем среднее значение характеристики как

[math]\left\lt u_n\right\gt = \sum_{n=1}^Nu_n[/math]

и среднее значение степени [math]k[/math]

[math]\left\lt u_n^k\right\gt = \sum_{n=1}^Nu_n^k[/math].

Если интерпретировать [math]u_n[/math] как случайную величину, то при достаточно большом [math]N[/math] величину [math]\left\lt u_n^k\right\gt [/math] можно называть [math]k[/math]-м моментом случайной величины.

Ссылки[править]

Терминология[править]

  • Начальным и центральным моментом случайной величины [math]\displaystyle X[/math] называются, соответственно, величины
[math]\nu_k = \mathbb{E}\left[X^k\right], \qquad \mu_k = \mathbb{E}\left[(X - \mathbb{E}X)^k\right][/math]
где [math]\mathbb{E}[/math]математическое ожидание случайной величины, [math]k[/math] — степень момента.

Словарь[править]

</toggledisplay>

}}