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  • 幂函数的分布具有无记忆性,和寿命分布类似。。

    这种分布是无记忆的,类似于生命周期分布。例如,一个人活到20岁,他可以再活20年,这并不重要。因此,指数分布也被戏称为“永远年轻”。另外,正态分布也使用指数函数,但表达式比较复杂,高中数学也有涉及。在复函数中,指数形式也常用于表示负数。比如1+i=根符号2*e^(πi/4)这个是根据著名的欧拉公式得到的:cosa+isina=e^(ai),当然复数指数和实数中的指数range 有很多不同的地方,在复变量函数中会深入学习,复指标在信号的频谱分析中有着非常重要的应用,要研究一个周期信号和那些频率成分,就需要展开把它变成几个复指数函数的线性组合,这个过程叫做傅里叶分解,它是由法国数学家和物理学家傅里叶(Fourier)发现的。学习电信相关专业的人会对信号分析有系统的学习。幂函数最重要的应用就是级数,简单地说就是把一个函数展开成无穷项比例序列求和的形式,只不过每一项都是关于x的幂函数。用这个幂级数,任何函数都可以表示为多项式,便于近似计算。另外,刚才提到的傅里叶分解是将周期函数(信号)展开成傅里叶级数。如果函数是非周期的(即周期是无限的)这个过程称为傅里叶变换。

    指数分布的应用:很多电子产品的寿命分布一般都服从指数分布。一些系统的寿命分布也可以近似为指数分布。它是可靠性研究中最常用的分布形式。指数分布是 Gamma 分布和 Weibull 分布的特例。当产品的故障是意外故障时,它的寿命遵循指数分布。当 Weibull 分布中的形状因子等于 1 时,指数分布可视为一种特殊分布,指数分布的失效率与指数分布广泛应用于电子元器件可靠性研究时的故障率相同。在标准中,半导体器件的采样方案采用指数分布。此外,指数分布用于描述计算机等大型复杂系统的故障间隔时间的故障分布。但是,由于指数分布具有缺乏“记忆”的特点。因此,其在机械可靠性研究中的应用受到限制。所谓“记忆缺失”指数分布无记忆性例子,是指某个产品或零件在经过一段时间t0后仍保持为新产品,不影响未来的工作寿命值,或者工作时间t0后,其寿命产品的分配与尚未工作时的寿命分配相同。显然,这种指数分布的特性与机械零件的疲劳、磨损、腐蚀、蠕变等损伤过程有关。现实是完全矛盾的,它与产品损伤积累和老化的过程背道而驰。因此,指数分布不能作为机械零件功能参数的分布形式。指数分布虽然不能作为机械零件功能参数的分布规律,但可以作为高可靠性复杂零件、机器或系统的近似失效分布模型,特别是在零件或机器的整机试验中它被广泛使用。

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    排队论,又称随机服务系统论。排队是日常生活中经常遇到的现象。在医院中,当前请求的服务数量通常超过服务机构的能力。量化分析服务体系,综合平衡患者和服务机构设置,提升服务质量。 一、数据来源和方法(一)根据我院超声科的调查,采用排队论的理论和方法对服务体系进行评价和优化。超声超声仪,制度形式为单一团队——多个服务台的情况下,服务时间是随机的,假设服务时间的分布是稳定的,即分布的参数不受时间的影响。调查内容为单位时间内到达的患者人数和服务时间。(二)单位时间第一时间内到达的患者人数:每10分钟为一个调查单位,随机调查72个调查单位,记录每个调查单元到达的患者人数,结果见表1:每单位调查时间的患者人数和频率(i)频率(fi)的患者总数72(三)@ >服务时间:从B超检查开始为患者化验(包括准备工作),直至患者离开检查,随机调查113名患者的服务时间。不同服务时间的频率(次)见表2:表2为每位患者服务时间的频率(次)。上面总共113个二、拟合了测试系统的统计推断,并使用拟合优度的χ检验来确定给定的排队系统符合那个分布模型。 (一)单位时间内到达的患者服从 possion 分布的拟合检验如表 3 所示: 计算单位时间内患者平均到达的概率 计算理论频率 单位时间内到达的患者数服从possion分布的拟合检验 实际频率(fi) 理论频率概率(Pi) 2427.610.383513.06300.47313326. 460.367642.72351.61441012.680.17617.18510.56664.050.05.

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    单位时间内到达的患者人数服从参数0.0958的possion分布。 (二)服务时间服从负指数分布的拟合检验见表4: 每次检查的平均服务时间 式中,xi′为组中位数计算概率:计算理论频率拟合检验实际频率服务时间(fi) 理论频率概率(Pi)5561.440.543841.52710.675915~3628.030.24816 3. 46232.263830~1712.290.113217.72191.385645~758.500.@ >075212.23561.4398总1130.05,2,P>0.05.服务时间μ=0.0523负指数分布。三、求解 由上述拟合优度χ检验可知,系统符合排队论中的M/M/C///FCFS型排队模型,各指标应用其计算得到公式:λ=0.@ >0958; μ=0.0523; C=3.服务强度:空闲概率:平均等待检查患者数:平均留在系统中的患者数tem:患者平均等待时间:患者平均停留时间:系统满员率:患者到达后必须等待的概率,也称为人满为患率(即系统中已经有 3 位患者,每个服务办公桌不空闲四、结论和系统优化(一)根据以上结果,服务机构的平均利用率为61%,空闲概率为14%,满员率为14%,说明与2、4、5个超级仪器的情况相比,仪器的充分利用效率最高(见表5))。 OK,患者平均等待时间为6分钟,B超室平均停留时间为25分钟。超过50%的患者到达后需要等待。系统繁忙,服务质量难以保证,尤其是系统出现意外(如某台设备故障),排队时间较长(见表5).

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    将设备数量增加到5台,虽然各项指标都有明显提升,但设备利用率只有36.6%,显然造成了一定的浪费。综上所述,4超米是本系统的最佳选择。服务强度 空闲概率 P0 服务员人数 Lq 入住人数 Ls 等待时间 Wq 停留时间 Ws 满员率0.91590.04399.532711.364099. 5060118.6300.07370.61060.14010.57762.40946.029725.150 36630.15940.02501.85670.260919.3810.0274一、十天天气情况和气温:8月中旬 百色市北部和南部山区及南丹、锦绣等地,贺州、柳州三市均气温24.4~26.5和贵港 桂林大部 南宁 百色 河池 两市部分和防港 梧州等地 28.6~31.0,我区其余26.6~28.5;相比之下,崇左、榆林、北海部分地区正常至低0.5,其余大部分为高0.1~3.4。柳州、河池、香州部分地区偏高2.0。十天极端最高气温全区30.0~37.2,大部分地区出现在11日、15日或19日,部分地区出现在13日至14日或16日降雨:8月中旬北海、防城港、钦州、崇左4市大部分地区,河池、百色、贺州、梧州、榆林5市部分地区,永福、来宾、贵港等地50-20 2.4mm,其中北海、合浦、东兴、防城、防城港、贵港、钦州等站十日降雨量均超过100mm,我区其余为0.1~4 9.9 毫米;河池和永福、来宾、中山、梧州、贵港、北海等地三市部分地区正常至多出60%。其中,中山、贵港十天降雨量增加60%以上,我区其他地区不足1~10%。

    10天的阴雨天数,桂东北大部分地区为3~4天,其他大部分地区为6~8天;与去年同期相比,大部分地区日照时数正常不到2小时:8月中旬全区日照37-105小时,与常年同期相比,全区大部分地区为2到3多二、监测结论根据2010年10月中旬MODIS卫星数据,制作了为期10天的归一化植被指数(NDVI)遥感监测图像(见图1)。归一化的植被指数(NDVI))这十天的植被指数值主要分布在33-68范围内(100倍放大,下同),空间分布特征:NDVI值在45-56之间的区域占全区面积最大, 其次是介于 33 和 44 之间的区域。在各种土地中,森林面积的 NDVI 值最高,一般大于 57,而裸地和城市用地的 NDVI 值较低,一般在 33 以下。 . 云 , 甘蔗 生产 植被 指数 ;无法监控的区域。我区各城市归一化植被指数(NDVI)统计结果见表1。广西各城市月中归一化植被指数(NDVI)统计表*注:单位面积的单位是平方公里指数分布无记忆性例子,百分比是广西土地总面积的百分比。 三、监测图像和描述 MODIS 卫星数据。经过一系列预处理和分析,合成最大NDVI值,放大100倍,得到广西NDVI遥感监测影像(见图1)。

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