Содержание
нет
Список использованной литературы
Параметром потока называют λ(t) – плотность вероятности поступления одного или более вызовов в момент времени t. Однако, большая часть математических моделей теории телетрафика включает в себя так называемые стационарные потоки вызовов, параметр которых λ(t) = λ от времени не зависит. В этом случае работа системы рассматривается на относительно небольшом отрезке времени, на протяжении которого параметр потока максимален и не подвержен существенным изменениям. При таких условиях поток вызовов может считаться стационарным. Параметр стационарного потока может интерпретироваться как математическое ожидание числа моментов поступления вызовов в единицу времени, здесь учитываются не сами вызовы, а моменты поступления вызовов.
Вторая характеристика поступающего потока вызовов – его интенсивность μ. Этот параметр, в отличие от параметра потока λ, связан именно с вызовами, а не с моментами их поступления. Интенсивностью стационарного потока вызовов μ называется математическое ожидание числа вызовов, поступающих в единицу времени. В системах связи чаще всего встречаются потоки, в которых одновременное поступление двух или более вызовов невозможно. Такие потоки называют ординарными. Для ординарных потоков имеет место равенство μ≥λ.
Наряду с тем, что поток вызовов может быть стационарным или нестационарным, ординарным или неординарным, его характер определяется также наличием или отсутствием последствия. В потоке без последствия поступления вызовов после произвольно выбранного момента времени не зависит от того, когда и в каком количестве вызовы поступали до этого момента.
Три описанных свойства потоков вызовов: стационарность, ординарность и последствие являются основными классификационными признаками.
В математических моделях систем телефонной связи наиболее часто встречаются стационарные ординарные потоки с простым последствием или без последствия. К таким потокам относятся простейший и примитивный потоки, а также поток с повторными вызовами. Простейшим называется стационарный ординарный поток вызовов без последствий.
С этим материалом также изучают
... x=A+Bt+Ct3, где А=4 м, В=2 м/с, С= - 0,5 м/с2. Для момента времени t1=2 с определить: 1) координату x1 точки, 2) мгновенную скорость ... его тангенциальное аτ нормальное аn и полное а ускорения в момент времени t=5 с; 2) длину пути s и мо¬дуль перемещения ...
... +2t^2+7. Найти скорость и ускорение точек в момент времени t=2c и среднюю скорость за первые 2с движения?Решение:По ... ускорение есть вторая производная от пути по времени или первая производная от скорости по времени.Средняя скорость определяется ...
... время темы направлений, относящихся к производственной сфере, могут иметь довольно отдаленные и не всегда очевидные социальные последствия. ... на внутренних рынках) являются столь же или даже более важными, чем социальные. Значимость ...
Комплексный анализ денежных потоков в АПК России: от теории до практических стратегий управления, цифровизации и господдержки в условиях современных вызовов 2025 года.
... настоящему моменту времени будущие потоки денежных средств; FV будущая стоимость инвестиций; i ставка процента или коэффициент ... реализации проекта. Будущие потоки денежных средств приводят к настоящему моменту времени с помощью следующих формулы: ...
... т.е. начало реализации проекта. Будущие потоки денежных средств приводят к настоящему моменту времени с помощью следующих формулы: ... как правило, в безналичном порядке через банки или применяют другие формы безналичных расчетов, устанавливаемые Банком ...
Глубокий анализ Марковских процессов с непрерывным временем: от теории Колмогорова до практического применения в надежности и СМО. Оптимизация и ограничения.
Полный анализ эффективности инвестпроектов в России: дисконтирование, NPV, IRR, PI, DPP, учет рисков, инфляции и нефинансовых факторов. Особенности и вызовы.
Изучите методологию матмоделирования САУ, применение MATLAB, Simulink, Mathcad. Анализ ИИ, кибербезопасности и импортозамещения в АСУ. Практика на вентиляции.
Исследуем информационное обеспечение производственных процессов в условиях Индустрии 4.0: решения, вызовы импортозамещения, роль ИИ, Big Data и IIoT для российской промышленности.
