랜덤 변수에 대한 명확한 정의로 시작하여 랜덤 특성을 순차적이고 점진적으로 이해할 수 있도록 예제와 풀이들을 제시하여 설명하였다.
목차/차례
★ 일반적 고려 사항
★ 앙상블 평균(Ensemble average), 定常 랜덤 프로세스(Stationary random process)
★ 시간평균(Time average), 에고딕 랜덤 프로세스(Ergodic random process)
★ 제곱평균값(Mean square value)
★ 확률밀도함수(Probability density functions)
본문/내용
물리적인 현상들을 명확하게 시간으로 나타낼 수 없는 경우가 있다. 즉, 현상을 묘사하기 위한 변수들의 미래 시각에서 값을 예측할 수가 없다는 의미이다. 그런 현상의 예시들은 제트 엔진 소음, 거친 바다의 파고, 지진의 강도 등이 있다. 지진 강도가 시간의 함수로 측정된다고 하더라도 하나의 지진 기록은 다른 지진과는 차이가 있을 것이다. 이런 차이의 이유는 많고 다양해서 측정을 통해서 밝힐 수 있는 것이 아주 적거나 없다. 주된 이유는 현상에 영향을 미치는 요소들이 단순하게 많기 때문이다. 미래 시각에서 출력이 예측될 수 없는 현상을 비결정론적(Nondeterministic) 그리고 랜덤(Random)이라고 한다. 랜덤 가진에 대한 응답도 랜덤 현상이다. 이런 과정은 매우 복잡하기 때문에 랜덤 함수를 시간의 항으로 표현하는 것은 특별하게 의미가 있는게 없다. 그러므로 새로운 해석 방법이 적용되어야 한다. 많은 랜덤 현상들은 데이터들을 통계값으로 표현할 수 있다는 점에서 어떤 패턴을 보이게 된다. 이런 랜덤 현상의 특성을 통계적 규칙성(Statistical regularity)이라고 한다. 만일 가진이 통계적 규칙성을 보이면 응답도 그렇다. 이런 경우에 가진과 응답…
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