Теория вероятностей

Аналогично, /U(sinZ)=^ fsin;i/c=0. 2л •" -ТС Значит M(U) = M{V) = Q ит , ( 0 = 0. Исследуем эргодичность по определению. Вычислим среднее по времени для одной реализации: 1 Г 1 7" i — \xit)dl =— [Дс05(ю? + с)Л = fsin(a)r + г) - sine]. Г J Г J Т т ' J Это среднее стремится к н>лю при Г —> = для каждой реали- зашш. Но т,(/) тоже равно нулю. Следовательно, процесс XU) эр- годичен относительно математического ожидания. 6.5. Основные понятия теории массового обслуживания и марковского случайного процесса. Предельные вероятности Среди случайных процессов особое место принадлежит мар­ ковскому случайному процессу. Но прежде познакомимся с ос(юв- ными понятиями теории массового обслуживания. На практике часто приходится сталкиваться с системами, предназначенными для многоразового использования при решении однотипных задач. Возникающие при этом процессы получили на­ звание процессов обслуживания, а системы - систем массового об­ служивания (СМО). Примерами таких систем являются телефонные системы, ре­ монтные мастерские, вычислительные комплексы, магазины и т.п. Каждая СМО состоит из определенного числа обслуживаю­ щих единиц (приборов, устройств, станций), которые будем назы­ вать каналами обслуживания. По числу каналов СМО подразделя­ ют на одноканальные и многоканальные. В свою очередь СМО де­ лят на два основных типа: СМО с отказами и СМО с ожиданием (очередью). 133