简介：研究了非高斯列维噪声作用下非线性系统的渐近线性化方法和Lyapunov指数.利用渐近线性化方法将非线性系统线性化,通过系统的响应轨迹验证了该方法的有效性.通过广义的伊藤法则公式,推导出了列维噪声驱动下Lyapunov指数的一般表达式.给出当参数变化时,非线性系统的随机稳定性分析.

简介：考虑生物生长过程中受到的不可预知的跳跃性的环境扰动，运用一类非高斯噪声建立了随机的基因转录调控系统．利用MonteCarlo法得到了系统的稳态概率密度函数，研究了非高斯噪声的各个参数对蛋白质浓度的影响，发现噪声强度不能够诱导基因开关，而稳定为基因开关的控制参量．进一步研究了非高斯噪声作用下系统从一个态跃迁到另一个态的平均首通时间（MFPT），并讨论了各个参数不同的作用机理

简介：熵在描述随机系统的演变、不稳定性、无序性或混乱程度以及信息传递方面起着重要的作用．本文对非高斯噪声驱动的一类耗散动力系统的信息熵演化进行了研究，文中通过线性变换的方法简化了所研究系统的FPK方程，然后根据Shannon信息熵定义推导出了该耗散动力系统随时间演化信息熵的精确表达式，最后分析了非高斯噪声和系统耗散参数对系统信息熵的影响．

简介：摘要本文设计了一个信道模拟器，用来模拟高斯白噪声信道。整个系统采用DSP（数字信号处理器）作为核心处理器，另外加上A/D、D/A完成信号采集及数字加噪，输入信号经A/D数字化后，在DSP内叠加噪声，然后叠加有噪声的数字信号经D/A输出模拟信号，完成加噪过程。高斯白噪声随机数由软件在DSP内部产生。输出信噪比可调，可以通过外接键盘进行设置。通过测试，该信道模拟器能够实时模拟高斯白噪声信道，完成加噪。

简介：针对杂波干扰环境中的非高斯特性,发现海杂波噪声、闪烁噪声等具有显著尖峰的非高斯噪声可以采用α稳定分布来描述,用α稳定分布可以建立更符合实际的噪声模型。根据统计信号处理最新理论和技术,利用p阶分数相关和分数低阶协方差替代传统相关和协方差来改进Kalman滤波器,优化获得改进的基于分数低阶统计量Kalman滤波交互多模型算法（BasedFLOS-Kalman-IMM）,仿真验证了BasedFLOS-Kalman-IMM滤波跟踪新算法可以更好地适应非高斯复杂环境,得到稳健的雷达跟踪效果。

简介：摘要：针对典型高速铁路车-桥系统列车表面风压的非高斯特性，采用基于Hermite级数展开的方法，将高斯变量表示为考虑非高斯变量的Hermite多项式，对列车表面概率密度曲线及峰值因子进行拟合分析，为进一步探讨列车表面风压极值提供依据。

简介：应用随机平均法研究了高斯白噪声激励下含有分数阶阻尼项的Duffing-VanderPol系统的稳态响应.首先应用基于广义谐和函数的随机平均法得到系统关于幅值的平均伊藤微分方程并建立相应的平稳FPK方程,求解该平稳FPK方程的近似理论解得到系统幅值的稳态概率密度.分析幅值、位移和速度的稳态概率密度探究分数阶阻尼项以及其它参数对系统稳态响应的影响.发现降低分数阶的阶数可以增强系统的响应而增大分数阶的系数可以减弱系统响应.最后对原系统进行MonteCarlo数值模拟验证近似理论解的有效性.

简介：曾任《新华日报》总编辑、江苏省出版局局长的高斯，是我的老领导，我尊他为师，而他以朋友待我。在将近半个世纪的交往中，他高尚的人格使我感佩。我与高斯的交往开始于“文革”前期一个特殊的场合。1968年4月我被分配到新华日报社工作。不久，报社军管小组召集了一次会议，与会的有各个部门推出的代表。我受评论组的委托，

简介：<正>法国社会人类学家列维一斯特劳斯(1908-)是法兰西学院院士、大不列颠和爱尔兰皇家人类学研究院名誉博士,保罗佩利奥奖、赫胥黎纪念章、美国威尔纳·格林人类学基金会“韦金”奖、法国全国科研中心金质奖章、伊斯拉莫斯奖获得者。渊博的学识和丰硕的研究成果,使他成为战后西方学术界的泰斗。他对结构主义方法的提倡以及他在文化人类学研究

简介：摘要：通过风洞刚性模型动态测压试验，对单体超高层建筑脉动风压非高斯特性进行了研究，将试验得到的风压时程数据进行时域、幅域信息分析，研究该类体形超高层建筑表面风压的非高斯分布特性，对高层建筑各立面风压进行高斯与非高斯分布的分区，发现侧面的前缘气流分离区、背风面以及迎风面切角区域的脉动风压存在显著的非高斯特性。

简介：德国著名大科学家高斯（1777-1855）出生在一个贫穷的家庭。高斯在还不会说话时就自己学计算，在他三岁时，有一天晚上他看着父亲在算工钱时，还纠正了父亲计算的错误呢。高斯长大后成了当时最杰出的天文学家、数学家。他在物理的电磁学方面也有所贡献，现在电磁学的一个单位就是用他的名字命名的。数学家们则称呼他为“数学王子”。

简介：高斯（Gauss1777～1855年），1777年4月30日出生于德国中北部。德国著名数学家、物理学家、天文学家。高斯被认为是最重要的数学家，有数学王子的美誉，并被誉为历史上伟大的数学家之一，

简介：　　高斯是德国著名数学家、物理学家和天文学家.他生于贫寒家庭,从小就显示出非凡的数学才能,最喜欢的游戏就是解题,常用煤块和粉笔在墙上不停地算.据说他3岁时纠正过父亲账单中的计算错误,令父亲大为叹服,奖给儿子一枚小硬币,一直被他珍藏.……

简介：　　高斯是德国著名数学家、物理学家和天文学家.他生于贫寒家庭,从小就显示出非凡的数学才能,最喜欢的游戏就是解题,常用煤块和粉笔在墙上不停地算.据说他3岁时纠正过父亲账单中的计算错误,令父亲大为叹服,奖给儿子一枚小硬币,一直被他珍藏.……

简介：针对随机时滞和异步相关噪声情况下的状态估计问题,提出了一种改进的高斯滤波算法（GF）,并给出了其适用于高维系统的实现形式—随机时滞和异步相关容积卡尔曼滤波器（CKF-RDCN）。首先,通过满足Bernoulli分布的互不相关随机序列,来描述系统观测数据中可能存在的随机时滞现象,将量测噪声作为状态变量用以实现对观测时滞后验概率密度的估计。其次,利用一阶斯特林插值公式来近似估计,由于过程噪声和量测噪声异步相关,而导致的含有随机变量的多维积分问题。最后,依据三阶球径容积法则,给出了CKF-RDCN滤波算法的详细设计。此外,经典GF算法是所提出的改进GF算法的特例,其作为一个通用的非线性滤波算法框架,根据不同的后验概率密度估计方法,可以有不同的实现形式。仿真结果表明,相比于扩展卡尔曼滤波算法（EKF）以及容积卡尔曼滤波算法（CKF）,CKF-RDCN在解决含有观测时滞和相关噪声系统的状态估计问题时,具有更高的精度和更好的数值稳定性。

简介：高斯是德国一位著名的数学家。有一天，高斯出门办事。经过一个酒店门口，他看到酒店的老板正在严厉地训斥一个伙计，并说要重重地处罚他。原来这个伙计是一名端菜的服务员，在端菜时不小心打翻了几样莱。

简介：列维．勒赫托，芬兰诗人、翻译家、赫尔辛基诗歌研讨会年会筹委会主席．电子诗歌中心（EPC）特约编辑。已出版六部诗集，一本小说和一本散文作品。现于赫尔辛基批评学院教授诗歌。

简介：我的好友兼舍友慕欣对画画格外痴迷，她最喜欢的画家是列维坦。一次壁报获奖之后，慕欣加入了学校的美术小组。然而好景不长，慕欣学画遭到了家里人的反对，倔强的慕欣决定这个周末不回家了，而是去我家……

简介：高斯是德国19世纪著名的数学家、物理学家。他不到20岁时,在许多学科上就已取得了不小的成就。对于高斯接二连三的成功,邻居的几个小伙子很不服气,决心要为难他一下。小伙子们聚到一起冥思苦想,终于想出了一道难题。他们用一根细棉

简介：1+2+3+4+…+99+100-(100+1)×50=5050同学们你们还记得这道题吗?它是著名数学家高斯小时候做的。当年小高斯遇到的算式加数的个数是双数正好能配成对儿。如果加数的个数不是双数?怎么办?让我来教你几招吧。