- •Речевая система
- •Система управления с обратной связью
- •Вернемся к выражению (11) для решения системы (10). Если в этом выражении иизвестны, то можно найтидля всех моментов.
- •Пусть в системе, представленной линейной моделью в пространстве состояний
- •Устойчивость систем
- •Устойчивость линейных непрерывных систем
- •Устойчивость линейных дискретных систем.
- •Критерии устойчивости полиномов
- •Графические критерии устойчивости полиномов Пусть задан полином
- •Алгоритм Рауса
- •Устойчивость дискретных полиномов
- •Частотные критерии устойчивости замкнутых систем
- •Устойчивость нелинейных систем
- •Операции над множествами
- •1.3. Упорядоченное множество и прямое произведение множеств
- •1.4. Соответствия
- •1.5. Конечные и бесконечные множества. Мощность множества
- •5. Случайные процессы в системах управления
- •5.1. Случайные величины и их основные характеристики
- •5.1.1. Интегральный закон распределения (функция распределения)
- •5.1.2. Дифференциальный закон распределения (плотность вероятности)
- •5.1.3. Моменты случайных величин и их свойства
- •5.2. Векторные случайные величины
- •5.2.1. Функция распределения двумерного случайного вектора
- •5.2.2. Функция плотности вероятности двумерного случайного вектора
- •5.2.3. Моменты системы случайных величин
- •5.3. Случайные функции. Многомерные законы распределения
- •5.4. Характеристики случайных функций
- •5.5. Операции над случайными функциями
- •5.5.1. Суммирование случайной и детерминированной функций
- •5.5.2. Интегрирование случайной функции
- •5.5.3. Дифференцирование случайной функции
- •5.5.4. Сложение случайных функций
- •5.6. Стационарные случайные процессы
- •5.6.1. Эргодическая теорема
- •5.6.2. Корреляционная функция стационарного случайного процесса
- •5.6.3. Расчет корреляционной функции по экспериментальным данным
- •5.7. Спектральная плотность стационарного случайного процесса
- •5.8. Связь между спектральной плотностью и корреляционной функцией стационарного случайного процесса
- •5.9. Случайные функции и их характеристики (примеры)
- •5.10. Прохождение стационарного случайного сигнала через линейную систему
- •Введение
- •Алгоритм нелинейного динамического прогнозирования и некоторые его модификации
- •Интерпретация алгоритма с использованием виртуальных моделей как процедуры ассоциативного поиска
Операции над множествами
Объединение множеств . Объединением множеств X и Y называется множество, состоящее из всех тех и только тех элементов, которые принадлежат X или принадлежат Y. Объединение обозначается через XY. Суть операции легко понять, пользуясь диаграммами Эйлера-Венна. Пусть X-множество точек левого круга (Рис.1а), Y-множество точек правого круга. Тогда XY - заштрихованная область.
Рис.1. Диаграммы Эйлера-Венна
Пересечение множеств. Пересечением множеств X и Y называется множество, состоящее из всех тех и только тех элементов, которые принадлежат как множеству X, так и множеству Y. Пересечение множеств обозначается через XY. На рис.1б пересечение множеств X и Y соответствует заштрихованной области. Если XY=, то множество X и Y называются непересекающимися.
Разность множеств. Разностью множеств X и Y называется множество, состоящее из тех и только тех элементов, которые принадлежат X и не принадлежат Y. Обозначается разность множеств следующим образом: X\Y . На рис1.в заштрихована область, соответствующая разности множеств X и Y.
Симметрическая разность множеств. Симметрической разностью множеств X и Y называется множество, состоящее из всех тех и только тех элементов, которые принадлежат или множеству X, или множеству Y, но не обоим вместе. Обозначается симметрическая разность множеств следующим образом: XY. На рис1.г заштрихованная область соответствует XY.
Дополнение множества. Множество , определяемое из соотношения =J\X называется дополнением множества X. Пусть множество точек прямоугольника на рис.2 составляет универсальное множество J, X-множество точек круга. Тогда - множество точек заштрихованной области. Множества X и не имеют общих элементов, поэтому X=. Кроме того не имеется элементов в множестве J, которые не принадлежали бы ни X, ни , т.к. те элементы, которые не принадлежат X принадлежат . Следовательно X= J.
Рис.2. - дополнение множества X
Разбиение множества. Некоторые множества можно представить как систему подмножеств. Так, например, множество студентов института составляют систему подмножеств факультетов, либо систему подмножеств курсов.
Рассмотрим некоторое множество М и систему множеств S={X1, X2,...,Xn}. Система множеств S называется разбиением множества M, если она удовлетворяет следующим условиям.
1. Любое множество Xi (i=1,2,...,n) из S является подмножеством множества M - Xi M, т.е. XS: XM.
2. Любые два множества Xi и Xj из S являются непересекающимися - XiXj=, если ij, т.е. XiS и XjS (ij): XiXj=.
3. Объединение всех множеств, входящих в разбиение, равно множеству M–
.
Тождества алгебры множеств. С помощью различных операций над множествами из множеств можно составлять различные алгебраические выражения. Пусть в результате некоторых операций над одними и теми же множествами X,Y,Z получены новые множества U и V, содержащие одни и те же элементы. Выражение U=V представляет собой тождество алгебры множеств.
Рассмотрим наиболее важные тождества алгебры множеств.
1. XY=YX
2. XY=YX Коммутативные
3. XY=YX законы
4. X(YZ)=(XY)Z Ассоциативные
5. X(YZ)=(XY)Z законы
6. (XY)Z=(XZ)( YZ) Дистрибутивные
7. (XY)Z=(XZ)( YZ) законы
8. = Тождества
9. = де Моргана
Все приведенные тождества могут быть легко доказаны, например, с помощью диаграмм Эйлера-Венна. В качестве примера рассмотрим доказательство дистрибутивного закона (тождество 6).
Рис.3. Геометрическая иллюстрация тождества 6.
На рис.3а двойная штриховка соответствует выражению (XY)Z, на рис.3б заштрихованная область равна (XZ)(YZ). Из диаграмм видно, что оба выражения определяют одно и то же множество.