การแจกแจงความน่าจะเป็นและการแปลงลาปลาส
ทางลัด: ความแตกต่างความคล้ายคลึงกันค่าสัมประสิทธิ์การเปรียบเทียบ Jaccardการอ้างอิง
ความแตกต่างระหว่าง การแจกแจงความน่าจะเป็นและการแปลงลาปลาส
การแจกแจงความน่าจะเป็น vs. การแปลงลาปลาส
ในความน่าจะเป็นและสถิติศาสตร์ การแจกแจงความน่าจะเป็นกำหนดความน่าจะเป็นให้เซตย่อยของผลลัพธ์การทดลองสุ่ม การสำรวจหรือวิธีอนุมานทางสถิติที่วัดได้ทั้งหมด ตัวอย่างการแจกแจงความน่าจะเป็นพบได้ในการทดลองที่ปริภูมิตัวอย่างไม่เป็นตัวเลข ซึ่งการแจกแจงจะเป็นการแจกแจงประเภท, การทดลองที่ปริภูมิตัวอย่างเข้ารหัสด้วยตัวแปรสุ่มวิยุต ซึ่งการแจกแจงสามารถระบุได้ด้วยฟังก์ชันมวลของความน่าจะเป็น, และการทดลองที่ปริภูมิตัวอย่างเข้ารหัสด้วยตัวแปรสุ่มต่อเนื่อง ซึ่งการแจกแจงสามารถเจาะจงได้ด้วยฟังก์ชันความหนาแน่นของความน่าจะเป็น การทดลองที่ซับซ้อนกว่า เช่น การทดลองที่เกี่ยวข้องกับกระบวนการสโทแคสติกที่นิยามในเวลาต่อเนื่อง อาจต้องใช้เมเชอร์ความน่าจะเป็นที่เจาะจงน้อยกว. ในทางคณิตศาสตร์ การแปลงลาปลาส (Laplace transform) คือการแปลงเชิงปริพันธ์ที่ใช้กันอย่างกว้างขวาง แสดงอยู่ในรูป \displaystyle\mathcal \left\ การแปลงลาปลาสจะทำให้เกิดความเป็นเชิงเส้นของ f(t) ซึ่งค่า t เป็นอาร์กิวเมนต์จริง(t ≥ 0) จะแปลงไปอยู่ในรูปฟังก์ชัน F(s) โดย s เป็นอาร์กิวเมนต์เชิงซ้อน การแปลงนี้เป็นการทำฟังก์ชันหนึ่งต่อหนึ่งที่สำคัญมากในการใช้งานในทางปฏิบัติ คู่ฟังก์ชัน f(t) กับ F(s) นั้นจับคู่กันในตาราง การแปลงลาปลาสถูกใช้ประโยชน์จากคุณสมบัติที่มันมีความสัมพันธ์และการดำเนินการของฟังกันดังเดิม f(t) น้นสอดคล้องกับความสัมพันธ์กับการดำเนินการในรูปของ F(s) การแปลงลาปลาสถูกประยุกต์ใช้ในงานสำคัญมากมายที่เป็นแนวคิดทางวิทยาศาสตร์ สำหรับชื่อลาปลาสนี้มาจากชื่อของปีแยร์-ซีมง ลาปลาส ผู้ที่นำการแปลงนี้ไปใช้ในทฤษฎีความน่าจะเป็น การแปลงลาปลาสเกี่ยวข้องกับการแปลงฟูรีเย แต่ขณะที่การแปลงฟูรีเยนั้นใช้ในการแก้ฟังก์ชันหรือสัญญาณในโหมดของการสั่นสะเทือน.
ความคล้ายคลึงกันระหว่าง การแจกแจงความน่าจะเป็นและการแปลงลาปลาส
การแจกแจงความน่าจะเป็นและการแปลงลาปลาส มี 0 สิ่งที่เหมือนกัน (ใน ยูเนี่ยนพีเดีย)
รายการด้านบนตอบคำถามต่อไปนี้
- สิ่งที่ การแจกแจงความน่าจะเป็นและการแปลงลาปลาส มีเหมือนกัน
- อะไรคือความคล้ายคลึงกันระหว่าง การแจกแจงความน่าจะเป็นและการแปลงลาปลาส
การเปรียบเทียบระหว่าง การแจกแจงความน่าจะเป็นและการแปลงลาปลาส
การแจกแจงความน่าจะเป็น มี 13 ความสัมพันธ์ขณะที่ การแปลงลาปลาส มี 11 ขณะที่พวกเขามีเหมือนกัน 0, ดัชนี Jaccard คือ 0.00% = 0 / (13 + 11)
การอ้างอิง
บทความนี้แสดงความสัมพันธ์ระหว่าง การแจกแจงความน่าจะเป็นและการแปลงลาปลาส หากต้องการเข้าถึงบทความแต่ละบทความที่ได้รับการรวบรวมข้อมูลโปรดไปที่: