Презентация Гауссово моделирование онлайн

На нашем сайте вы можете скачать и просмотреть онлайн доклад-презентацию на тему Гауссово моделирование абсолютно бесплатно. Урок-презентация на эту тему содержит всего 18 слайдов. Все материалы созданы в программе PowerPoint и имеют формат ppt или же pptx. Материалы и темы для презентаций взяты из открытых источников и загружены их авторами, за качество и достоверность информации в них администрация сайта не отвечает, все права принадлежат их создателям. Если вы нашли то, что искали, отблагодарите авторов - поделитесь ссылкой в социальных сетях, а наш сайт добавьте в закладки.

Презентации » Математика » Гауссово моделирование

Просмотр ВСЕЙ презентации! ЖМИТЕ

Оцените презентацию от 1 до 5 баллов!

Смотреть онлайн
Скачать

Тип файла:

ppt / pptx (powerpoint)
Всего слайдов:

18 слайдов
Для класса:

1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11
Размер файла:

3.72 MB
Просмотров:

61
Скачиваний:

0
Автор:

неизвестен

Слайды и текст к этой презентации:

№1 слайд

Содержание слайда:

№2 слайд

Содержание слайда: Гауссово моделирование основано на Кригинге и использует смоделированные/получееные кригингом значения, как данные для воспроизведения ковариации между всеми моделируемыми значениями Гауссово моделирование основано на Кригинге и использует смоделированные/получееные кригингом значения, как данные для воспроизведения ковариации между всеми моделируемыми значениями Гауссово распределение: легко создать условное распределение (форма всех условных распределений = нормальному/гауссову) Математическое ожидание и дисперсия: взята из кригинга Последовательное Гауссово моделирование широко используемый алгоритм GSLib, также используемый Petrel для стохастического моделирования. Из ограниченного количесвта данных может построить модель, с учетом следуещего: Преобразование к нормальному распределению: Исходные данные преобразуются с мат. ожиданием =0 и стд. Отклонением =1. Результат моделирования автоматически преобразуется к исходному распределению Стационарность: Среднее значение данных не меняется латерально, поведение данных не зависит от их расположения (Отсутствие трендов в данных) Выходные данные: Множество РАВНОВЕРОЯТНЫХ реализаций (обусловленные случайной траекторией)

№3 слайд

Содержание слайда: 3D грид состоит из пронумерованных ячеек. Случайная формула для траектории задает порядок обхода 3D грид состоит из пронумерованных ячеек. Случайная формула для траектории задает порядок обхода

№4 слайд

Содержание слайда:

№5 слайд

Содержание слайда: 1. Преобразование входных данных к Гауссовому распределению, используя преобразование к нормальному распределению, дающую гладкую кривую CDF 1. Преобразование входных данных к Гауссовому распределению, используя преобразование к нормальному распределению, дающую гладкую кривую CDF

№6 слайд

Содержание слайда: 3. Рассчитывается условная кумулятивная функция распределения (CCDF) , базирующуюся на исходных и заранее смоделированных данных. Отображается смоделированное значение CCDF. 3. Рассчитывается условная кумулятивная функция распределения (CCDF) , базирующуюся на исходных и заранее смоделированных данных. Отображается смоделированное значение CCDF.

№7 слайд

Содержание слайда:

№8 слайд

Содержание слайда:

№9 слайд

Содержание слайда:

№10 слайд

Содержание слайда:

№11 слайд

Содержание слайда:

№12 слайд

Содержание слайда:

№13 слайд

Содержание слайда:

№14 слайд

Содержание слайда: В случае, если нет никаких входных данных, можно использовать безусловное моделирование: В случае, если нет никаких входных данных, можно использовать безусловное моделирование: Пользователь определяет разброс выходных данных Пользователь определяет среднее значение и среднеквадратическое отклонение Результирующая поверхность получает значения в требуемом интервале с помощью обратного преобразования из среднего значения и стандартного отклонения Рассчитывается CDF, которая используется для обратного преобразования.

№15 слайд