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隨機制變
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隨機過程
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隨機過程又稱(stochastic process)是一門研究任意變數集 之學問,t取值於T集合,T稱為隨機過程之參數集合;嚴格說X(t)應寫為 為樣本空間,亦即表所有可能發生之事件的集合,參數t表示隨機變數之一有系統的隸屬,它所代表物理意義一般為時間,或序列數字,或距離。對於一固定的ω,X(t,ω)是t的一函數,它代表當ω事件為任意實驗所產生之結果時,該隨機過程在T集合中之變化。
隨機過程重要類型:馬可夫過程(Markov process)、帕桑過程(Poisson process)、駐定過程(stationary process)和時間序列過程…等。 隨著時間逐漸改變、發展的隨機變數稱之。例如貨幣間的匯率就是隨機過程的一種,因為匯率會隨著時間變動。
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應變隨機
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面對臨時的事變,掌握時機,做妥善的應付。明.朱權《荊釵記》第四○齣:「姪女堅將節操持,我嫂嫂定不相容,吾兄就應變隨機,將姪女送到王門去。」明.許自昌《水滸記》第一○齣:「應變隨機,陳平之奇計先人。足參帷幄,諸葛之玄機役鬼。」也作「隨機應變」。
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視訊隨機存取記憶體
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設計作為儲存一電腦監視器上待顯示之影像用的快速記憶體。它可由被設計成能序地存取的特殊記憶體(積體電路)構建。它必須足夠快以螢幕被掃瞄的速度提供資料到顯示電路。例如在70 Hz的再析速率,1280×1024八位元像素的解析度下,視訊記憶體需供應1280×1024×70=90 Mbyte/s或每11奈秒一位元組。它為了允許顯示電路和中央處理能同時存取它,必須為雙埠(dual ported)。在IBM個人電腦人,VRAM被定置於顯示介面上,典型的容量為0.5-2MB。
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簡單隨機取樣
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取樣是推論統計的必要步驟,而推論統計的目的是在於根據樣本的性質來推估母群的性質;因為我們不知道母群的性質,所以要抽取樣本來估計。可見,推論統計的工作乃是由已知推論未知,由特殊而了解普遍的一種科學步驟。樣本既然是要用來代表母群的,則樣本必須具有代表性(representativeness),否則這種樣本便無價值可言。抽樣(sampling)的方式有很多種,較常用的抽樣方法有簡單隨機抽樣(simple random sampling)、系統性抽樣(systematic sampling)、分層隨機抽樣(stratified sampling)及叢集抽樣(cluster sampling)。
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靜態隨機存取記憶體
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同【靜態隨機記憶體】(static RAM)。
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隨機而變
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臨事能妥善應變。《敦煌變文集新書.卷六.韓擒虎話本》:「大凡男子,隨機而變,不如降他。」也作「隨機應變」。
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隨機模型
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一種使用統計觀念的數學模型。在此模型中的參數或變數由機率分佈函數表示之。
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同步動態隨機存取記憶體
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動態隨機存取記憶體(DRAM)的一種形式,其在控制信號加上分開的時鐘信號。SDRAM晶片可包含更複雜狀態機械,允許它們支援猝發接取模態(burst access mode)發出一系列連續的鐘訊。
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動態隨機存取記憶體
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一種可讀╱寫的隨機存取記憶體,其儲存資料會隨時間而消失,故必需週期性的重新寫入更新,才能保持原有資料。
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