Характеристическая функция

Характеристика в технике, взаимосвязь между зависимыми и независимыми переменными, определяющими состояние технического объекта (процесса, прибора, устройства, машины, системы), выраженная в виде текста, таблицы, математической формулы, графика и т.п. Например, зависимости тока от электрического напряжения на участке электрической цепи (см. Вольтамперная характеристика. ..

одна из важнейших характеристик фотографического материала, выражающая зависимость (при оговорённых условиях экспонирования и проявления) между оптической плотностью (См. Оптическая плотность) полученного на материале почернения фотографического (См. Почернение фотографическое) и десятичным логарифмом экспозиции (См. Экспозиция) (называемым также количеством освещения), вызвавшей это почернение. См. Ст. Сенситометрия (рис. 1) и литература при ней.. ..

линейчатые рентгеновские спектры, вызванные электронными переходами на внутренней оболочки (слои) атомов. Длины волн Х. С. Лежат в интервале от 10-2 нм до 5․10 нм и, согласно Мозли закону, зависят от атомного номера элемента. Они не обнаруживают периодических закономерностей, присущих оптическим спектрам, что объясняется сходным строением внутренних электронных оболочек всех элементов. Х. С. Возникают при возбуждении атомов рентгеновскими фотонами или ускоренными электронами. При этом выбиваетс..

одинаковые или мало отличающиеся друг от друга частоты колебаний определённых групп атомов в различных молекулах. Соответствуют определённым химическим связям (например, С—Н, С—С, С=С, С—Cl и др.). Устойчивость Х. Ч. Связана с сохранением динамических свойств одинаковых групп атомов в разных молекулах. Во многих случаях можно теоретически рассчитать, обладает ли определённая химическая группа Х. Ч. Интенсивности спектральных линий, соответствующих Х. Ч. Определённой химической группы в различны..

преобразование Фурье - Стилтьеса вероятностной меры - комплскснозначная функция, заданная на всей числовой оси формулой X. Ф. Случайной величины Xпо определению есть X. Ф. Ее вероятностного распределения Метод, связанный с использованием X. Ф., был впервые применен А. М. Ляпуновым и позднее стал одним из основных аналитич. Методов теории вероятностей. Особенно эффективно он используется при доказательстве предельных теорем теории вероятностей, напр. Доказательство центральной предельной теор..