stochastic process câu

• That is, a stochastic process F is a collection
  Nghĩa là, một quá trình ngẫu nhiên F là một tập hợp
• Probability and Stochastic Processes.
  Xác suất và Stochastic Processes
• Probability and Stochastic Processe
  Xác suất và Stochastic Processes
• Probability and stochastic processes
  Xác suất và Stochastic Processes
• Probability and Stochastic Processes
  Xác suất và Stochastic Processes
• Probability and stochastic processes.
  Xác suất và Stochastic Processes
• Stochastic process •
  Kết quả Stochastic process:
• Stochastic process •
  Kết quả Stochastic process:
• What are stochastic processes?
  Stochastic processes là gì ?
• So what are stochastic processes?
  Stochastic processes là gì ?
• Solving PoW represents itself as a stochastic process with low probability of success during which happens a large amount of errors.
  Giải quyết PoW như là quá trình ngẫu nhiên với xác suất thành công thấp trong đó xảy ra một số lượng lớn các lỗi.
• A modification G of the process F is a stochastic process on the same state space, with the same parameter set T such that
  Một cải tiến G của quá trình F là một quá trình ngẫu nhiên trên cùng một không gian trạng thái, với cùng tập hợp tham số T sao cho
• Solving PoW represents itself as a stochastic process with low probability of success during which happens a large amount of errors.
  PoW đại diện cho chính nó như là một quá trình ngẫu nhiên với xác suất thành công thấp trong đó xảy ra một số lượng lớn các lỗi.
• Instead, we’re worried about large-scale data issues, such as how to optimize stochastic process predictions.
  Con người phải đối đầu với các vấn đề dữ liệu quy mô lớn, chẳng hạn như làm thế nào để tối ưu hóa những dự đoán quy trình ngẫu nhiên.
• In the simple case of discrete time, as opposed to continuous time, a stochastic process is a sequence of random variables (for example, see Markov chain, also known as discrete-time Markov chain).
  Trong trường hợp đơn giản nhất (thời gian rời rạc), một quá trình ngẫu nhiên chỉ là một chuỗi của các biến thời gian gọi là chuỗi thời gian (time series) (ví dụ, xem xích Markov).
• In the simplest possible case ('discrete time'), a stochastic process amounts to a sequence of random variables known as a time series (for example, see Markov chain).
  Trong trường hợp đơn giản nhất (thời gian rời rạc), một quá trình ngẫu nhiên chỉ là một chuỗi của các biến thời gian gọi là chuỗi thời gian (time series) (ví dụ, xem xích Markov).
• In the simplest possible case (discrete time), a stochastic process amounts to a sequence of random variables known as a time series (for example, see Markov chain).
  Trong trường hợp đơn giản nhất (thời gian rời rạc), một quá trình ngẫu nhiên chỉ là một chuỗi của các biến thời gian gọi là chuỗi thời gian (time series) (ví dụ, xem xích Markov).
• The Kolmogorov extension theorem guarantees the existence of a stochastic process with a given family of finite-dimensional probability distributions satisfying the Chapman–Kolmogorov compatibility condition.
  Định lý mở rộng Kolmogorov bảo đảm sự tồn tại của một quá trình ngẫu nhiên với một họ của các phân bố xác suất hữu hạn chiều thỏa mãn điều kiện tương thích Chapman-Kolmogorov.
• The Kolmogorov extension theorem[?] guarantees the existence of a stochastic process with a given family of finite-dimensional probability distributions satisfying the Chapman-Kolmogorov compatibility condition.
  Định lý mở rộng Kolmogorov bảo đảm sự tồn tại của một quá trình ngẫu nhiên với một họ của các phân bố xác suất hữu hạn chiều thỏa mãn điều kiện tương thích Chapman-Kolmogorov.
• The Kolmogorov extension theorem guarantees the existence of a stochastic process with a given family of finite-dimensional probability distributions satisfying the Chapman-Kolmogorov compatibility condition.
  Định lý mở rộng Kolmogorov bảo đảm sự tồn tại của một quá trình ngẫu nhiên với một họ của các phân bố xác suất hữu hạn chiều thỏa mãn điều kiện tương thích Chapman-Kolmogorov.