konvergoi - English translation

Translation for "konvergoi" to english

Konvergoi

Examples

Translation examples

converges
converge

converges

konvergoi jakaumaltaan kohti normaalijaumaa N(0, 1/2).

converges in distribution to N(0, 1/2).

Henkilö tässä asennossa Venus helposti konvergoi jonkun kanssa ja voisi yhtä hyvin katkaista suhteet hänen kanssaan.

A person with this position of Venus easily converges with someone and

On tosiasia, että kehitys eri versioita laatu, ympäristö ja riskien ehkäiseminen, konvergoi kohti yksi integroitu järjestelmä.

It is a fact that the evolution of different versions of the standards of quality, environment and risk prevention, converge towards a single integrated system.

Tämä osoittaa, että otoksen keskiarvo konvergoi stokastisesti kohti karakteristisen funktion derivaattaa origoissa niin kauan kuin sellainen on olemassa.

This shows that the sample mean converges in probability to the derivative of the characteristic function at the origin, as long as the latter exists.

Käy niin, että ”heikompi” silmä ei jaksa pysyä mukana ponnistuksessa ja luovuttaa, ei konvergoikaan, vaan hellittää ja ”heittää” ulospäin ja on syntynyt ulospäin karsastus, strabismus divergens (katselinjojen poikkeaminen ulospäin), voimakkaammin hyperooppisen silmän puolelle.

What happens is that the “weaker” eye cannot match the effort and gives up, does not converge but gives in and turns outwards, resulting in an outward squint, strabismus divergens (turning outwards of sight lines), on the side of the eye that is more strongly hyperopic.

Ensi kerralla lähdetään liikkeelle siitä, että sen sijaan että tässä nyt ikään kuin joukko, porukka, tai kuulijat, ehkä bifurkoituivat, siinä mielessä että voidaanko ymmärtää, hyväksyä jotakin olettamusta, niin tavoite olisi juuri kääntää tämä toisinpäin, pyrkiä löytämään semmoiset lainalaisuudet jotka ikään kuin konvergoi, sillä tavalla että kaikki voisivat ne hyväksyä, ja sen jälkeen sitten seuraavalla kerralla lähdetään johtamaan malleja, siitä lähtien.

Next time, based on the fact that instead of this now as if the mass, crowd, or the audience, perhaps bifurkoituivat, in the sense that can be understood, to accept any hypothesis, the goal would be just the reverse of this the other way around, trying to find semmoiset laws which also converges to in the way that everybody could accept them, and after then the next time I start to lead models ever since.

Tämä eksplisiittinen menetelmä on numeerisesti vakaa ja konvergoi, kun r ≤ 1 / 2 {\displaystyle r\leq 1/2} .

This explicit method is known to be numerically stable and convergent whenever r ≤ 1 / 2 {\displaystyle r\leq 1/2} .

Olkoon lisäksi jokaisella arvolla θ ∈ Θ {\displaystyle \theta \in \Theta } jono {f(X1,θ), f(X2,θ), …} sellainen jono riippumattomia ja samoin jakautuneita satunnaismuuttujia, että tämä jono konvergoi stokastisesti (in probability) kohti arvoa to E. Tällaista sanotaan pisteittäiseksi konvergenssiksi Θ:ssa.

Then for any fixed θ, the sequence {f(X1,θ), f(X2,θ), ...} will be a sequence of independent and identically distributed random variables, such that the sample mean of this sequence converges in probability to E. This is the pointwise (in θ) convergence.

Silloin X 1 + ⋯ + X k r 1 2 + ⋯ + r k 2 {\displaystyle {\frac {X_{1}+\cdots +X_{k}}{\sqrt {r_{1}^{2}+\cdots +r_{k}^{2}}}}} konvergoi jakaumaltaan kohti normaalijaumaa N(0, 1/2).

Then X 1 + ⋯ + X k r 1 2 + ⋯ + r k 2 {\displaystyle {\frac {X_{1}+\cdots +X_{k}}{\sqrt {r_{1}^{2}+\cdots +r_{k}^{2}}}}} converges in distribution to N(0, 1/2).

Arvot u j n + 1 {\displaystyle u_{j}^{n+1}} saadaan ratkaisemalla lineaarinen yhtälöryhmä: ( 2 + 2 r ) u j n + 1 − r u j − 1 n + 1 − r u j + 1 n + 1 = ( 2 − 2 r ) u j n + r u j − 1 n + r u j + 1 n . {\displaystyle (2+2r)u_{j}^{n+1}-ru_{j-1}^{n+1}-ru_{j+1}^{n+1}=(2-2r)u_{j}^{n}+ru_{j-1}^{n}+ru_{j+1}^{n}.\,} Tämäkin menettely on aina numeerisesti stabiili ja konvergoi, mutta menettely on yleensä laskennallisesti raskaampi kuin eksplisiittinen menetelmä, koska jokaisella aika-askeleella on ratkaistava yhtälöryhmä.

We can obtain u j n {\displaystyle u_{j}^{n}} from solving a system of linear equations: ( 1 + 2 r ) u j n + 1 − r u j − 1 n + 1 − r u j + 1 n + 1 = u j n {\displaystyle (1+2r)u_{j}^{n+1}-ru_{j-1}^{n+1}-ru_{j+1}^{n+1}=u_{j}^{n}} The scheme is always numerically stable and convergent but usually more numerically intensive than the explicit method as it requires solving a system of numerical equations on each time step.

Määritellään s n 2 = ∑ i = 1 n σ i 2 {\displaystyle s_{n}^{2}=\sum _{i=1}^{n}\sigma _{i}^{2}} Jos jollakin arvolla δ > 0, pätee Ljapunovin ehto lim n → ∞ 1 s n 2 + δ ∑ i = 1 n E ⁡ = 0 {\displaystyle \lim _{n\to \infty }{\frac {1}{s_{n}^{2+\delta }}}\sum _{i=1}^{n}\operatorname {E} {\big }=0} niin summa (Xi - µi)/sn konvergoi jakaumaltaan kohti standardia normaalijakaumaa, kun n kasvaa rajatta: 1 s n ∑ i = 1 n ( X i − μ i ) → d N ( 0 , 1 ) . {\displaystyle {\frac {1}{s_{n}}}\sum _{i=1}^{n}(X_{i}-\mu _{i})\ {\xrightarrow {d}}\ {\mathcal {N}}(0,\;1).} Käytännössä on tavallisesti helpointa tarkistaa, päteekö Ljapunovin ehto arvolla δ = 1. Jos satunnaismuuttujien jono toteuttaa Ljapunovin ehdon, se toteuttaa myös Lindebergin ehdon.

Define s n 2 = ∑ i = 1 n σ i 2 {\displaystyle s_{n}^{2}=\sum _{i=1}^{n}\sigma _{i}^{2}} If for some δ > 0, Lyapunov’s condition lim n → ∞ 1 s n 2 + δ ∑ i = 1 n E ⁡ = 0 {\displaystyle \lim _{n\to \infty }{\frac {1}{s_{n}^{2+\delta }}}\sum _{i=1}^{n}\operatorname {E} \left=0} is satisfied, then a sum of Xi − μi/sn converges in distribution to a standard normal random variable, as n goes to infinity: 1 s n ∑ i = 1 n ( X i − μ i ) → d N ( 0 , 1 ) . {\displaystyle {\frac {1}{s_{n}}}\sum _{i=1}^{n}\left(X_{i}-\mu _{i}\right)\ {\xrightarrow {d}}\ N(0,1).} In practice it is usually easiest to check Lyapunov's condition for δ = 1.

converge