「流体近似」の版間の差分

提供: ORWiki
ナビゲーションに移動 検索に移動
 
(2人の利用者による、間の2版が非表示)
1行目: 1行目:
'''【りゅうたいきんじ (fluid approximation)】'''
+
'''【 りゅうたいきんじ (fluid approximation) 】'''
  
待ち行列やそのネットワークおいて,客の動きを連続的な量である流体で近似すること.一般に客の数が多くサービス時間が短いモデルによく当てはまる.待ち行列のように状態(またはその重要な構成要素)が離散的である確率過程においては,状態空間と時間軸を同じスケールで縮小したときの極限過程として流体近似が得られる.このようにして得られた極限過程は,大数の法則によって,一般に確定的な標本関数を持つ.
+
[[待ち行列]]やそのネットワークおいて,
 +
[[客]]の動きを連続的な量である流体で近似すること.
 +
一般に客の数が多くサービス時間が短いモデルによく当てはまる.
 +
待ち行列のように状態(またはその重要な構成要素)が離散的である
 +
[[確率過程]]においては,
 +
状態空間と時間軸を同じスケールで縮小したときの
 +
極限過程として流体近似が得られる.
 +
このようにして得られた極限過程は,
 +
[[大数の法則]]によって,一般に確定的な標本関数を持つ.
 +
 
 +
==== 関連記事 ====
 +
[[待ち行列モデル#流体近似モデル|待ち行列モデル]] [[《待ち行列ネットワークの安定性》|待ち行列ネットワークの安定性]]
 +
 
 +
[[category:待ち行列|りゅうたいきんじ]]
 +
 
 +
[[category:待ち行列ネットワーク|りゅうたいきんじ]]

2008年11月14日 (金) 09:38時点における最新版

【 りゅうたいきんじ (fluid approximation) 】

待ち行列やそのネットワークおいて, の動きを連続的な量である流体で近似すること. 一般に客の数が多くサービス時間が短いモデルによく当てはまる. 待ち行列のように状態(またはその重要な構成要素)が離散的である 確率過程においては, 状態空間と時間軸を同じスケールで縮小したときの 極限過程として流体近似が得られる. このようにして得られた極限過程は, 大数の法則によって,一般に確定的な標本関数を持つ.

関連記事

待ち行列モデル 待ち行列ネットワークの安定性