【摘 要】
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本文提出一个具有吸收态的马尔科夫链(Markov Chain)随机模型,分析和模拟了各种形式的连续流动系统的停留时间分布.模拟结果与确定型模拟结果吻合很好;本模型可以模拟复杂的
【机 构】
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浙江大学化工系,美国堪萨斯州立大学化工系
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本文提出一个具有吸收态的马尔科夫链(Markov Chain)随机模型,分析和模拟了各种形式的连续流动系统的停留时间分布.模拟结果与确定型模拟结果吻合很好;本模型可以模拟复杂的连续流动系统,但在此情况下,确定型模拟工作是困难的,有时甚至是不可能的.采用本模型还能同时得到停留时间分布的均值和方差;只要选取适当小的时间间隔△t:本模型能满意地逼近连续的随机过程模型.
In this paper, we propose a Markov Chain stochastic model with absorption state, and analyze and simulate the residence time distribution of various continuous flow systems. The simulation results are in good agreement with the deterministic simulation results. The model can simulate complex However, in this case, the deterministic simulation is difficult and sometimes impossible.Using this model we can also get the mean and variance of the residence time distribution as long as we select the appropriate small time interval △ t : This model satisfactorily approximates a continuous stochastic process model.
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