高斯扩散模型的介绍 高斯扩散模式适用于均一的大气条件，以及地面开阔平坦的地区，点源的扩散模式。排放大量污染物的烟囱、放散管、通风口等，虽然其大小不一，但是只要不是讨论烟囱底部很近距离的污染问题，均可视其为点源。
高斯过程说它是非参数模型，这点怎么理解 1、Clarke Modal最理想的模型：其中N为多径径数，Cn为每一径的幅度增益，wd为最大多普勒频散，an为每一径来波方向，phin为每一径初始相位。其中Cn，an，phin是随机数，在径数N很大的时候，g(t)可被视为高斯随机过程，an，phin看做在(-pi，pi]均匀分布，由此有以下结论：（1）信号幅度服从瑞利分布；（2）相位在(-pi，pi]均匀分布；（3）信道响应的二阶统计特性：如自相关满足贝塞尔曲线J(wd*tau)，（tau：相关时间差，之前我写过一篇速度估计的日志，其中的相关算法就是基于自相关的二阶统计特性估计移动速度），信号两个正交分量的互相关为0；（4）以及四阶统计特性。由于告诫统计特性不好表达，直接给出公式了：2、Jake Modal：这是现在常用的信道模型，与Clarke的不同时，归一化后每一径幅度增益相同且为1/sqrt(N)，每径初始相位都为0，第n径来波方向为2*pi*n/N，n=1，2，3，.N。也就是上述中的Cn，an，phin为：Jake模型大名就不说了，我觉得大家之所以那么爱用它是因为它将Clarke理论模型优化了，它是可以用仿真实现的。毕竟Clarke是个统计模型，每一径来波方向都在(-pi，pi]均匀分布的随机数，但只当多径数量趋于无穷的时候才符合以上统计特性，看到许多文章都用100个正弦。
什么是高斯模式，高斯模式的假设条件是什么？ 满意回答检举|21132012-12-01 10：33 15岁时，高斯5261进入卡罗利努姆学院学习。18岁时来4102到著名的哥廷根大学，数学的1653领域里还有更广阔的天地等待这位数学天才去探索。据说高斯在哥廷根大学时，有次有事迟到，赶到教室时几乎都已经下课了。高斯走进教室后，发现教师不在，黑板上写着几道题。高斯以为这些题目是今天的作业题，便把题目记下来。当晚，他花了一整夜时间去研究这些数学题，没想到的是，这些题目异乎寻常地难。高斯直到天亮也只解决了一道题，第二天他很沮丧地找到老师，把这些都告诉了他。他的老师异常震惊：“这些可都是数学史上最著名的难题啊，你竟然只花一个晚上就解决了一道？而高斯解决的这道难题，就是困扰了数学家两千年之久的正十七边形尺规作图问题。那一年，高斯只有19岁！尺规作图，是从古希腊时期的几何学家们开始就一直在探讨的问题，作图所用的直尺，是没有刻度的，尺规作图最简单的应用就是平分角。古希腊人很早就知道了许多正多边形的作图方法。显然，正2N边形（N>；=2）都是很用以作出来的。正三边形能做出来，因此正2N×3边形（N>；1）也一样能作出来。而正五边形和正十五边形也是能作出来的。如此一来，边数较少的正多边形就只。
为什么我们经常用高斯模型来解释很多问题？ 这是由中心极限定理所带来的性质，它是概率论中非常重要的一个定理，可以认为它沟通起了「概率论」和「数理统计」。所谓的中心极限定理是指：大量相互独立随机变量的均值经适当标准化后依分布收敛于正态分布。中心极限定理可以解释为什么大自然中有很多正态分布，简单来说就是因为我们生活中见到的大多数事物也满足中心极限定理成立的条件，它们都是由于许多复杂的因素所造成的，而这些因素之间相对独立，各自都可以看成随机变量。在许多这些随机变量的影响下，我们的生活中因此也就有了这么多的正态分布。中心极限定理而且还提供了计算独立随机变量之和的近似概率的简单方法，这种计算的方法就是利用正态分布（也就是高斯分布）来进行计算的，所以我们经常用高斯模型来解释很多问题。一方面由于中心极限定理保证了我们用高斯模型的有效性，另一方面，高斯模型也是很容易进行计算的。此外，在物理学中，大家喜欢高斯模型还有一个原因就是，高斯模型反映了一种最简单的二体相互作用，这个很容易理解，在对正态分布取对数后，我们就得到了一个二次型，这个二次型反映的就是一个二体相互作用。
高斯马尔科夫经典假设的内容是什么？ 1、Assumption MLR.1（linear in parameters)：假设一要求所有的母集团参数为常数，用来保证模型为线性关系。即如果母集团方程为y=a+b1x1+b2x2+.+bkxk+u，所有的a，b1，b2。.
关于高斯定理的使用条件？ 静电场中选择的高斯面必须是等势的么？还是说只是等势时容易积分。导体表面电荷分布不均匀时也能用高斯定…
大学物理 高斯定理的适用条件，请举例说明 谢谢啦 高斯定理适用闭合曲面 所以线不是闭合曲面 所以应该用定义来求了
高斯过程说它是非参数模型，这点怎么理解？ 刚刚开始学习高斯过程，好多地方还理解不到位。高斯过程可以由均值函数和协方差函数唯一确定，所以在训练…
高斯模型是啥呀 高斯分布就是正态分布，高斯模型就是建立各种状态发生的概率密度函数。相信你应该知道正态分布的概率密度函数，高斯模型就是建立其因变量X的概率密度函数，发生某个时间的概率值可以快速的求导。图像处理目标检测中通常需要跟贝叶斯理论相结合，比如检测肤色，就需要建立某种肤色的概率模型X，然后建立非肤色的颜色的出现概率模型Y（前期训练建立其来的先验概率模型），对要检测的图像提取某个像素点的特征值，如某种颜色值，然后求这种颜色在X和Y的概率值，两者利用贝叶斯理论求其实肤色的概率，得到的值如果大于一定的阈值(或小于)则认为是肤色，否则是非肤色。抽象理解有点困难，提取合适的特征值也是很重要的，希望可以帮助到你。
概率生成模型中的条件概率为什么可以由高斯分布直接获得？ 高斯分布的值不是概率密度吗？台大的那个李宏毅老师说这里概率是和概率密度成正比的。具体怎么解释呢？
