2.2多维随机变量及其分布函数 多维随机变量的引入 一、二维分布函数及其基本性质 定义2.2.1如果ξ和η是定义在同一概率空 间(,,P)上的两个随机变量称(n)为二 维随机变量(向量)

基于非均匀分布的虚拟材料模拟螺栓连接薄板搭接部分的力学特性，其中虚拟材料的材料参数用复模量表示，可直接生成复刚度矩阵以表示搭接部分的刚度及阻尼特性，省却了常规建模中生成结合部阻尼矩阵的步骤，在保证模型精确性的基础上简化了建模流程，以此建立了螺栓连接薄板结构的半解析模型并对其进行了动力学分析。首先描述了建模理念，将虚拟材料分别假定了三种复模量非均匀分布形式模拟螺栓搭接部分的力学特性，提出用反推辨识技术确定虚拟材料储能模量与耗能模量的方法。接着，基于能量法并用正交多项式假定模态，推导了螺栓连接薄板的半解析分析模型，并创新性地给出了求解半解析模型任意锤击点与拾振点处频响函数的公式。最后，以一个具体的螺栓连接薄板结构为对象进行了实例研究，结果表明：用所创建的半解析模型计算出的各阶仿真固有频率与实验测得的各阶固有频率的误差均在5%以内，计算得到的各阶仿真模态振型以及频响函数曲线与实测值均较为接近，从而证明了利用复模量非均匀分布的虚拟材料模拟螺栓搭接部分可有效简化螺栓结合部建模，亦可达到较高的仿真计算精度

利用原子探针层析技术研究了核反应堆压力容器（RPV）模拟钢调质处理后在370和400 ℃长期时效以及淬火后在400 ℃长期时效后Mn在α-Fe基体与渗碳体间重分布的特征。研究结果表明，在所有热处理条件下，Mn均会从α-Fe基体向渗碳体内扩散，引起渗碳体内Mn浓度升高。其中淬火后直接在400 ℃时效条件下试样中渗碳体内的Mn浓度最高。即使在400 ℃经过35000 h长时间时效，Mn在渗碳体内的浓度仍未达到平衡，需要进一步延长时效时间，这与Mn在400 ℃在α-Fe基体中扩散速率极其缓慢有关。此外，Mn在渗碳体内的分布也不均匀，在靠近α-Fe基体/渗碳体界面附近的渗碳体一侧存在Mn的原子偏聚区，偏聚区Mn浓度随时效温度升高而增加。长时间时效后，Mn在两相间重分布特征与Mn在渗碳体内扩散速率低于Mn在α-Fe基体中扩散速率有关

为研究堆浸体系矿石粒径分布对孔隙结构的影响，对不同级配矿岩散体构成的浸柱开展显微CT扫描测试，得到浸柱内部结构图像。通过阈值分割算法对孔隙结构进行提取，建立浸柱三维孔隙模型，对浸柱体孔隙率和面孔隙率的空间分布特征进行研究。利用最大球算法构建浸柱孔隙网络模型，进而分析矿石粒径分布对孔喉半径、喉道长度、孔喉体积、形状因子和配位数等参数的影响规律。结果表明：矿石颗粒级配性越好，矿堆孔隙率越低；矿石粒径越均匀，矿堆不同区域孔隙率差异越小；矿石粒径分布对孔隙尺寸和连通性影响较为显著，对孔喉形状因子影响较小。随着细颗粒矿石的减少，大孔隙增多，孔喉半径、喉道长度和孔喉体积相应增大；随着矿石粒径均匀性的增加，堆浸体系中孤立孔隙所占比例减少，高配位数孔隙所占比例增大，即矿堆内的孔隙空间具有更好的连通性

地球上的每一种昆虫都占有适合其生存、繁衍后 代的空间和领地,都有一定的地理分布范围。 分布于同一个地理范围内的种常在食物、生活规 律、生栖环境、生态信息等方面具有区别于与它种的 特征。 这类地理分布格局和特征的形成,除与起源和进 化历程有关外,还和地球板块的运动、物种所在地的 气候、地理及植物群落的变化有关

一、细菌的分布 (一)细菌在自然界的分布 1.土壤(最多) (1)分布:距地面10~20cm的土壤中最多。 (2)与人类的关系

在基岩裂隙水区应采用地质、水文地质测绘,这是一项综合性的地质调查研究工作, 是基岩山区供水水文地质勘探的重要手段。 裂隙水按分布在裂隙中的成因类型分为风化裂隙水成岩裂隙水和构造裂隙水三种类 型。对其研究可达到寻找评价和开发裂隙水的目的。同时裂隙的密集、开启、连通及充填 情况直接影响到裂隙水的分布、运动和富集。由此裂隙水在分布上不均匀,其形式可呈层 状或脉状分布;

第二节三重积分 一、三重积分的概念及性质 例.非均匀分布立体的质量 一设有空间立体g2,当Ω的质量是均匀分布时, 则的质量M=9的体密度×?的体积 若Ω的质量不是均匀分布的则不能上述方 式算质量M 设空间立体Ω.其质量非均匀分布,体密度 μ(x,y,z)连续,求的质量M

第三节 世界钢铁工业生产分布和国际贸易 第四节 世界电子信息工业生产分布和国际贸易 第五节 世界汽车工业生产分布和国际贸易

数理统计的基本问题之一是根据样本所提供 的信息,对总体的分布以及分布的数字特征做出 工统计推断.统计推断的主要内容分为两大类:一 类是参数估计问题,另一类是假设检验问题.本 章主要讨论参数估计问题.这里的参数可以是总 体分布中的未知参数,也可以是总体的某个数字 特征.若总体分布形式已知,但它的一个或多个 参数未知或总体的某个数字特征未知时,就需借 工助总体X的样本来估计未知参数.以下主要讨论 总体参数的点估计和区间估计