(3)where m is the first moment of r

(3)
where m is the first moment of random variable Iin. In the presented model, it is convenient to shift the domain of function
pdfγ (x) so that the first moment of shift variable distribution is equal to 0.Wecan calculate the expected time of interception
of the information package:
E(Tin) = (1 − q) + 2q(1 − q) + 3q2(1 − q) + ・ ・ ・ =
1
1 − q
.
If we take into account (3) and E(Tout) = 1 then it is easy to obtain:
E(T ) = 1 + E([x ≥ a])−1. (4)
The random variable Iout = [Iin ≥ a] Iin has a probability density function pdfγ (x + m) which is cut off to the field [a,∞):
[x ≥ a]
E([x ≥ a])
pdfγ (x + m). (5)
If we put an expected value of random variable Iout and (4) to (2) then we get the formula for information processing
intensity:
ρ(pdfγ , a)right := ρ(a) =
 ∞
a x ・ pdfγ (x + m)dx
1 +
 ∞
a pdfγ (x + m)dx
. (6)
560 R. Jankowski et al. / Physica A 416 (2014) 558–563

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

(3)โดยที่ m คือ ช่วงแรกของตัวแปรสุ่มสอง ในรูปแบบการนำเสนอ มีการเปลี่ยนโดเมนของฟังก์ชันpdfγ (x) ที่เท่ากับ 0. Wecan ช่วงแรกของการแจกแจงตัวแปรกะคำนวณเวลาที่คาดไว้ของสกัดของชุดข้อมูล:E(Tin) = (1 − q) + 2q (1 − q) + 3q2 (1 − q) + ・・・ =11 − q.ถ้าเรามีบัญชี (3) และ E(Tout) = 1 แล้วซึ่งง่ายต่อการขอรับ:E (T) = 1 + E ([x ≥การ]) −1 (4)ตัวแปรสุ่ม Iout = [แหล่ง≥การ] แหล่งมีความหนาแน่นความน่าเป็นฟังก์ชัน pdfγ (x + m) ซึ่งถูกตัดออกไปยังเขตข้อมูล [a,∞):[x ≥การ]E ([x ≥การ])pdfγ (x + m) (5)ถ้าเราใส่ค่าคาดหมายของตัวแปรสุ่ม Iout และ (4) ถึง (2) แล้วเราได้สูตรสำหรับการประมวลผลข้อมูลความเข้ม:Ρ(pdfγ, a) ขวา: = ρ(a) =∞dx เป็น pdfγ (x + m) x ・1 +∞dx pdfγ (x + m). (6)560 R. Jankowski et al. / Physica ที่ 416 (2014) 558-563

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

(3)
ที่ม. เป็นช่วงเวลาแรกของ Iin ตัวแปรสุ่ม ในรูปแบบที่นำเสนอก็จะสะดวกที่จะเปลี่ยนโดเมนของฟังก์ชั่น
pdfγ (x) เพื่อให้ช่วงเวลาแรกของการเปลี่ยนแปลงการกระจายตัวแปรเท่ากับ 0.Wecan คำนวณเวลาที่คาดหวังของการสกัดกั้น
ของแพคเกจข้อมูล:
E (ดีบุก) = ( 1 - ด) + 2q (1 - ด) + 3q2 (1 - ด) + ··· =
1
1 - คิว
.
ถ้าเราคำนึงถึง (3) และ E (ตู) = 1 แล้วมันเป็นเรื่องง่ายที่จะได้รับ:
E (T) = 1 + E ([x ≥]) - 1 (4)
ตัวแปรสุ่ม Iout = [Iin ≥] Iin มีฟังก์ชั่นความหนาแน่นpdfγ (x + m) ซึ่งถูกตัดออกไปที่สนาม [, ∞):
[x ≥]
อี ([x ≥] )
pdfγ (x + m) (5)
ถ้าเราใส่ค่าที่คาดหวังของ Iout ตัวแปรสุ่มและ (4) (2) จากนั้นเราได้รับสูตรสำหรับการประมวลผลข้อมูล
ความเข้ม:
ρ (pdfγ,) ขวา: ρ = () =
∞
ขวาน·pdfγ (x + m) DX
1 +
∞
pdfγ (x +
ม.) DX (6)
560 อาร์ Jankowski et al, / Physica 416 (2014) 558-563

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

( 3 )
เมื่อ M เป็นวินาที แรก ของ การ ตัวแปรเชิงสุ่ม ในนำเสนอรูปแบบมันสะดวกที่จะเปลี่ยนโดเมนของฟังก์ชัน
PDF γ ( x ) ดังนั้น วินาทีแรกของการกระจายแปรเปลี่ยนเท่ากับ 0 เราสามารถคาดคำนวณเวลาในการสกัดกั้นของแพคเกจข้อมูล

: E ( กระป๋อง ) = ( 1 − 1 − 2 Q ) Q ) 3q2 ( 1 − q ) ・・・ =
1
1 −
Q
ถ้าเราพิจารณา ( 2 ) และ E ( ตู ) = 1 แล้วมันเป็นเรื่องง่ายที่จะได้รับ :
e ( t ) = 1 E ( [ x ≥ ] ) − 1 ( 4 )
สุ่มตัวแปร iout = [ ] ใน≥ ) มีฟังก์ชันความหนาแน่นของความน่าจะเป็น ( PDF γ x m ) ซึ่งตัดกับสนาม [ , ∞ ) :
[ ]
x ≥ E ( [ x ≥ ] )
PDF γ ( X ( M ) ( 5 )
ถ้าเราใส่ iout ค่าคาดหมายของตัวแปรสุ่มและ ( 4 ) กับ ( 2 ) แล้วเราได้รับสูตรสำหรับ
การประมวลผลข้อมูลเข้ม :
ρ ( PDF γ , ขวา : ρ = ( ) =

∞เอ็กซ์・ PDF γ ( x ) dx
1

∞ PDF γ DX ( X )

( 6 )
560 . เยิงคอฟสกี้ et al . / physica เป็น 416 ( 2014 ) หรือ ( 563