Poisson dağılımı, (okunuşu: puason dağılımı) olasılık kuramı ve istatistik bilim kollarında bir ayrık olasılık dağılımı olup belli bir
Kaynak: Poisson dağılımı Matematik te,
Poisson denklemi elektrostatik , makine mühendisliği ve teorik fizik 'de geniş kullanım alanına sahip eliptik türdeki Kısmi
Kaynak: Poisson denklemiFizik te, Sönümlü
Poisson Denklemi : left Delta - lambda^2
ight u(mathbf r) - f(mathbf r) biçiminde Kısmi Diferansiyel Denklem dir.
Kaynak: Sönümlü poisson denklemiBu ifade ise bir
Poisson dağılımı gösteren ve
Poisson oranı λ olan bir
Poisson dağılım için olasılık kütle fonksiyonu dur. limitte
PoissonKaynak: Negatif binom dağılımıJeanne-Antoinette
Poisson, Pompadour markizi, aynı zamanda Madam Pompadour (29 Aralık 1721 – 15 Nisan 1764) olarak da bilinen markiz Fransa
Kaynak: PompadourGauss integrali, Euler–
Poisson integrali olarak ta bilinir, tüm reel sayılar daki e−x 2 Gauss fonksiyonu nun integralidir. Alman matematik
Kaynak: Gauss integraliSkellam dağılımı iki tane (aralarında korelasyon bulunabilen ve) beklenen değer leri mu_1 ve mu_2 olan
Poisson dağılımı gösteren rassal
Kaynak: Skellam dağılımıPoisson yaklaşımı : np çarpım ifadesi değişmeden kalırken, deneyleme sayısı sonsuzluk değerine yaklaşırsa, binom dağılımı
Poisson dağılımı na
Kaynak: Binom dağılımı denklemi ni ve onun genelleştirilmesini,
Poisson denklemi ni kapsayan denklem çözümlerine numerik yaklaşımlar elde etmek için kullanılan metoddur.
Kaynak: Rahatlatma metoduEwald toplamı
Poisson toplam formülü nde gerçek uzaydaki etkileşim enerjilerinin Fourier uzayındaki denk bir toplam ile değiştirilmiş
Kaynak: Ewald toplamıolarak ifade edilirse, o zaman denkleme "
Poisson denklemi " adı verilir. Laplace ve
Poisson denklemleri eliptik kısmi diferansiyel
Kaynak: Laplace denklemi(merkezsel limit teoremi ,
Poisson limit teoremi veya belleksiz süreçler veya diğer matematiksel özellikleri açıklamak için)
Kaynak: Olasılık dağılımıFransa (
Poisson d'avril - Nisan Balığı) : 1564 yılında Fransa kralı IX. Charles yılbaşı nı 1 Nisan 'dan 1 Ocağa aldırır.
Kaynak: 1 Nisan Şaka GünüÖrneğin, eğer X, beklenen değer i λ olan bir
Poisson dağılımı gösteriyorsa, X in n inci faktöriyel moment şöyle ifade edilir:
Kaynak: Faktöriyel momentazalmadır Bu verilerden de malzemenin Young katsayısı ,
Poisson oranı , akma mukavemeti ve pekleşme gibi karakteristikleri elde edilebilir
Kaynak: Çekme testiÖrneğin, sadece "ortalama değer" olan λ değerini bilmek
Poisson dağılımı nı bilmek için yeterlidir. Ortalama kavramı matematik teoride bir
Kaynak: Rassal değişken