RELATIVIDADE SDCTIE GRACELI EM Processo aditivo de Markov E OUTROS.

FUNÇÃO FUNDAMENTAL E GERAL DO SISTEMA [SDCTIE GRACELI] DE INTERAÇÕES, TRANSFORMAÇÕES EM CADEIAS, DECADIMENSIONAL E CATEGORIAL GRACELI.E DE ESTADOS TRANSICIONAIS =

TRANSFORMAÇÕES ⇔ INTERAÇÕES ⇔ TUNELAMENTO ⇔ EMARANHAMENTO ⇔ CONDUTIVIDADE ⇔ DIFRAÇÕES ⇔ estrutura eletrônica, spin, radioatividade, ABSORÇÕES E EMISSÕES INTERNA ⇔ Δ de temperatura e dinâmicas, transições de estados quântico Δ ENERGIAS, ⇔ Δ MASSA , ⇔ Δ CAMADAS ORBITAIS , ⇔ Δ FENÔMENOS , ⇔ Δ DINÂMICAS, ⇔ Δ VALÊNCIAS, ⇔ Δ BANDAS, Δ entropia e de entalpia, E OUTROS.

\left(\alpha _{0}mc^{2}+\sum _{{j=1}}^{3}\alpha _{j}p_{j}\,c\right)\psi ({\mathbf {x}},t)=i\hbar {\frac {\partial \psi }{\partial t}}({\mathbf {x}},t)

[EQUAÇÃO DE DIRAC].

\Delta U={\frac {3}{2}}nR(T_{f}-T_{i})

+ FUNÇÃO TÉRMICA.

N=N_{{o}}.e^{{-\lambda .t}}

+ FUNÇÃO DE RADIOATIVIDADE

T=e^{-2bL}

b={\sqrt {\frac {8\pi ^{2}m(Ub-E)}{h^{2}}}}

\Delta S=S_{2}-S_{1}=\int _{1}^{2}{\frac {\delta Q}{T}}

+ ENTROPIA REVERSÍVEL

\sigma =q(n\mu _{n}+p\mu _{p})[\Omega .cm]^{{-1}}

FUNÇÃO DE CONDUÇÃO ELETROMAGNÉTICA

E_{p}={\sqrt {{\frac {\hbar c^{5}}{G}}}}\approx

ENERGIA DE PLANCK

$V [R] [MA] = Δ e, M, Δ f, Δ E, Δ t, Δ i, Δ T, Δ C, Δ E, Δ A, Δ D, Δ M......$

ΤDCG

X

Δe, ΔM, Δf, ΔE, Δt, Δi, ΔT, ΔC, ΔE,ΔA, ΔD, ΔM...... =
x
sistema de dez dimensões de Graceli +
DIMENSÕES EXTRAS DO SISTEMA DECADIMENSIONAL E CATEGORIAL GRACELI.[como, spins, posicionamento, afastamento, ESTRUTURA ELETRÔNICA, e outras já relacionadas]..
DIMENSÕES DE FASES DE ESTADOS DE TRANSIÇÕES DE GRACELI.
x

sistema de transições de estados, e estados de Graceli, fluxos aleatórios quântico, potencial entrópico e de entalpia. [estados de transições de fases de estados de estruturas, quântico, fenomênico, de energias, e dimensional [sistema de estados de Graceli].

x

número atômico, estrutura eletrônica, níveis de energia

[comprimento de onda (λ).

\Delta \mathrm {E} =hf=hc/\lambda

onde c, velocidade da luz, é igual a

f\lambda

TEMPO ESPECÍFICO E FENOMÊNICO DE GRACELI
x
X
T l   T l    E l      Fl        dfG l

N l   El             tf l

P l   Ml           tfefel

Ta l   Rl

         Ll

D

Em probabilidade aplicada, um processo aditivo de Markov (Markov additive process ou MAP, em inglês) é um processo de Markov bivariado em que estados futuros dependem apenas de uma das variáveis.^[1]

Definição[editar | editar código-fonte]

Espaço de estados finito ou contável para J(t)[editar | editar código-fonte]

O processo

\{(X(t),J(t)):t\geq 0\}

é um processo aditivo de Markov com parâmetro de tempo contínuo

t

se^[1]

$\{(X(t),J(t));t\geq 0\}$ for um processo de Markov;
a distribuição condicional de $(X(t+s)-X(t),J(t+s))$ , dado $(X(t),J(t))$ ,
X
FUNÇÃO FUNDAMENTAL E GERAL DO SISTEMA [SDCTIE GRACELI] DE INTERAÇÕES, TRANSFORMAÇÕES EM CADEIAS, DECADIMENSIONAL E CATEGORIAL GRACELI.E DE ESTADOS TRANSICIONAIS =

TRANSFORMAÇÕES ⇔ INTERAÇÕES ⇔ TUNELAMENTO ⇔ EMARANHAMENTO ⇔ CONDUTIVIDADE ⇔ DIFRAÇÕES ⇔ estrutura eletrônica, spin, radioatividade, ABSORÇÕES E EMISSÕES INTERNA ⇔ Δ de temperatura e dinâmicas, transições de estados quântico Δ ENERGIAS, ⇔ Δ MASSA , ⇔ Δ CAMADAS ORBITAIS , ⇔ Δ FENÔMENOS , ⇔ Δ DINÂMICAS, ⇔ Δ VALÊNCIAS, ⇔ Δ BANDAS, Δ entropia e de entalpia, E OUTROS.

x

$\left(\alpha _{0}mc^{2}+\sum _{{j=1}}^{3}\alpha _{j}p_{j}\,c\right)\psi ({\mathbf {x}},t)=i\hbar {\frac {\partial \psi }{\partial t}}({\mathbf {x}},t)$ [EQUAÇÃO DE DIRAC].

$\Delta U={\frac {3}{2}}nR(T_{f}-T_{i})$ + FUNÇÃO TÉRMICA.
$N=N_{{o}}.e^{{-\lambda .t}}$ + FUNÇÃO DE RADIOATIVIDADE

$T=e^{-2bL}$ , $b={\sqrt {\frac {8\pi ^{2}m(Ub-E)}{h^{2}}}}$

$\Delta S=S_{2}-S_{1}=\int _{1}^{2}{\frac {\delta Q}{T}}$ + ENTROPIA REVERSÍVEL

+ $\sigma =q(n\mu _{n}+p\mu _{p})[\Omega .cm]^{{-1}}$ FUNÇÃO DE CONDUÇÃO ELETROMAGNÉTICA

$E_{p}={\sqrt {{\frac {\hbar c^{5}}{G}}}}\approx$ ENERGIA DE PLANCK

X
- $V [R] [MA] = Δ e, M, Δ f, Δ E, Δ t, Δ i, Δ T, Δ C, Δ E, Δ A, Δ D, Δ M......$
  
  ΤDCG
  
  X
  
  Δe, ΔM, Δf, ΔE, Δt, Δi, ΔT, ΔC, ΔE,ΔA, ΔD, ΔM...... =
  x
  sistema de dez dimensões de Graceli +
  DIMENSÕES EXTRAS DO SISTEMA DECADIMENSIONAL E CATEGORIAL GRACELI.[como, spins, posicionamento, afastamento, ESTRUTURA ELETRÔNICA, e outras já relacionadas]..
- DIMENSÕES DE FASES DE ESTADOS DE TRANSIÇÕES DE GRACELI.
  x
  
  sistema de transições de estados, e estados de Graceli, fluxos aleatórios quântico, potencial entrópico e de entalpia. [estados de transições de fases de estados de estruturas, quântico, fenomênico, de energias, e dimensional [sistema de estados de Graceli].
  
  x
número atômico, estrutura eletrônica, níveis de energia

[comprimento de onda (λ).

$\Delta \mathrm {E} =hf=hc/\lambda$

onde c, velocidade da luz, é igual a $f\lambda$ .]
- TEMPO ESPECÍFICO E FENOMÊNICO DE GRACELI
- x
- X
- T l   T l    E l      Fl        dfG l
  
  N l   El             tf l
  
  P l   Ml           tfefel
  
  Ta l   Rl
  
           Ll
  
  D
depende apenas de $J(t)$ .

O espaço de estados do processo é R × S, em que

X(t)

assume valores reais e

J(t)

assume valores em algum conjunto contável S.

Espaço de estados geral para J(t)[editar | editar código-fonte]

Para o caso em que

J(t)

assume um estado de espaços mais geral, a evolução de

X(t)

é governada por

J(t)

, no sentido de que para qualquer

f

g

, exigimos^[2]

\mathbb {E} [f(X_{t+s}-X_{t})g(J_{t+s})|{\mathcal {F}}_{t}]=\mathbb {E} _{J_{t},0}[f(X_{s})g(J_{s})]

FUNÇÃO FUNDAMENTAL E GERAL DO SISTEMA [SDCTIE GRACELI] DE INTERAÇÕES, TRANSFORMAÇÕES EM CADEIAS, DECADIMENSIONAL E CATEGORIAL GRACELI.E DE ESTADOS TRANSICIONAIS =

\left(\alpha _{0}mc^{2}+\sum _{{j=1}}^{3}\alpha _{j}p_{j}\,c\right)\psi ({\mathbf {x}},t)=i\hbar {\frac {\partial \psi }{\partial t}}({\mathbf {x}},t)

[EQUAÇÃO DE DIRAC].

\Delta U={\frac {3}{2}}nR(T_{f}-T_{i})

+ FUNÇÃO TÉRMICA.

N=N_{{o}}.e^{{-\lambda .t}}

+ FUNÇÃO DE RADIOATIVIDADE

T=e^{-2bL}

b={\sqrt {\frac {8\pi ^{2}m(Ub-E)}{h^{2}}}}

\Delta S=S_{2}-S_{1}=\int _{1}^{2}{\frac {\delta Q}{T}}

+ ENTROPIA REVERSÍVEL

\sigma =q(n\mu _{n}+p\mu _{p})[\Omega .cm]^{{-1}}

FUNÇÃO DE CONDUÇÃO ELETROMAGNÉTICA

E_{p}={\sqrt {{\frac {\hbar c^{5}}{G}}}}\approx

ENERGIA DE PLANCK

$V [R] [MA] = Δ e, M, Δ f, Δ E, Δ t, Δ i, Δ T, Δ C, Δ E, Δ A, Δ D, Δ M......$

ΤDCG

X

Δe, ΔM, Δf, ΔE, Δt, Δi, ΔT, ΔC, ΔE,ΔA, ΔD, ΔM...... =
x
sistema de dez dimensões de Graceli +
DIMENSÕES EXTRAS DO SISTEMA DECADIMENSIONAL E CATEGORIAL GRACELI.[como, spins, posicionamento, afastamento, ESTRUTURA ELETRÔNICA, e outras já relacionadas]..
DIMENSÕES DE FASES DE ESTADOS DE TRANSIÇÕES DE GRACELI.
x

sistema de transições de estados, e estados de Graceli, fluxos aleatórios quântico, potencial entrópico e de entalpia. [estados de transições de fases de estados de estruturas, quântico, fenomênico, de energias, e dimensional [sistema de estados de Graceli].

x

número atômico, estrutura eletrônica, níveis de energia

[comprimento de onda (λ).

\Delta \mathrm {E} =hf=hc/\lambda

onde c, velocidade da luz, é igual a

f\lambda

TEMPO ESPECÍFICO E FENOMÊNICO DE GRACELI
x
X
T l   T l    E l      Fl        dfG l

N l   El             tf l

P l   Ml           tfefel

Ta l   Rl

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D

Exemplo[editar | editar código-fonte]

Uma fila fluida é um processo aditivo de Markov em que

J(t)

é uma uma cadeia de Markov de tempo contínuo.

Em teoria das probabilidades e estatística, um processo de Bernoulli é uma sequência finita ou infinita de variáveis aleatórias binárias, sendo então um processo estocástico de tempo discreto, que assume apenas dois valores, canonicamente 0 e 1. As variáveis de Bernoulli X_i são idênticas e independentes. Prosaicamente, um processo de Bernoulli é um lançamento de moeda repetido, possivelmente com uma moeda “viciada”, mas com consistência. Cada variável X_i na sequência é associada com um ensaio, ou experimento, de Bernoulli. Todos possuem a mesma distribuição de Bernoulli. Muito do que se pode dizer sobre processos de Bernoulli também podem ser generalizados para mais de dois resultados (como o processo para um dado de seis faces); essa generalização é conhecida como esquema de Bernoulli.

O problema em determinar o processo, dado somente uma amostra limitada de ensaios de Bernoulli, pode ser a checagem se uma moeda é não-viciada..

Definição[editar | editar código-fonte]

Um processo de Bernoulli é uma sequência finita ou infinita de variáveis aleatórias independentes X₁, X₂, X₃, ..., tais que

Para cada i, o valor de X_i é ou 0 ou 1;
Para todos os valores de i, a probabilidade de que X_i = 1 é o mesmo número p.

Em outras palavras, um processo de Bernoulli é uma sequência de ensaios de Bernoulli distribuídos independente e identicamente.

A independência dos ensaios implica que o processo não possui memória. Dada que a probabilidade p é conhecida, resultados passados não fornecem nenhuma informação sobre resultados futuros. (Se p é desconhecido, no entanto, o passado informa sobre o futuro indiretamente, através de inferências sobre p.)

Se o processo é infinito, então a partir de qualquer ponto os ensaios futuros constituem um processo de Bernoulli idêntico ao total do processo, a propriedade fresh-start.

Interpretação[editar | editar código-fonte]

Os dois valores possíveis de cada X_i são comumente chamados "sucesso" e "fracasso". Então, quando expressados com os números 0 e 1, o resultado pode ser considerado o número de sucessos na i-ésima "tentativa".

Duas outras interpretações comuns dos valores são verdadeiro ou falso e sim ou não. Sob qualquer interpretação dos dois valores, as variáveis individuais X_i podem ser chamadas de ensaios de Bernoulli com parâmetro p.

Em muitas aplicações, o tempo passa entre os ensaios, conforme o índice i cresce. De fato, os ensaios X₁, X₂, ... X_i, ... acontecem nos “pontos no tempo” 1, 2, ..., i, ... . Essa passagem do tempo e as noções associadas de passado e futuro não são necessárias, porém. Mais genericamente, qualquer X_i e X_j no processo são simplesmente duas de um conjunto de variáveis aleatórias indexadas por {1, 2, ..., n} ou por {1, 2, 3, ...}, os casos finitos ou infinitos.

Diversas variáveis aleatórias e distribuições de probabilidade além das de Bernoulli podem ser derivadas do processo de Bernoulli:

O número de sucessos nos primeiros n ensaios, que possui uma distribuição binomial B(n, p)
O número de ensaios necessários para atingir r sucessos, que possui uma distribuição binomial negativa NB(r, p)
O número de ensaios necessários para atingir um sucesso, que possui uma distribuição geométrica NB(1, p), um caso especial da distribuição binomial negativa

As variáveis binomiais negativas podem ser interpretadas como tempos de espera aleatórios.

Definição formal[editar | editar código-fonte]

O processo de Bernoulli pode ser formalizado na linguagem dos espaços de probabilidade como uma sequência aleatória de realizações independentes de variáveis aleatórias que podem assumir valores de cara ou coroa. O espaço de estado para um valor individual é denotado por

2=\{H,T\}.

Especificamente, se considera o produto direto infinito contável de cópias de

2=\{H,T\}

. É comum examinar ou o conjunto de um lado

\Omega =2^{\mathbb {N} }=\{H,T\}^{\mathbb {N} }

ou o conjunto de dois lados

\Omega =2^{\mathbb {Z} }

. Há uma topologia natural neste espaço, chamada de topologia produto. Os conjuntos nessa topologia são sequências finitas de lançamentos de moedas, isto é, uma cadeia de caracteres de alcance finito de H e T, com o resto da sequência (infinitamente extensa) desprezada. Tais conjuntos de sequências finitas são chamados de conjuntos cilindros na topologia produto. O conjunto de todas as cadeias forma um sigma-álgebra, especificamente, uma álgebra de Borel. Esta álgebra é comumente escrita como

(\Omega ,{\mathcal {F}})

onde os elementos de

\mathcal{F}

são as sequências de comprimento finito dos lançamentos de moedas (os conjuntos cilindros).

Se as chances de cair cara ou coroa são dadas pela probabilidade

\{p,1-p\}

, então se pode definir uma medida natural no espaço de produto, dada por

P=\{p,1-p\}^{\mathbb {N} }

(ou por

P=\{p,1-p\}^{\mathbb {Z} }

para o processo de dois lados). Dado um conjunto cilindro que é uma sequência específica de resultados de lançamentos de moedas

[\omega _{1},\omega _{2},\cdots \omega _{n}]

nos tempos

1,2,\cdots ,n

, a probabilidade de observer esta particular sequência é dada por

P([\omega _{1},\omega _{2},\cdots ,\omega _{n}])=p^{k}(1-p)^{n-k}

X

\left(\alpha _{0}mc^{2}+\sum _{{j=1}}^{3}\alpha _{j}p_{j}\,c\right)\psi ({\mathbf {x}},t)=i\hbar {\frac {\partial \psi }{\partial t}}({\mathbf {x}},t)

onde k é o número de vezes que H aparece na sequência, e n-k é o número de vezes que T aparece na sequência. Existem diversas tipos diferentes de notações para a descrita acima; uma comum é

P(X_{1}=\omega _{1},X_{2}=\omega _{2},\cdots ,X_{n}=\omega _{n})=p^{k}(1-p)^{n-k}

X

\left(\alpha _{0}mc^{2}+\sum _{{j=1}}^{3}\alpha _{j}p_{j}\,c\right)\psi ({\mathbf {x}},t)=i\hbar {\frac {\partial \psi }{\partial t}}({\mathbf {x}},t)

onde cada

X_{i}

é uma variável aleatória de valor binário. É comum escrever

x_i

para

\omega _{i}

. Esta probabilidade P é comumente chamada de medida de Bernoulli.^[1]

Note que a probabilidade de qualquer sequência infinitamente longa específica de lançamento de moedas é exatamente zero; isto porque

\lim _{n\to \infty }p^{n}=0

, for any

0\leq p<1

. Pode-se dizer que qualquer sequência infinita dada tem medida zero. Mesmo assim, se pode dizer que algumas classes de sequências infinitas de lançamentos de moedas são mais prováveis do que outros, isto dado pela propriedade da equipartição assintótica.

Concluindo, um processo de Bernoulli é dado pela tripla de probabilidade

(\Omega ,{\mathcal {F}},P)

, como definido acima.

Em matemática, um processo de Bessel, que recebe este nome em homenagem a Friedrich Wilhelm Bessel, é um tipo de processo estocástico.^[1]

Definição formal[editar | editar código-fonte]

Três representações de processos de Bessel

O processo de Bessel de um ordem

n

é o processo de valores reais

X

dado por

X_{t}=\|W_{t}\|,

em que

\lVert \cdot \rVert

denota a norma euclidiana em

R^n

W

é um processo de Wiener (movimento browniano) de

n

dimensões a partir da origem.

Este processo de Bessel de

n

dimensões é a solução para a equação diferencial estocástica^[2]

dX_{t}=dZ_{t}+{\frac {n-1}{2}}{\frac {dt}{X_{t}}}

X

\left(\alpha _{0}mc^{2}+\sum _{{j=1}}^{3}\alpha _{j}p_{j}\,c\right)\psi ({\mathbf {x}},t)=i\hbar {\frac {\partial \psi }{\partial t}}({\mathbf {x}},t)

Em que

Z

é um processo de Wiener (movimento browniano) de dimensão

1

. Note que esta equação diferencial estocástica faz sentido para qualquer parâmetro real

n

(ainda que o termo de deriva seja singular em

0

). Assumindo-se que

W

começou a partir da origem, a condição inicial é

X_{0}=0

Em teoria da probabilidade, um processo de Cauchy é um tipo de processo estocástico. Há formas simétricas e assimétricas do processo de Cauchy.^[1] O termo "processo de Cauchy" não especificado é frequentemente usado para fazer referência ao processo de Cauchy simétrico^[2]

O processo de Cauchy tem certas propriedades:

É um processo de Lévy;^[3]^[4]^[5]
É um processo estável;^[1]^[2]
É um processo de saltos puros;^[6]
Seus momentos são infinitos.

Processo de Cauchy simétrico[editar | editar código-fonte]

O processo de Cauchy simétrico pode ser descrito por um movimento browniano ou processo de Wiener sujeito ao subordinador de Lévy.^[7] O subordinador de Lévy é um processo associado a uma distribuição de Lévy, tendo parâmetro de localização

0

e parâmetro de escala

t^{2}/2

.^[7] A distribuição de Lévy é um caso especial de distribuição gama inversa. Então, usando

C

para representar o processo de Cauchy e

L

para representar o subordinador de Lévy, o processo de Cauchy simétrico pode ser descrito como:

C(t;0,1)\;:=\;W(L(t;0,t^{2}/2)).

X

\left(\alpha _{0}mc^{2}+\sum _{{j=1}}^{3}\alpha _{j}p_{j}\,c\right)\psi ({\mathbf {x}},t)=i\hbar {\frac {\partial \psi }{\partial t}}({\mathbf {x}},t)

A distribuição de Lévy é a probabilidade do primeiro tempo de chegada para um movimento browniano. Logo, o processo de Cauchy é na essência o resultado de dois processos de movimento browniano independentes.^[7]

A representação de Lévy-Khintchine para o processo de Cauchy simétrico é um triplo com deriva zero e difusão zero, o que resulta em um triplo de Lévy-Khintchine de

(0,0,W)

, em que

W(dx)=dx/(\pi x^{2})

.^[8]

FUNÇÃO FUNDAMENTAL E GERAL DO SISTEMA [SDCTIE GRACELI] DE INTERAÇÕES, TRANSFORMAÇÕES EM CADEIAS, DECADIMENSIONAL E CATEGORIAL GRACELI.E DE ESTADOS TRANSICIONAIS =

\left(\alpha _{0}mc^{2}+\sum _{{j=1}}^{3}\alpha _{j}p_{j}\,c\right)\psi ({\mathbf {x}},t)=i\hbar {\frac {\partial \psi }{\partial t}}({\mathbf {x}},t)

[EQUAÇÃO DE DIRAC].

\Delta U={\frac {3}{2}}nR(T_{f}-T_{i})

+ FUNÇÃO TÉRMICA.

N=N_{{o}}.e^{{-\lambda .t}}

+ FUNÇÃO DE RADIOATIVIDADE

T=e^{-2bL}

b={\sqrt {\frac {8\pi ^{2}m(Ub-E)}{h^{2}}}}

\Delta S=S_{2}-S_{1}=\int _{1}^{2}{\frac {\delta Q}{T}}

+ ENTROPIA REVERSÍVEL

\sigma =q(n\mu _{n}+p\mu _{p})[\Omega .cm]^{{-1}}

FUNÇÃO DE CONDUÇÃO ELETROMAGNÉTICA

E_{p}={\sqrt {{\frac {\hbar c^{5}}{G}}}}\approx

ENERGIA DE PLANCK

$V [R] [MA] = Δ e, M, Δ f, Δ E, Δ t, Δ i, Δ T, Δ C, Δ E, Δ A, Δ D, Δ M......$

ΤDCG

X

Δe, ΔM, Δf, ΔE, Δt, Δi, ΔT, ΔC, ΔE,ΔA, ΔD, ΔM...... =
x
sistema de dez dimensões de Graceli +
DIMENSÕES EXTRAS DO SISTEMA DECADIMENSIONAL E CATEGORIAL GRACELI.[como, spins, posicionamento, afastamento, ESTRUTURA ELETRÔNICA, e outras já relacionadas]..
DIMENSÕES DE FASES DE ESTADOS DE TRANSIÇÕES DE GRACELI.
x

sistema de transições de estados, e estados de Graceli, fluxos aleatórios quântico, potencial entrópico e de entalpia. [estados de transições de fases de estados de estruturas, quântico, fenomênico, de energias, e dimensional [sistema de estados de Graceli].

x

número atômico, estrutura eletrônica, níveis de energia

[comprimento de onda (λ).

\Delta \mathrm {E} =hf=hc/\lambda

onde c, velocidade da luz, é igual a

f\lambda

TEMPO ESPECÍFICO E FENOMÊNICO DE GRACELI
x
X
T l   T l    E l      Fl        dfG l

N l   El             tf l

P l   Ml           tfefel

Ta l   Rl

         Ll

D

A função característica marginal do processo de Cauchy simétrico tem a forma:^[1]^[8]

\operatorname {E} {\Big [}e^{i\theta X_{t}}{\Big ]}=e^{-t|\theta |}.

X

V

FUNÇÃO FUNDAMENTAL E GERAL DO SISTEMA [SDCTIE GRACELI] DE INTERAÇÕES, TRANSFORMAÇÕES EM CADEIAS, DECADIMENSIONAL E CATEGORIAL GRACELI.E DE ESTADOS TRANSICIONAIS =

\left(\alpha _{0}mc^{2}+\sum _{{j=1}}^{3}\alpha _{j}p_{j}\,c\right)\psi ({\mathbf {x}},t)=i\hbar {\frac {\partial \psi }{\partial t}}({\mathbf {x}},t)

[EQUAÇÃO DE DIRAC].

\Delta U={\frac {3}{2}}nR(T_{f}-T_{i})

+ FUNÇÃO TÉRMICA.

N=N_{{o}}.e^{{-\lambda .t}}

+ FUNÇÃO DE RADIOATIVIDADE

T=e^{-2bL}

b={\sqrt {\frac {8\pi ^{2}m(Ub-E)}{h^{2}}}}

\Delta S=S_{2}-S_{1}=\int _{1}^{2}{\frac {\delta Q}{T}}

+ ENTROPIA REVERSÍVEL

\sigma =q(n\mu _{n}+p\mu _{p})[\Omega .cm]^{{-1}}

FUNÇÃO DE CONDUÇÃO ELETROMAGNÉTICA

E_{p}={\sqrt {{\frac {\hbar c^{5}}{G}}}}\approx

ENERGIA DE PLANCK

$V [R] [MA] = Δ e, M, Δ f, Δ E, Δ t, Δ i, Δ T, Δ C, Δ E, Δ A, Δ D, Δ M......$

ΤDCG

X

Δe, ΔM, Δf, ΔE, Δt, Δi, ΔT, ΔC, ΔE,ΔA, ΔD, ΔM...... =
x
sistema de dez dimensões de Graceli +
DIMENSÕES EXTRAS DO SISTEMA DECADIMENSIONAL E CATEGORIAL GRACELI.[como, spins, posicionamento, afastamento, ESTRUTURA ELETRÔNICA, e outras já relacionadas]..
DIMENSÕES DE FASES DE ESTADOS DE TRANSIÇÕES DE GRACELI.
x

sistema de transições de estados, e estados de Graceli, fluxos aleatórios quântico, potencial entrópico e de entalpia. [estados de transições de fases de estados de estruturas, quântico, fenomênico, de energias, e dimensional [sistema de estados de Graceli].

x

número atômico, estrutura eletrônica, níveis de energia

[comprimento de onda (λ).

\Delta \mathrm {E} =hf=hc/\lambda

onde c, velocidade da luz, é igual a

f\lambda

TEMPO ESPECÍFICO E FENOMÊNICO DE GRACELI
x
X
T l   T l    E l      Fl        dfG l

N l   El             tf l

P l   Ml           tfefel

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D

A distribuição de probabilidade marginal do processo de Cauchy simétrico é a distribuição de Cauchy cuja densidade é^[8]^[9]

f(x;t)={1 \over \pi }\left[{t \over x^{2}+t^{2}}\right].

X

\left(\alpha _{0}mc^{2}+\sum _{{j=1}}^{3}\alpha _{j}p_{j}\,c\right)\psi ({\mathbf {x}},t)=i\hbar {\frac {\partial \psi }{\partial t}}({\mathbf {x}},t)

Processo de Cauchy assimétrico[editar | editar código-fonte]

O processo de Cauchy assimétrico é definido nos termos de um parâmetro

\beta

. Aqui,

\beta

é o parâmetro de obliquidade e seu valor absoluto deve ser menor ou igual a

1

.^[1] No caso em que

|\beta |=1

, o processo é considerado um processo de Cauchy completamente assimétrico. ^[1]

O triplo de Lévy-Khintchine tem a forma

(0,0,W)

, em que

W(dx)={\begin{cases}Ax^{-2}\,dx&{\text{if }}x>0\\Bx^{-2}\,dx&{\text{if }}x<0\end{cases}}

, em que

A\neq B

A>0

B>0

.^[1]

FUNÇÃO FUNDAMENTAL E GERAL DO SISTEMA [SDCTIE GRACELI] DE INTERAÇÕES, TRANSFORMAÇÕES EM CADEIAS, DECADIMENSIONAL E CATEGORIAL GRACELI.E DE ESTADOS TRANSICIONAIS =

\left(\alpha _{0}mc^{2}+\sum _{{j=1}}^{3}\alpha _{j}p_{j}\,c\right)\psi ({\mathbf {x}},t)=i\hbar {\frac {\partial \psi }{\partial t}}({\mathbf {x}},t)

[EQUAÇÃO DE DIRAC].

\Delta U={\frac {3}{2}}nR(T_{f}-T_{i})

+ FUNÇÃO TÉRMICA.

N=N_{{o}}.e^{{-\lambda .t}}

+ FUNÇÃO DE RADIOATIVIDADE

T=e^{-2bL}

b={\sqrt {\frac {8\pi ^{2}m(Ub-E)}{h^{2}}}}

\Delta S=S_{2}-S_{1}=\int _{1}^{2}{\frac {\delta Q}{T}}

+ ENTROPIA REVERSÍVEL

\sigma =q(n\mu _{n}+p\mu _{p})[\Omega .cm]^{{-1}}

FUNÇÃO DE CONDUÇÃO ELETROMAGNÉTICA

E_{p}={\sqrt {{\frac {\hbar c^{5}}{G}}}}\approx

ENERGIA DE PLANCK

$V [R] [MA] = Δ e, M, Δ f, Δ E, Δ t, Δ i, Δ T, Δ C, Δ E, Δ A, Δ D, Δ M......$

ΤDCG

X

Δe, ΔM, Δf, ΔE, Δt, Δi, ΔT, ΔC, ΔE,ΔA, ΔD, ΔM...... =
x
sistema de dez dimensões de Graceli +
DIMENSÕES EXTRAS DO SISTEMA DECADIMENSIONAL E CATEGORIAL GRACELI.[como, spins, posicionamento, afastamento, ESTRUTURA ELETRÔNICA, e outras já relacionadas]..
DIMENSÕES DE FASES DE ESTADOS DE TRANSIÇÕES DE GRACELI.
x

sistema de transições de estados, e estados de Graceli, fluxos aleatórios quântico, potencial entrópico e de entalpia. [estados de transições de fases de estados de estruturas, quântico, fenomênico, de energias, e dimensional [sistema de estados de Graceli].

x

número atômico, estrutura eletrônica, níveis de energia

[comprimento de onda (λ).

\Delta \mathrm {E} =hf=hc/\lambda

onde c, velocidade da luz, é igual a

f\lambda

TEMPO ESPECÍFICO E FENOMÊNICO DE GRACELI
x
X
T l   T l    E l      Fl        dfG l

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P l   Ml           tfefel

Ta l   Rl

         Ll

D

Isto posto,

\beta

é uma função de

A

B

A função característica da distribuição de Cauchy assimétrica tem a forma:^[1]

\operatorname {E} {\Big [}e^{i\theta X_{t}}{\Big ]}=e^{-t(|\theta |+i\beta \theta \ln |\theta |/(2\pi ))}.

X

\left(\alpha _{0}mc^{2}+\sum _{{j=1}}^{3}\alpha _{j}p_{j}\,c\right)\psi ({\mathbf {x}},t)=i\hbar {\frac {\partial \psi }{\partial t}}({\mathbf {x}},t)

A distribuição de probabilidade marginal do processo de Cauchy é uma distribuição estável com índice de estabilidade igual a

1

sábado, 8 de fevereiro de 2020

FUNÇÃO FUNDAMENTAL E GERAL DO SISTEMA [SDCTIE GRACELI] DE INTERAÇÕES, TRANSFORMAÇÕES EM CADEIAS, DECADIMENSIONAL E CATEGORIAL GRACELI.E DE ESTADOS TRANSICIONAIS =

Definição[editar | editar código-fonte]

Espaço de estados finito ou contável para J(t)[editar | editar código-fonte]

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Espaço de estados geral para J(t)[editar | editar código-fonte]

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Exemplo[editar | editar código-fonte]

Definição[editar | editar código-fonte]

Interpretação[editar | editar código-fonte]

Definição formal[editar | editar código-fonte]

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Definição formal[editar | editar código-fonte]

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Processo de Cauchy simétrico[editar | editar código-fonte]

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Processo de Cauchy assimétrico[editar | editar código-fonte]

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