Байесовская рекуррентная модель роста надежности: параболическое распределение параметров

Данная работа посвящена рассмотрению случая параболического распределения параметров в байесовской рекуррентной модели роста надежности сложных модифицируемых информационных систем. Надежность системы зависит от соотношения параметров, интерпретируемых в теории надежности как показатели «дефективности» и «эффективности» средства, исправляющего ошибки в системе. При использовании байесовских моделей применительно к задачам теории надежности предполагается, что основные параметры системы не являются заданными, а известны только их априорные распределения. Приводятся формулы для вычисления средней предельной надежности системы для параболического априорного распределения параметров. Также приводятся численные результаты для модельных примеров.