Информатика и её применения
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Импакт-фактор

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS


Информ. и её примен.:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти




Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация

Информатика и её применения, 2021, том 15, выпуск 3, страницы 9–15
DOI: https://doi.org/10.14357/19922264210302 (Mi ia738) 		 
Эта публикация цитируется в 2 научных статьях (всего в 2 статьях)

Фильтрация состояний марковских скачкообразных процессов по комплексным наблюдениям II: численный алгоритм

А. В. Борисовabc, Д. Х. Казанчянd

a Федеральный исследовательский центр «Информатика и управление» Российской академии наук
b Московской авиационный институт
c Центр фундаментальной и прикладной математики Московского государственного университета имени М. В. Ломоносова
d Факультет вычислительной математики и кибернетики Московского государственного университета имени М. В. Ломоносова
PDF полного текста (216 kB) Список цитирования (2)
Список литературы:
PDF
HTML
DOI: https://doi.org/10.14357/19922264210302
Аннотация: Работа представляет заключительную часть исследований, начатых в статье «Фильтрация состояний марковских скачкообразных процессов по комплексным наблюдениям I: точное решение задачи» (Информатика и её применения, 2021. Т. 15. Вып. 2. С. 12–19). Предложен алгоритм численной реализации решения задачи фильтрации состояний марковского скачкообразного процесса (МСП) по совокупности наблюдаемых считающих процессов и диффузии с мультипликативными шумами. Исходную задачу оценивания предлагается приблизить последовательностью соответствующих задач фильтрации по наблюдениям, дискретизованным по времени. В работе выведен рекуррентный вид дискретизованной оценки, определен показатель ее точности на одном шаге и получена зависимость этой точности от характеристик применяемой схемы численного интегрирования.
Ключевые слова: марковский скачкообразный процесс, оптимальная фильтрация, мультипликативные шумы в наблюдениях, дискретизованные наблюдения, точность аппроксимации.
Финансовая поддержка Номер гранта
Российский фонд фундаментальных исследований 19-07-00187_а
Работа выполнена при частичной поддержке РФФИ (проект 19-07-00187 А) и в соответствии с программой Московского центра фундаментальной и прикладной математики.
Поступила в редакцию: 05.03.2021
Тип публикации: Статья
Образец цитирования: А. В. Борисов, Д. Х. Казанчян, “Фильтрация состояний марковских скачкообразных процессов по комплексным наблюдениям II: численный алгоритм”, Информ. и её примен., 15:3 (2021), 9–15
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{BorKaz21}
\by А.~В.~Борисов, Д.~Х.~Казанчян
\paper Фильтрация состояний марковских скачкообразных процессов по~комплексным наблюдениям~II: численный алгоритм
\jour Информ. и её примен.
\yr 2021
\vol 15
\issue 3
\pages 9--15
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/ia738}
\crossref{https://doi.org/10.14357/19922264210302}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/ia738
  • https://www.mathnet.ru/rus/ia/v15/i3/p9
    Цикл статей
    Эта публикация цитируется в следующих 2 статьяx:
    Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    		Информатика и её применения
    Статистика просмотров:
    Страница аннотации:111
    PDF полного текста:56
    Список литературы:26
     
      Обратная связь:
    		  Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024