|
Эта публикация цитируется в 1 научной статье (всего в 1 статье)
Аналитическое моделирование нормальных процессов в стохастических системах с интегральными нелинейностями (III)
И. Н. Синицын Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра «Информатика и управление» Российской академии наук
Аннотация:
Разработано методическое и алгоритмическое обеспечение аналитического
моделирования нормальных (гауссовских) процессов в дифференциальных
стохастических системах (СтС) с вероятностными интегральными нелинейностями
(ВИН) на основе распределений Пирсона (РП) и устойчивых вероятностных
распределений (УВР) на базе методов нормальной аппроксимации (МНА) и статистической
линеаризации (МСЛ). Получены аналитические выражения для коэффициентов МНА (МСЛ)
при степенной аппроксимации типовых РП и УВР — ВИН. Алгоритмы положены в основу
модуля разрабатываемого инструментального программного обеспечения StS-Analysis.2017.
Тестовые примеры подтверждают достаточную точность разработанных алгоритмов.
Ключевые слова:
вероятностная интегральная нелинейность (ВИН); гамма-распределение; интегральная нелинейность (ИН); метод аналитического моделирования (МАМ); метод нормальной аппроксимации (МНА); метод статистической линеаризации (МСЛ); распределение Пирсона (РП); степенное разложение; стохастическая система (СтС).
Поступила в редакцию: 07.04.2017
Образец цитирования:
И. Н. Синицын, “Аналитическое моделирование нормальных процессов в стохастических системах с интегральными нелинейностями (III)”, Системы и средства информ., 27:4 (2017), 16–36
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/ssi541 https://www.mathnet.ru/rus/ssi/v27/i4/p16
|
Статистика просмотров: |
Страница аннотации: | 255 | PDF полного текста: | 52 | Список литературы: | 53 |
|