Управление большими системами
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



УБС:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






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


Управление большими системами, 2020, выпуск 84, страницы 114–129
DOI: https://doi.org/10.25728/ubs.2020.84.6
(Mi ubs1035)
 

Управление в социально-экономических системах

Вычислительные аспекты цифровой экономики

Б. С. Добронец, О. А. Попова

Сибирский федеральный университет, Красноярск
Список литературы:
Аннотация: Обсуждаются основные вычислительные проблемы в задачах цифровой экономики, связанные в первую очередь с обработкой и анализом данных больших объемов, организацией вычислительных процессов и повышением точности численных процедур. Подход основан на применении новых методов агрегации данных на основе вычислительного вероятностного анализа, использовании вероятностных расширений и численных операций над кусочно-полиномиальными функциями. Одной из наиболее важных проблем численного моделирования больших данных является задача вычисления функциональных зависимостей. Для выявления зависимостей в больших данных предлагается использовать функциональную регрессию в пространстве эмпирических распределений. Рассматриваются новые методы моделирования функциональных зависимостей на основе кусочно-полиномиальных аппроксимаций. Для анализа и повышения точности вычислений используется подход, основанный на правиле Рунге и экстраполяции Ричардсона. Для организации вычислительного процесса применяется рекурсивно-параллельная схема, основанная на свойствах вероятностных расширений. Такой подход обеспечивает технику быстрых и надежных вычислений в условиях больших объемов данных для различных типов неопределенности. В качестве примера рассматривается задача оценки инвестиционных рисков. Рассчитываются функции плотности вероятности таких факторов, как чистая текущая стоимость (NPV) и внутренняя норма доходности (IRR).
Ключевые слова: цифровая экономика, большие данные, вычислительный вероятностный анализ, функциональная регрессия, экстраполяция Ричардсона, оценки рисков.
Поступила в редакцию: 24 декабря 2019 г.
Опубликована: 31 июля 2019 г.
Тип публикации: Статья
УДК: 519.24
ББК: 22.193
Образец цитирования: Б. С. Добронец, О. А. Попова, “Вычислительные аспекты цифровой экономики”, УБС, 84 (2020), 114–129
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{DobPop20}
\by Б.~С.~Добронец, О.~А.~Попова
\paper Вычислительные аспекты цифровой экономики
\jour УБС
\yr 2020
\vol 84
\pages 114--129
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/ubs1035}
\crossref{https://doi.org/10.25728/ubs.2020.84.6}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/ubs1035
  • https://www.mathnet.ru/rus/ubs/v84/p114
  • Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    Управление большими системами
    Статистика просмотров:
    Страница аннотации:132
    PDF полного текста:82
    Список литературы:24
     
      Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024